論文の概要: Learning to Erase the Bayer-Filter to See in the Dark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04042v1
• Date: Tue, 8 Mar 2022 12:22:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-09 19:21:17.705543
• Title: Learning to Erase the Bayer-Filter to See in the Dark
• Title（参考訳）: 暗闇で見るためにバイエルフィルターを消す方法を学ぶ
• Authors: Xingbo Dong, Wanyan Xu, Zhihui Miao, Lan Ma, Chao Zhang, Jiewen Yang, Zhe Jin, Andrew Beng Jin Teoh, Jiajun Shen
• Abstract要約: 低照度画像強調は、低照度環境で撮影された画像の可視性を高める上で中心的な役割を果たす。 まず、ディープニューラルネットワークに基づくDe-Bayer-Filterシミュレータを提案し、色付き生画像からモノクロ生画像を生成する。 次に,色付き生データを合成したモノクローム生データを融合することにより,低照度画像強調を実現するために,完全畳み込みネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.799967790243578
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Low-light image enhancement - a pervasive but challenging problem, plays a central role in enhancing the visibility of an image captured in a poor illumination environment. Due to the fact that not all photons can pass the Bayer-Filter on the sensor of the color camera, in this work, we first present a De-Bayer-Filter simulator based on deep neural networks to generate a monochrome raw image from the colored raw image. Next, a fully convolutional network is proposed to achieve the low-light image enhancement by fusing colored raw data with synthesized monochrome raw data. Channel-wise attention is also introduced to the fusion process to establish a complementary interaction between features from colored and monochrome raw images. To train the convolutional networks, we propose a dataset with monochrome and color raw pairs named Mono-Colored Raw paired dataset (MCR) collected by using a monochrome camera without Bayer-Filter and a color camera with Bayer-Filter. The proposed pipeline take advantages of the fusion of the virtual monochrome and the color raw images and our extensive experiments indicate that significant improvement can be achieved by leveraging raw sensor data and data-driven learning.
• Abstract（参考訳）: 低照度画像の強調 - 広範だが困難な問題であり、照明環境の悪い環境で撮影された画像の可視性を高める上で中心的な役割を果たす。 カラーカメラのセンサ上で全ての光子がバイアフィルタを通過できるわけではないため,本研究ではまず,ディープニューラルネットワークに基づくデバイアフィルタシミュレータを提案し,カラーraw画像からモノクロ生画像を生成する。 次に,色付き生データと合成モノクロ生データを融合して低光度画像強調を実現するために,完全畳み込みネットワークを提案する。 カラー画像とモノクロ画像からの特徴間の相補的な相互作用を確立するため、チャンネル毎の注意が融合プロセスに導入された。 畳み込みネットワークを訓練するために,バイエルフィルタのないモノクロカメラとバイエルフィルタ付きカラーカメラを用いて収集した,モノクロとカラー生ペアのデータセットであるモノカラー生ペアデータセット(mcr)を提案する。 提案するパイプラインは,仮想モノクロームとカラーraw画像の融合の利点を活かし,センサデータとデータ駆動学習の活用により,大幅な改善が達成できることを示す。

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