論文の概要: Low-light Image and Video Enhancement via Selective Manipulation of
Chromaticity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04889v1
- Date: Wed, 9 Mar 2022 17:01:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-10 16:10:37.588391
- Title: Low-light Image and Video Enhancement via Selective Manipulation of
Chromaticity
- Title（参考訳）: 彩度選択操作による低光度画像と映像強調
- Authors: Sumit Shekhar, Max Reimann, Amir Semmo, Sebastian Pasewaldt, J\"urgen
D\"ollner, Matthias Trapp
- Abstract要約: 低照度画像と映像強調のための簡易かつ効果的なアプローチを提案する。
上述の適応性により、低照度画像分解による照明と反射率へのコストのかかるステップを回避できる。
標準の低照度画像データセットでは,いくつかの最先端技術に対して,アルゴリズムの有効性と質的,定量的な優位性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4680035572775534
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Image acquisition in low-light conditions suffers from poor quality and
significant degradation in visual aesthetics. This affects the visual
perception of the acquired image and the performance of various computer vision
and image processing algorithms applied after acquisition. Especially for
videos, the additional temporal domain makes it more challenging, wherein we
need to preserve quality in a temporally coherent manner. We present a simple
yet effective approach for low-light image and video enhancement. To this end,
we introduce "Adaptive Chromaticity", which refers to an adaptive computation
of image chromaticity. The above adaptivity allows us to avoid the costly step
of low-light image decomposition into illumination and reflectance, employed by
many existing techniques. All stages in our method consist of only point-based
operations and high-pass or low-pass filtering, thereby ensuring that the
amount of temporal incoherence is negligible when applied on a per-frame basis
for videos. Our results on standard lowlight image datasets show the efficacy
of our algorithm and its qualitative and quantitative superiority over several
state-of-the-art techniques. For videos captured in the wild, we perform a user
study to demonstrate the preference for our method in comparison to
state-of-the-art approaches.
- Abstract（参考訳）: 低照度環境下での画像取得は品質の低下と視覚美学の著しい劣化に苦しむ。
これは、取得した画像の視覚知覚と、取得後に適用される様々なコンピュータビジョンおよび画像処理アルゴリズムの性能に影響する。
特にビデオの場合、時間領域の追加は、品質を時間的にコヒーレントな方法で保存する必要があるため、より難しくなります。
低照度画像と映像強調のための簡易かつ効果的なアプローチを提案する。
そこで本研究では,画像色度を適応的に計算する「適応色度」を提案する。
以上の適応性により、多くの既存技術が採用している照明と反射率への低照度画像分解のコストのかかるステップを回避できる。
提案手法のすべてのステージは,ポイントベース操作とハイパスフィルタとローパスフィルタのみで構成されており,フレーム単位の動画に適用した場合,時間的不整合の量は無視できる。
標準低照度画像データセットを用いた結果から,本アルゴリズムの有効性と,その質的,定量的優越性を示す。
野生で撮影されたビデオについては,最先端のアプローチと比較して,提案手法の好みを示すためにユーザ調査を行った。
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