論文の概要: R2RNet: Low-light Image Enhancement via Real-low to Real-normal Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14501v1
- Date: Mon, 28 Jun 2021 09:33:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-29 17:50:32.361365
- Title: R2RNet: Low-light Image Enhancement via Real-low to Real-normal Network
- Title（参考訳）: R2RNet:Real-low - Real-normal Networkによる低照度画像強調
- Authors: Jiang Hai, Zhu Xuan, Ren Yang, Yutong Hao, Fengzhu Zou, Fang Lin and
Songchen Han
- Abstract要約: 本稿ではR2RNetと呼ばれる低照度画像強調のための新しいReal-low to Real-normal Networkを提案する。
合成画像で訓練された他のほとんどの方法とは異なり、我々は最初の大規模実世界ペアロー/ノーマルライト画像データセットを収集する。
提案手法はコントラストを適切に改善し,ノイズを同時に抑制することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.755223662467257
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Images captured in weak illumination conditions will seriously degrade the
image quality. Solving a series of degradation of low-light images can
effectively improve the visual quality of the image and the performance of
high-level visual tasks. In this paper, we propose a novel Real-low to
Real-normal Network for low-light image enhancement, dubbed R2RNet, based on
the Retinex theory, which includes three subnets: a Decom-Net, a Denoise-Net,
and a Relight-Net. These three subnets are used for decomposing, denoising, and
contrast enhancement, respectively. Unlike most previous methods trained on
synthetic images, we collect the first Large-Scale Real-World paired
low/normal-light images dataset (LSRW dataset) for training. Our method can
properly improve the contrast and suppress noise simultaneously. Extensive
experiments on publicly available datasets demonstrate that our method
outperforms the existing state-of-the-art methods by a large margin both
quantitatively and visually. And we also show that the performance of the
high-level visual task (\emph{i.e.} face detection) can be effectively improved
by using the enhanced results obtained by our method in low-light conditions.
Our codes and the LSRW dataset are available at:
https://github.com/abcdef2000/R2RNet.
- Abstract（参考訳）: 弱い照明条件で撮影された画像は、画質を著しく低下させる。
低照度画像の一連の劣化を解決することで、画像の視覚的品質と高レベルの視覚タスクのパフォーマンスを効果的に向上させることができる。
本稿では,decom-net,denoise-net,relight-netの3つのサブネットを含むretinex理論に基づいて,r2rnetと呼ばれる低光度画像強調のための,新しい実低照準ネットワークを提案する。
これら3つのサブネットは、それぞれ分解、分別、コントラスト強調に用いられる。
合成画像で訓練されたほとんどの手法とは異なり、トレーニングのために最初の大規模な実世界対の低正規光画像データセット(lsrwデータセット)を収集する。
本手法はコントラストを適切に改善し,同時にノイズを抑制する。
公開データセットに関する広範囲な実験により,本手法が既存の最先端手法よりも定量的かつ視覚的に大きなマージンで優れていることが証明された。
また,高レベルの視覚タスク (\emph{i.e.}) の性能も示す。
フェース検出) は, 低照度条件下で得られた拡張結果を用いて効果的に改善できる。
我々のコードとLSRWデータセットは以下の通りである。
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