論文の概要: KinD-LCE Curve Estimation And Retinex Fusion On Low-Light Image
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09210v3
- Date: Mon, 23 Oct 2023 05:58:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-25 14:54:50.328943
- 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, Weiliang Mai, Junlin Xie, He Liu, Zetao Jiang, Zhaoting
Gong, Chang Lu, Linjun Lu
- Abstract要約: 本稿では,低照度化のためのアルゴリズムを提案する。
KinD-LCEは、Retinex分解画像の照明マップを強化するために光曲線推定モジュールを使用する。
照明マップと反射マップ融合モジュールも提案され、画像の詳細を復元し、詳細損失を低減した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.280719886684936
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Low-light images often suffer from noise and color distortion. Object
detection, semantic segmentation, instance segmentation, and other tasks are
challenging when working with low-light images because of image noise and
chromatic aberration. We also found that the conventional Retinex theory loses
information in adjusting the image for low-light tasks. In response to the
aforementioned problem, this paper proposes an algorithm for low illumination
enhancement. The proposed method, KinD-LCE, uses a light curve estimation
module to enhance the illumination map in the Retinex decomposed image,
improving the overall image brightness. An illumination map and reflection map
fusion module were also proposed to restore the image details and reduce detail
loss. Additionally, a TV(total variation) loss function was applied to
eliminate noise. Our method was trained on the GladNet dataset, known for its
diverse collection of low-light images, tested against the Low-Light dataset,
and evaluated using the ExDark dataset for downstream tasks, demonstrating
competitive performance with a PSNR of 19.7216 and SSIM of 0.8213.
- Abstract（参考訳）: 低光度画像はノイズや色歪に苦しむことが多い。
画像ノイズと色収差のため、低照度画像を扱う場合、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、その他のタスクは困難である。
また, 従来のレチネックス理論は低照度タスクの画像を調整する際に情報を失うことが判明した。
上記の問題に対して,本研究では低照度化のためのアルゴリズムを提案する。
提案手法であるKinD-LCEは、光曲線推定モジュールを用いて、Retinex分解画像の照明マップを強化し、全体の明るさを改善する。
照明マップと反射マップ融合モジュールも提案され、画像の詳細を復元し、詳細損失を低減した。
さらに、ノイズを除去するためにテレビの損失関数を適用した。
提案手法は,低照度画像の多彩な収集で知られているGladNetデータセットを用いて訓練し,低照度画像に対してテストし,下流タスクにExDarkデータセットを用いて評価し,PSNR 19.7216 と SSIM 0.8213 の競合性能を実証した。
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