論文の概要: Low-light Image Enhancement via Breaking Down the Darkness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.15557v1
- Date: Tue, 30 Nov 2021 16:50:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-01 15:18:18.067789
- Title: Low-light Image Enhancement via Breaking Down the Darkness
- Title(参考訳): 暗さの破壊による低照度画像強調
- Authors: Qiming Hu, Xiaojie Guo
- Abstract要約: 本稿では,分割・ルール原理に触発された新しい枠組みを提案する。
本稿では,RGB空間から輝度クロミナンス画像に変換することを提案する。
調整可能なノイズ抑制ネットワークは、輝度が明るくなるときにノイズを取り除くように設計されている。
強化された輝度はさらに、色マッパーが現実的な色を生成するためのガイダンスとなる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.707025631892202
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Images captured in low-light environment often suffer from complex
degradation. Simply adjusting light would inevitably result in burst of hidden
noise and color distortion. To seek results with satisfied lighting,
cleanliness, and realism from degraded inputs, this paper presents a novel
framework inspired by the divide-and-rule principle, greatly alleviating the
degradation entanglement. Assuming that an image can be decomposed into texture
(with possible noise) and color components, one can specifically execute noise
removal and color correction along with light adjustment. Towards this purpose,
we propose to convert an image from the RGB space into a luminance-chrominance
one. An adjustable noise suppression network is designed to eliminate noise in
the brightened luminance, having the illumination map estimated to indicate
noise boosting levels. The enhanced luminance further serves as guidance for
the chrominance mapper to generate realistic colors. Extensive experiments are
conducted to reveal the effectiveness of our design, and demonstrate its
superiority over state-of-the-art alternatives both quantitatively and
qualitatively on several benchmark datasets. Our code is publicly available at
https://github.com/mingcv/Bread.
- Abstract(参考訳): 低照度環境で撮影された画像は、しばしば複雑な劣化に苦しむ。
単に光を調整すれば、必然的に隠れたノイズや色歪みが爆発する。
本稿では,劣化した入力からの照明,清潔さ,リアリズムを満足した結果を求めるため,分割・ルール原理に触発された新しい枠組みを提案し,劣化の絡み合いを緩和する。
画像がテクスチャ(ノイズあり)と色成分に分解できると仮定すると、光調整とともにノイズ除去と色補正を具体的に行うことができる。
そこで本研究では,RGB空間の画像を輝度クロミナンス画像に変換することを提案する。
調整可能なノイズ抑圧ネットワークは、輝度が明るくなるときのノイズを排除し、ノイズ上昇レベルを示すように照明マップを推定する。
強化された輝度は、実際の色を生成するための色マッパーのガイダンスとなる。
提案手法の有効性を明らかにするために, 大規模実験を行い, いくつかのベンチマークデータセットにおいて, 最先端の代替品よりも定量的, 質的に優位性を示す。
私たちのコードはhttps://github.com/mingcv/Bread.comで公開されています。
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