論文の概要: Progressive Joint Low-light Enhancement and Noise Removal for Raw Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14844v2
• Date: Tue, 29 Jun 2021 06:47:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-30 11:24:48.762270
• Title: Progressive Joint Low-light Enhancement and Noise Removal for Raw Images
• Title（参考訳）: プログレッシブ・ジョイントによる低光度強調とノイズ除去
• Authors: Yucheng Lu and Seung-Won Jung
• Abstract要約: モバイル機器の低照度撮像は、比較的小さな開口部を通過する入射光が不足しているため、通常困難である。 そこで我々は,共同照明調整,色強調,遮音を行う低照度画像処理フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、他のカメラモデルに適応する際に、大量のデータを再構成する必要はない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.778200442212334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low-light imaging on mobile devices is typically challenging due to insufficient incident light coming through the relatively small aperture, resulting in a low signal-to-noise ratio. Most of the previous works on low-light image processing focus either only on a single task such as illumination adjustment, color enhancement, or noise removal; or on a joint illumination adjustment and denoising task that heavily relies on short-long exposure image pairs collected from specific camera models, and thus these approaches are less practical and generalizable in real-world settings where camera-specific joint enhancement and restoration is required. To tackle this problem, in this paper, we propose a low-light image processing framework that performs joint illumination adjustment, color enhancement, and denoising. Considering the difficulty in model-specific data collection and the ultra-high definition of the captured images, we design two branches: a coefficient estimation branch as well as a joint enhancement and denoising branch. The coefficient estimation branch works in a low-resolution space and predicts the coefficients for enhancement via bilateral learning, whereas the joint enhancement and denoising branch works in a full-resolution space and performs joint enhancement and denoising in a progressive manner. In contrast to existing methods, our framework does not need to recollect massive data when being adapted to another camera model, which significantly reduces the efforts required to fine-tune our approach for practical usage. Through extensive experiments, we demonstrate its great potential in real-world low-light imaging applications when compared with current state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: モバイルデバイスでの低照度撮像は、比較的小さな開口部を通過する入射光が不足しているため、信号対雑音比が低いため、通常困難である。 従来の低照度画像処理のほとんどは、照明調整、色強調、ノイズ除去などの単一タスクのみに焦点を絞ったものや、特定のカメラモデルから収集した短距離露光画像対に大きく依存するジョイント照明調整およびデノナイジングタスクに重点を置いているため、カメラ固有のジョイントエンハンスメントと復元が必要な現実の環境では、これらのアプローチは実用的でなく一般化可能である。 そこで本稿では, 共同照明調整, 色強調, デノイングを行う低照度画像処理フレームワークを提案する。 モデル固有のデータ収集の難しさと取得した画像の超高精細な定義を考慮し、係数推定ブランチと合同拡張・分節という2つのブランチを設計した。 係数推定枝は、低分解能空間で動作し、二元学習により拡張係数を予測する一方、関節強化及び脱雑音分岐はフル分解能空間で機能し、進行的に関節強化及び脱雑音を行う。 既存の手法とは対照的に,我々のフレームワークは,他のカメラモデルに適応する際に,大規模なデータを再構成する必要がないため,実用化のためにアプローチを微調整するのに要する労力を大幅に削減できる。 広範な実験を通じて,現在の最先端手法と比較して,実世界の低光度イメージング応用におけるその大きな可能性を示す。

関連論文リスト

• DARK: Denoising, Amplification, Restoration Kit [0.7670170505111058]
  本稿では,低照度条件下での画像強調のための軽量な計算フレームワークを提案する。 我々のモデルは軽量に設計されており、標準のコンシューマハードウェア上でのリアルタイムアプリケーションに対する低計算需要と適合性を保証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-21T16:01:13Z)
• LDM-ISP: Enhancing Neural ISP for Low Light with Latent Diffusion Models [54.93010869546011]
  本稿では,事前学習した潜伏拡散モデルを用いて,超低照度画像の高精細化のためのニューラルISPを実現することを提案する。 具体的には、RAWドメイン上で動作するために事前訓練された潜在拡散モデルを調整するために、軽量なテーミングモジュールのセットをトレーニングする。 遅延拡散モデルにおけるUNet復調と復号化の異なる役割を観察し、低照度画像強調タスクを遅延空間低周波コンテンツ生成と復号位相高周波ディテール保守に分解するきっかけとなる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-02T04:31:51Z)
• 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)
• Dimma: Semi-supervised Low Light Image Enhancement with Adaptive Dimming [0.728258471592763]
  自然色を維持しながら低照度画像を強調することは、カメラ処理のバリエーションによって難しい問題である。 そこで我々はDimmaを提案する。Dimmaは、画像対の小さなセットを利用して、任意のカメラと整合する半教師付きアプローチである。 そこで我々は,照明の違いに基づいて,シーンの歪み色を生成する畳み込み混合密度ネットワークを導入することで実現した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-14T17:59:46Z)
• Advancing Unsupervised Low-light Image Enhancement: Noise Estimation, Illumination Interpolation, and Self-Regulation [55.07472635587852]
  低光画像強調(LLIE)技術は、画像の詳細の保存とコントラストの強化に顕著な進歩をもたらした。 これらのアプローチは、動的ノイズを効率的に緩和し、様々な低照度シナリオを収容する上で、永続的な課題に直面する。 まず,低照度画像の雑音レベルを迅速かつ高精度に推定する方法を提案する。 次に、照明と入力の一般的な制約を満たすために、Learningable Illumination Interpolator (LII) を考案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-17T13:56:48Z)
• Cycle-Interactive Generative Adversarial Network for Robust Unsupervised Low-Light Enhancement [109.335317310485]
  CIGAN(Cycle-Interactive Generative Adversarial Network)は、低照度画像間の照明分布の転送を改善できるだけでなく、詳細な信号も操作できる。 特に、提案した低照度誘導変換は、低照度GAN生成器から劣化GAN生成器へ、低照度画像の特徴をフォワードする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-03T06:37:46Z)
• 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)
• 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。