論文の概要: Extremely Low-light Image Enhancement with Scene Text Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00630v1
• Date: Fri, 1 Apr 2022 16:10:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-08 06:29:31.967128
• Title: Extremely Low-light Image Enhancement with Scene Text Restoration
• Title（参考訳）: シーンテキスト復元による超低光度画像強調
• Authors: Pohao Hsu, Che-Tsung Lin, Chun Chet Ng, Jie-Long Kew, Mei Yih Tan, Shang-Hong Lai, Chee Seng Chan and Christopher Zach
• Abstract要約: シーンテキストを正確に復元する新しい画像強調フレームワークを提案する。 我々は,自己調整型アテンションマップ,エッジマップ,新たなテキスト検出損失を用いる。 提案手法は,画像復元,テキスト検出,テキストスポッティングにおいて,最先端の手法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.08094129045479
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning-based methods have made impressive progress in enhancing extremely low-light images - the image quality of the reconstructed images has generally improved. However, we found out that most of these methods could not sufficiently recover the image details, for instance, the texts in the scene. In this paper, a novel image enhancement framework is proposed to precisely restore the scene texts, as well as the overall quality of the image simultaneously under extremely low-light images conditions. Mainly, we employed a self-regularised attention map, an edge map, and a novel text detection loss. In addition, leveraging synthetic low-light images is beneficial for image enhancement on the genuine ones in terms of text detection. The quantitative and qualitative experimental results have shown that the proposed model outperforms state-of-the-art methods in image restoration, text detection, and text spotting on See In the Dark and ICDAR15 datasets.
• Abstract（参考訳）: 深層学習に基づく手法は、非常に低照度な画像の高精細化に顕著な進歩を遂げている。 しかし,これらの手法のほとんどは,シーン内のテキストなど,画像の詳細を十分に回復できないことがわかった。 本稿では,極めて低照度画像条件下でのシーンテキストの精度向上と画像の全体的な品質向上を目的とした,新たな画像強調フレームワークを提案する。 主に自己正規化アテンションマップ,エッジマップ,新たなテキスト検出損失を用いた。 また, 合成低照度画像の活用は, テキスト検出における真の画像強調に有用である。 定量的・定性的な実験により,提案手法は,暗黒およびicdar15データセットにおいて,画像復元,テキスト検出,テキストスポッティングにおいて最先端手法よりも優れていることが示された。

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