論文の概要: Lightweight HDR Camera ISP for Robust Perception in Dynamic Illumination
Conditions via Fourier Adversarial Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.01795v1
- Date: Mon, 4 Apr 2022 18:48:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-06 14:12:46.989666
- Title: Lightweight HDR Camera ISP for Robust Perception in Dynamic Illumination
Conditions via Fourier Adversarial Networks
- Title（参考訳）: フーリエ対向ネットワークを用いた動的照明条件におけるロバスト知覚のための軽量HDRカメラISP
- Authors: Pranjay Shyam, Sandeep Singh Sengar, Kuk-Jin Yoon and Kyung-Soo Kim
- Abstract要約: 照明とノイズ除去の逐次的バランスをとる軽量な2段階画像強調アルゴリズムを提案する。
また、異なる照明条件下での一貫した画像強調のためのフーリエスペクトルベース対向フレームワーク(AFNet)を提案する。
また,定量的および定性的な評価に基づいて,画像強調技術が共通認識タスクの性能に与える影響について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.532434169432776
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The limited dynamic range of commercial compact camera sensors results in an
inaccurate representation of scenes with varying illumination conditions,
adversely affecting image quality and subsequently limiting the performance of
underlying image processing algorithms. Current state-of-the-art (SoTA)
convolutional neural networks (CNN) are developed as post-processing techniques
to independently recover under-/over-exposed images. However, when applied to
images containing real-world degradations such as glare, high-beam, color
bleeding with varying noise intensity, these algorithms amplify the
degradations, further degrading image quality. We propose a lightweight
two-stage image enhancement algorithm sequentially balancing illumination and
noise removal using frequency priors for structural guidance to overcome these
limitations. Furthermore, to ensure realistic image quality, we leverage the
relationship between frequency and spatial domain properties of an image and
propose a Fourier spectrum-based adversarial framework (AFNet) for consistent
image enhancement under varying illumination conditions. While current
formulations of image enhancement are envisioned as post-processing techniques,
we examine if such an algorithm could be extended to integrate the
functionality of the Image Signal Processing (ISP) pipeline within the camera
sensor benefiting from RAW sensor data and lightweight CNN architecture. Based
on quantitative and qualitative evaluations, we also examine the practicality
and effects of image enhancement techniques on the performance of common
perception tasks such as object detection and semantic segmentation in varying
illumination conditions.
- Abstract（参考訳）: 商用コンパクトカメラセンサのダイナミックレンジの制限により、照明条件の異なるシーンの不正確な表現が行われ、画質に悪影響を及ぼし、その後、基盤となる画像処理アルゴリズムの性能が制限される。
現在の最先端(SoTA)畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、未公開画像の独立に復元するための後処理技術として開発されている。
しかし、グラア、ハイビーム、カラーブラッシングなどの実世界の劣化を含む画像に適用すると、これらのアルゴリズムは劣化を増幅し、さらに画質を低下させる。
本稿では,これらの制約を克服するために,周波数先行値を用いた照明とノイズ除去の逐次バランスをとる軽量な2段階画像強調アルゴリズムを提案する。
さらに,画像の周波数特性と空間領域特性の関係を活かし,異なる照明条件下で一貫した画像エンハンスメントを実現するためのフーリエスペクトルに基づくadversarial framework(afnet)を提案する。
現在の画像強調の定式化は後処理技術として想定されているが,RAWセンサデータと軽量CNNアーキテクチャを利用して,カメラセンサに画像信号処理(ISP)パイプラインの機能を統合するために,そのようなアルゴリズムを拡張できるかどうかを検討する。
また,定量的および定性的な評価に基づいて,物体検出やセマンティックセグメンテーションなど,様々な照明条件下での認識課題に対する画像強調技術の実用性と効果についても検討した。
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