論文の概要: Half Wavelet Attention on M-Net+ for Low-Light Image Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01296v1
• Date: Wed, 2 Mar 2022 18:25:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-03 14:23:12.652345
• Title: Half Wavelet Attention on M-Net+ for Low-Light Image Enhancement
• Title（参考訳）: 低光像強調のためのM-Net+上の半ウェーブレット注意
• Authors: Chi-Mao Fan, Tsung-Jung Liu, Kuan-Hsien Liu
• Abstract要約: 低照度画像強調は、暗黒画像を適切な明るさに増強するコンピュータビジョンタスクである。 改良された階層モデルに基づく画像強調ネットワーク(HWMNet)を提案する。 我々のHWMNetは、定量的メトリクスと視覚的品質の点で、2つの画像強調データセットで競合する性能を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.909688694501238
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low-Light Image Enhancement is a computer vision task which intensifies the dark images to appropriate brightness. It can also be seen as an ill-posed problem in image restoration domain. With the success of deep neural networks, the convolutional neural networks surpass the traditional algorithm-based methods and become the mainstream in the computer vision area. To advance the performance of enhancement algorithms, we propose an image enhancement network (HWMNet) based on an improved hierarchical model: M-Net+. Specifically, we use a half wavelet attention block on M-Net+ to enrich the features from wavelet domain. Furthermore, our HWMNet has competitive performance results on two image enhancement datasets in terms of quantitative metrics and visual quality. The source code and pretrained model are available at https://github.com/FanChiMao/HWMNet.
• Abstract（参考訳）: 低照度画像強調は、暗黒画像を適切な明るさに増強するコンピュータビジョンタスクである。 画像復元ドメインでは、不適切な問題と見なすこともできる。 ディープニューラルネットワークの成功により、畳み込みニューラルネットワークは従来のアルゴリズムベースの手法を超越し、コンピュータビジョン領域で主流となる。 改良された階層モデルであるM-Net+に基づく画像強調ネットワーク(HWMNet)を提案する。 具体的には、M-Net+上の半ウェーブレットアテンションブロックを使用して、ウェーブレットドメインの機能を強化します。 さらに,このhwmnetは,2つの画像強調データセットにおいて,定量的指標と視覚品質の面で競争力のある性能評価を行う。 ソースコードと事前訓練されたモデルはhttps://github.com/FanChiMao/HWMNet.comで入手できる。

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