Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Robust Low Light Image Enhancement

論文の概要: Towards Robust Low Light Image Enhancement

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.08615v1
Date: Tue, 17 May 2022 20:14:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-19 23:48:22.422535
Title: Towards Robust Low Light Image Enhancement
Title（参考訳）: ロバスト低光画像強調に向けて
Authors: Sara Aghajanzadeh and David Forsyth
Abstract要約: 野生で発見された暗い画像から明るい画像を作るという課題について検討する。画像は薄暗い環境で撮影されているため暗く、量子化やセンサノイズによる色の変化に悩まされている。教師付き学習手法を用いて、画像パイプラインの簡単なシミュレーションを頼りに、トレーニングやテストに使えるデータセットを生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.85316573653194
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we study the problem of making brighter images from dark images found in the wild. The images are dark because they are taken in dim environments. They suffer from color shifts caused by quantization and from sensor noise. We don't know the true camera reponse function for such images and they are not RAW. We use a supervised learning method, relying on a straightforward simulation of an imaging pipeline to generate usable dataset for training and testing. On a number of standard datasets, our approach outperforms the state of the art quantitatively. Qualitative comparisons suggest strong improvements in reconstruction accuracy.
Abstract（参考訳）: 本稿では,野生の暗い画像からより明るい画像を作るという課題について検討する。薄暗い環境で撮影されるため、画像は暗いです。量子化やセンサノイズによる色の変化に悩まされる。このような画像に対する真のカメラ応答関数は分かっておらず、RAWではない。教師付き学習手法を用いて、画像パイプラインの簡単なシミュレーションを頼りに、トレーニングやテストに使えるデータセットを生成する。多くの標準データセットにおいて、我々の手法は芸術の状態を定量的に上回る。質的な比較は、復元精度が大幅に向上したことを示している。

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