論文の概要: Low Light Image Enhancement via Global and Local Context Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.00850v1
- Date: Mon, 4 Jan 2021 09:40:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-11 22:56:22.558544
- Title: Low Light Image Enhancement via Global and Local Context Modeling
- Title(参考訳): グローバルおよびローカルコンテキストモデリングによる低光度画像強調
- Authors: Aditya Arora, Muhammad Haris, Syed Waqas Zamir, Munawar Hayat, Fahad
Shahbaz Khan, Ling Shao, Ming-Hsuan Yang
- Abstract要約: 低照度画像強調のためのコンテキスト認識ディープネットワークを導入。
まず、全空間領域上の補完的な手がかりを見つけるために空間相関をモデル化するグローバルコンテキストモジュールを特徴とする。
第二に、比較的大きな受容フィールドで局所的なコンテキストをキャプチャする密な残留ブロックを導入する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 164.85287246243956
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Images captured under low-light conditions manifest poor visibility, lack
contrast and color vividness. Compared to conventional approaches, deep
convolutional neural networks (CNNs) perform well in enhancing images. However,
being solely reliant on confined fixed primitives to model dependencies,
existing data-driven deep models do not exploit the contexts at various spatial
scales to address low-light image enhancement. These contexts can be crucial
towards inferring several image enhancement tasks, e.g., local and global
contrast, brightness and color corrections; which requires cues from both local
and global spatial extent. To this end, we introduce a context-aware deep
network for low-light image enhancement. First, it features a global context
module that models spatial correlations to find complementary cues over full
spatial domain. Second, it introduces a dense residual block that captures
local context with a relatively large receptive field. We evaluate the proposed
approach using three challenging datasets: MIT-Adobe FiveK, LoL, and SID. On
all these datasets, our method performs favorably against the state-of-the-arts
in terms of standard image fidelity metrics. In particular, compared to the
best performing method on the MIT-Adobe FiveK dataset, our algorithm improves
PSNR from 23.04 dB to 24.45 dB.
- Abstract(参考訳): 低照度条件下で撮影された画像は視認性が悪く、コントラストや色鮮度が欠如している。
従来のアプローチと比較して、深層畳み込みニューラルネットワーク(cnns)は画像の強化にうまく機能する。
しかし、既存のデータ駆動のディープモデルは、固定固定プリミティブにのみ依存しているため、様々な空間スケールのコンテキストを利用して低照度画像の強調に対処することはできない。
これらの文脈は、例えば、局所的および大域的コントラスト、明るさと色補正といった、局所的および大域的な空間的範囲からの手がかりを必要とするいくつかの画像強調タスクを推測するために重要である。
そこで本研究では,低光度画像強調のためのコンテキスト対応深層ネットワークを提案する。
まず、全空間領域上の補完的な手がかりを見つけるために空間相関をモデル化するグローバルコンテキストモジュールを特徴とする。
第二に、比較的大きな受容場で局所的なコンテキストをキャプチャする密度の高い残留ブロックを導入する。
提案手法をMIT-Adobe FiveK, LoL, SIDの3つの挑戦的データセットを用いて評価した。
これらすべてのデータセットにおいて,本手法は,標準画像忠実度指標の観点から,最先端技術に対して好適に機能する。
特に、MIT-Adobe FiveKデータセットの最高のパフォーマンス手法と比較して、我々のアルゴリズムはPSNRを23.04dBから24.45dBに改善する。
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