論文の概要: D2HNet: Joint Denoising and Deblurring with Hierarchical Network for Robust Night Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03294v1
• Date: Thu, 7 Jul 2022 13:42:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-08 15:03:16.156206
• Title: D2HNet: Joint Denoising and Deblurring with Hierarchical Network for Robust Night Image Restoration
• Title（参考訳）: D2HNet:ロバスト・ナイト・イメージ復元のための階層型ネットワークとの連携
• Authors: Yuzhi Zhao, Yongzhe Xu, Qiong Yan, Dingdong Yang, Xuehui Wang, Lai-Man Po
• Abstract要約: 現代のスマートフォンカメラによる夜間イメージングは、低光子数と避けられないノイズのため、厄介である。 短時間露光画像の誘導の下で長時間露光画像の復調・拡張により高品質な画像の復元を行うD2HNetフレームワークを開発した。 検証セットと実画像を用いた結果から,視覚的品質と最先端の定量的スコアが得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.6005530147501
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Night imaging with modern smartphone cameras is troublesome due to low photon count and unavoidable noise in the imaging system. Directly adjusting exposure time and ISO ratings cannot obtain sharp and noise-free images at the same time in low-light conditions. Though many methods have been proposed to enhance noisy or blurry night images, their performances on real-world night photos are still unsatisfactory due to two main reasons: 1) Limited information in a single image and 2) Domain gap between synthetic training images and real-world photos (e.g., differences in blur area and resolution). To exploit the information from successive long- and short-exposure images, we propose a learning-based pipeline to fuse them. A D2HNet framework is developed to recover a high-quality image by deblurring and enhancing a long-exposure image under the guidance of a short-exposure image. To shrink the domain gap, we leverage a two-phase DeblurNet-EnhanceNet architecture, which performs accurate blur removal on a fixed low resolution so that it is able to handle large ranges of blur in different resolution inputs. In addition, we synthesize a D2-Dataset from HD videos and experiment on it. The results on the validation set and real photos demonstrate our methods achieve better visual quality and state-of-the-art quantitative scores. The D2HNet codes, models, and D2-Dataset can be found at https://github.com/zhaoyuzhi/D2HNet.
• Abstract（参考訳）: 現代のスマートフォンカメラによる夜間イメージングは、低光子数と避けられないノイズのため、厄介である。 露光時間やisoレーティングを直接調整しても、低照度環境ではシャープでノイズのない画像を同時に得ることはできない。 ノイズやぼやけた夜のイメージを強化する方法が数多く提案されているが、実際の夜の写真のパフォーマンスは2つの主な理由から未だに不十分である。 1)単一画像における限られた情報及び 2) 合成訓練画像と実世界の写真(例えば、ぼやけた領域と解像度の違い)のドメインギャップ。 連続した長期・短期露光画像からの情報を活用するために,それらを融合する学習型パイプラインを提案する。 D2HNetフレームワークは、短時間露光画像の誘導の下で、長時間露光画像を損なうことによって高品質な画像を復元する。 ドメインギャップを縮小するために、2相のdeblurnet-enhancenetアーキテクチャを利用し、固定された低解像度で正確なぼかし除去を行い、異なる解像度入力で広範囲のぼけを処理できるようにする。 さらに,HDビデオからD2データセットを合成し,その実験を行う。 検証セットと実画像を用いた結果から,視覚的品質と最先端の定量的スコアが得られた。 D2HNetのコード、モデル、D2-Datasetはhttps://github.com/zhaoyuzhi/D2HNetにある。

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