論文の概要: KinD-LCE Curve Estimation And Retinex Fusion On Low-Light Image
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09210v1
- Date: Tue, 19 Jul 2022 11:49:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-20 14:02:38.157904
- Title: KinD-LCE Curve Estimation And Retinex Fusion On Low-Light Image
- Title（参考訳）: 低温画像上でのKinD-LCE曲線の推定とレチネックス融合
- Authors: Xiaochun Lei, Junlin Xie, Zetao Jiang, Weiliang Mai, Zhaoting Gong,
Chang Lu, Linjun Lu, Ziqi Shan
- Abstract要約: 低照度化のためのアルゴリズムを提案する。
KinD-LCEは、光曲線推定モジュールをネットワーク構造に使用して、照明マップを強化する。
提案手法は,PSNR19.7216,SSIM0.8213を実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3156085419831145
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The problems of low light image noise and chromatic aberration is a
challenging problem for tasks such as object detection, semantic segmentation,
instance segmentation, etc. In this paper, we propose the algorithm for low
illumination enhancement. KinD-LCE uses the light curve estimation module in
the network structure to enhance the illumination map in the Retinex decomposed
image, which improves the image brightness; we proposed the illumination map
and reflection map fusion module to restore the restored image details and
reduce the detail loss. Finally, we included a total variation loss function to
eliminate noise. Our method uses the GladNet dataset as the training set, and
the LOL dataset as the test set and is validated using ExDark as the dataset
for downstream tasks. Extensive Experiments on the benchmarks demonstrate the
advantages of our method and are close to the state-of-the-art results, which
achieve a PSNR of 19.7216 and SSIM of 0.8213 in terms of metrics.
- Abstract（参考訳）: 低光画像ノイズと色収差の問題は、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーション、インスタンスセグメンテーションといったタスクにおいて難しい問題である。
本稿では,低輝度化のためのアルゴリズムを提案する。
kind-lceは、ネットワーク構造において光曲線推定モジュールを使用して、retinex分解画像の照明マップを強化し、画像輝度を向上させるとともに、復元された画像詳細を復元し、詳細損失を低減する照明マップと反射マップ融合モジュールを提案した。
最後に,ノイズ除去のための全変動損失関数を組み込んだ。
本手法では,gladnetデータセットをトレーニングセットとし,lolデータセットをテストセットとし,exdarkをダウンストリームタスクのデータセットとして検証する。
ベンチマークに関する広範な実験は、この手法の利点を示し、psnrが19.7216、ssimが0.08213である最先端の結果に近い。
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