論文の概要: Learning Deep Context-Sensitive Decomposition for Low-Light Image Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.05147v1
• Date: Thu, 9 Dec 2021 06:25:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-13 15:27:56.524456
• Title: Learning Deep Context-Sensitive Decomposition for Low-Light Image Enhancement
• Title（参考訳）: 低照度画像強調のための深部文脈感性分解の学習
• Authors: Long Ma, Risheng Liu, Jiaao Zhang, Xin Fan, Zhongxuan Luo
• Abstract要約: 典型的なフレームワークは、照明と反射を同時に推定することであるが、特徴空間にカプセル化されたシーンレベルの文脈情報を無視する。 本研究では,空間スケールにおけるシーンレベルのコンテキスト依存を生かした,コンテキスト依存型分解ネットワークアーキテクチャを提案する。 チャネル数を減らして軽量なCSDNet(LiteCSDNet)を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.72667941107544
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Enhancing the quality of low-light images plays a very important role in many image processing and multimedia applications. In recent years, a variety of deep learning techniques have been developed to address this challenging task. A typical framework is to simultaneously estimate the illumination and reflectance, but they disregard the scene-level contextual information encapsulated in feature spaces, causing many unfavorable outcomes, e.g., details loss, color unsaturation, artifacts, and so on. To address these issues, we develop a new context-sensitive decomposition network architecture to exploit the scene-level contextual dependencies on spatial scales. More concretely, we build a two-stream estimation mechanism including reflectance and illumination estimation network. We design a novel context-sensitive decomposition connection to bridge the two-stream mechanism by incorporating the physical principle. The spatially-varying illumination guidance is further constructed for achieving the edge-aware smoothness property of the illumination component. According to different training patterns, we construct CSDNet (paired supervision) and CSDGAN (unpaired supervision) to fully evaluate our designed architecture. We test our method on seven testing benchmarks to conduct plenty of analytical and evaluated experiments. Thanks to our designed context-sensitive decomposition connection, we successfully realized excellent enhanced results, which fully indicates our superiority against existing state-of-the-art approaches. Finally, considering the practical needs for high-efficiency, we develop a lightweight CSDNet (named LiteCSDNet) by reducing the number of channels. Further, by sharing an encoder for these two components, we obtain a more lightweight version (SLiteCSDNet for short). SLiteCSDNet just contains 0.0301M parameters but achieves the almost same performance as CSDNet.
• Abstract（参考訳）: ローライト画像の品質向上は、多くの画像処理やマルチメディアアプリケーションにおいて非常に重要な役割を果たす。 近年,この課題に対処するために,様々なディープラーニング技術が開発されている。 典型的な枠組みは照明と反射を同時に推定することであるが、それらは特徴空間にカプセル化されたシーンレベルの文脈情報を無視し、詳細損失、彩色不飽和、アーティファクトなど多くの好ましくない結果を引き起こす。 これらの問題に対処するために,空間スケールにおけるシーンレベルのコンテキスト依存を活かした,コンテキスト依存型分解ネットワークアーキテクチャを開発した。 より具体的には、反射率と照明推定ネットワークを含む二流推定機構を構築する。 物理原理を取り入れた2ストリーム機構を橋渡しする新しいコンテキスト依存分解接続を設計する。 照明成分のエッジ認識平滑性を達成するため、空間変動照明指導をさらに構築する。 異なるトレーニングパターンに従って、設計したアーキテクチャを十分に評価するために、CSDNet(ペア化監視)とCSDGAN(ペア化監視)を構築します。 本手法を7つのテストベンチマークで検証し,多くの解析および評価実験を行った。 設計した文脈依存分解接続により,既存の最先端手法に対する優位性を示す優れた拡張結果が得られた。 最後に, 高効率性を実現するために, 軽量なCSDNet(LiteCSDNet)を開発し, チャネル数を削減した。 さらに、この2つのコンポーネントのエンコーダを共有することで、より軽量なバージョン(略してSLiteCSDNet)が得られる。 SLiteCSDNetには0.0301Mのパラメータが含まれているが、CSDNetとほぼ同等のパフォーマンスを実現する。

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