論文の概要: Long Scale Error Control in Low Light Image and Video Enhancement Using Equivariance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01334v1
• Date: Thu, 2 Jun 2022 23:13:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-07 04:56:22.989040
• Title: Long Scale Error Control in Low Light Image and Video Enhancement Using Equivariance
• Title（参考訳）: 等分散を用いた低光画像の長時間誤差制御と映像強調
• Authors: Sara Aghajanzadeh and David Forsyth
• Abstract要約: 現在の方法では、実際の暗明画像ペアを使ってマッピングを学ぶ。 最近の論文では、シミュレーションされたデータペアは、復元において真の改善をもたらすことが示されている。 また,本手法は映像復元にも有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.85316573653194
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image frames obtained in darkness are special. Just multiplying by a constant doesn't restore the image. Shot noise, quantization effects and camera non-linearities mean that colors and relative light levels are estimated poorly. Current methods learn a mapping using real dark-bright image pairs. These are very hard to capture. A recent paper has shown that simulated data pairs produce real improvements in restoration, likely because huge volumes of simulated data are easy to obtain. In this paper, we show that respecting equivariance -- the color of a restored pixel should be the same, however the image is cropped -- produces real improvements over the state of the art for restoration. We show that a scale selection mechanism can be used to improve reconstructions. Finally, we show that our approach produces improvements on video restoration as well. Our methods are evaluated both quantitatively and qualitatively.
• Abstract（参考訳）: 暗黒で得られた画像フレームは特別です。 定数で乗算しても画像は復元されない。 ショットノイズ、量子化効果、カメラ非直線性は、色と相対的な光レベルが低いことを意味する。 現在の手法では、実際の暗黒画像ペアを用いてマッピングを学習する。 これらは非常に捕獲が難しい。 最近の論文では、シミュレーションされたデータペアは、大量のシミュレーションデータの取得が容易であるため、復元の真の改善をもたらすことが示されている。 本稿では,等分散を尊重する -- 復元された画素の色は同じでなければならないが,画像は切り取られている -- が,修復のためのアートの状態を本当に改善することを示す。 再現性を向上させるために,スケール選択機構が利用できることを示す。 最後に,本手法がビデオ復元にも改善をもたらすことを示す。 我々の方法は定量的にも質的にも評価される。

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