論文の概要: Noise-Aware Texture-Preserving Low-Light Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.01385v1
• Date: Wed, 2 Sep 2020 23:30:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-22 19:54:53.596063
• Title: Noise-Aware Texture-Preserving Low-Light Enhancement
• Title（参考訳）: ノイズアウェアテクスチャ保存型低光強調
• Authors: Zohreh Azizi, Xuejing Lei, and C.-C Jay Kuo
• Abstract要約: NATLEと呼ばれる新しい手法は、ノイズ除去と自然テクスチャ保存のバランスを保とうとしている。 NATLEの優れた性能を示すため、一般的な低照度画像強調データセットを用いて実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.15997505165117
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A simple and effective low-light image enhancement method based on a noise-aware texture-preserving retinex model is proposed in this work. The new method, called NATLE, attempts to strike a balance between noise removal and natural texture preservation through a low-complexity solution. Its cost function includes an estimated piece-wise smooth illumination map and a noise-free texture-preserving reflectance map. Afterwards, illumination is adjusted to form the enhanced image together with the reflectance map. Extensive experiments are conducted on common low-light image enhancement datasets to demonstrate the superior performance of NATLE.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ノイズ対応テクスチャ保存retinexモデルに基づく簡易かつ効果的な低光度画像強調手法を提案する。 NATLEと呼ばれる新しい手法は、ノイズ除去と自然テクスチャ保存のバランスを、低複雑さの溶液で調整する。 コスト関数は、推定された区分的な滑らかな照明マップとノイズのないテクスチャ保存反射率マップを含む。 その後、照明を調整して、リフレクタンスマップとともに強調画像を形成する。 NATLEの優れた性能を示すため、一般的な低照度画像強調データセットに対して大規模な実験を行った。

関連論文リスト

• CodeEnhance: A Codebook-Driven Approach for Low-Light Image Enhancement [97.95330185793358]
  低照度画像強調(LLIE)は、低照度画像を改善することを目的としている。 既存の手法では、様々な明るさ劣化からの回復の不確実性と、テクスチャと色情報の喪失という2つの課題に直面している。 我々は、量子化された先行値と画像の精細化を利用して、新しいエンハンスメント手法、CodeEnhanceを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T07:34:39Z)
• Zero-Shot Enhancement of Low-Light Image Based on Retinex Decomposition [4.175396687130961]
  本稿ではZERRINNetと呼ばれるゼロショット低照度化手法の学習に基づくRetinex分解を提案する。 本手法は,ペアとアンペアのデータセットのトレーニングデータの影響を受けないゼロ参照拡張手法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-06T09:57:48Z)
• TensoIR: Tensorial Inverse Rendering [51.57268311847087]
  テンソルIRはテンソル分解とニューラルフィールドに基づく新しい逆レンダリング手法である。 TensoRFは、放射場モデリングのための最先端のアプローチである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-24T21:39:13Z)
• Seeing Through The Noisy Dark: Toward Real-world Low-Light Image Enhancement and Denoising [125.56062454927755]
  現実の低照度環境は通常、光やハードウェアの限界が不足しているため、視界が低く、騒音が重い。 我々は、RLED-Net(Real-world Low-light Enhancement & Denoising Network)と呼ばれる新しいエンドツーエンド手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-02T14:57:23Z)
• Unsupervised Low-Light Image Enhancement via Histogram Equalization Prior [40.61944814314655]
  HEP (Equalization prior) と呼ばれる実効的事前ヒストグラムに基づく教師なし低照度画像強調手法を提案する。 反射率マップのノイズと内容を、未確認クリーンな画像の信頼性のある助けを借りてアンタングルするノイズ・ディアンタングメント・モジュール(NDM)を導入する。 本手法は、最先端の教師なし低照度化アルゴリズムに対して好適に動作し、最先端の教師付きアルゴリズムに適合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-03T07:51:08Z)
• CERL: A Unified Optimization Framework for Light Enhancement with Realistic Noise [81.47026986488638]
  現実世界で撮影された低照度画像は、センサーノイズによって必然的に破損する。 既存の光強調法は、拡張中の現実世界のノイズの重要な影響を見落としているか、ノイズ除去を別の前処理または後処理のステップとして扱うかのどちらかである。 実世界の低照度雑音画像(CERL)のコーディネート・エンハンスメントを行い,光強調部と雑音抑制部を一体化・物理接地したフレームワークにシームレスに統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-01T15:31:15Z)
• Low-Light Maritime Image Enhancement with Regularized Illumination Optimization and Deep Noise Suppression [5.401654133604235]
  本稿では,照明の正規化と雑音抑圧による低照度画像の高精細化を提案する。 人工海事画像と現実海事画像の総合的な実験を行い,提案手法と最先端画像との比較を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-09T17:05:23Z)
• Deep Bilateral Retinex for Low-Light Image Enhancement [96.15991198417552]
  低照度画像は、低コントラスト、色歪み、測定ノイズによる視界の低下に悩まされる。 本稿では,低照度画像強調のための深層学習手法を提案する。 提案手法は最先端の手法と非常に競合し, 極めて低照度で撮影した画像の処理において, 他に比べて大きな優位性を有する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-04T06:26:44Z)
• Unsupervised Low-light Image Enhancement with Decoupled Networks [103.74355338972123]
  我々は、実世界の低照度画像を教師なしで拡張する2段階のGANベースのフレームワークを学習する。 提案手法は,照度向上と雑音低減の両面から,最先端の教師なし画像強調法より優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-06T13:37:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。