論文の概要: Adaptive Enhancement of Extreme Low-Light Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04112v3
- Date: Tue, 4 Apr 2023 14:59:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-05 20:06:25.930654
- Title: Adaptive Enhancement of Extreme Low-Light Images
- Title（参考訳）: 極低照度画像の適応性向上
- Authors: Evgeny Hershkovitch Neiterman, Michael Klyuchka, Gil Ben-Artzi
- Abstract要約: 室内と屋外の両方で撮影された1500枚の生画像のデータセットを作成します。
実行時に幅広い強度レベルで入力画像を拡張できる深層学習モデルを提案する。
実験結果から,提案したデータセットとモデルを組み合わせることで,画像の連続的かつ効果的に向上できることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.511923587827301
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Existing methods for enhancing dark images captured in a very low-light
environment assume that the intensity level of the optimal output image is
known and already included in the training set. However, this assumption often
does not hold, leading to output images that contain visual imperfections such
as dark regions or low contrast. To facilitate the training and evaluation of
adaptive models that can overcome this limitation, we have created a dataset of
1500 raw images taken in both indoor and outdoor low-light conditions. Based on
our dataset, we introduce a deep learning model capable of enhancing input
images with a wide range of intensity levels at runtime, including ones that
are not seen during training. Our experimental results demonstrate that our
proposed dataset combined with our model can consistently and effectively
enhance images across a wide range of diverse and challenging scenarios.
- Abstract（参考訳）: 超低照度環境で撮影される暗黒画像を強化する既存の方法は、最適な出力画像の強度レベルが知られ、既にトレーニングセットに含まれていると仮定している。
しかし、この仮定はしばしば成り立たないため、暗黒領域や低コントラストなどの視覚的欠陥を含む画像が出力される。
この限界を克服する適応モデルの訓練と評価を容易にするために,室内および屋外の低照度条件の両方で撮影された1500の生画像のデータセットを作成した。
当社のデータセットに基づいて、トレーニング中に見えないものを含め、実行時に幅広い強度レベルで入力イメージを拡張できるディープラーニングモデルを導入しました。
実験結果から,提案するデータセットとモデルが組み合わさることで,多種多様な課題にまたがる画像の一貫性と効率性が向上することが示された。
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