論文の概要: Low-Light Video Enhancement with Synthetic Event Guidance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11014v1
- Date: Tue, 23 Aug 2022 14:58:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-24 13:25:33.715211
- Title: Low-Light Video Enhancement with Synthetic Event Guidance
- Title（参考訳）: 合成イベント誘導による低光度映像強調
- Authors: Lin Liu and Junfeng An and Jianzhuang Liu and Shanxin Yuan and Xiangyu
Chen and Wengang Zhou and Houqiang Li and Yanfeng Wang and Qi Tian
- Abstract要約: 我々は、複数のフレームから合成イベントを使用して、低照度ビデオの強化と復元を誘導する。
本手法は,合成と実の両方のLLVEデータセットにおいて,既存の低照度映像や単一画像強調手法より優れる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 188.7256236851872
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Low-light video enhancement (LLVE) is an important yet challenging task with
many applications such as photographing and autonomous driving. Unlike single
image low-light enhancement, most LLVE methods utilize temporal information
from adjacent frames to restore the color and remove the noise of the target
frame. However, these algorithms, based on the framework of multi-frame
alignment and enhancement, may produce multi-frame fusion artifacts when
encountering extreme low light or fast motion. In this paper, inspired by the
low latency and high dynamic range of events, we use synthetic events from
multiple frames to guide the enhancement and restoration of low-light videos.
Our method contains three stages: 1) event synthesis and enhancement, 2) event
and image fusion, and 3) low-light enhancement. In this framework, we design
two novel modules (event-image fusion transform and event-guided dual branch)
for the second and third stages, respectively. Extensive experiments show that
our method outperforms existing low-light video or single image enhancement
approaches on both synthetic and real LLVE datasets.
- Abstract（参考訳）: 低照度ビデオエンハンスメント(LLVE)は、撮影や自動運転など多くの応用において重要な課題である。
単一画像の低照度化とは異なり、ほとんどのLLVE法は隣接フレームからの時間情報を利用して色を復元し、ターゲットフレームのノイズを取り除く。
しかし、マルチフレームアライメントと拡張の枠組みに基づくこれらのアルゴリズムは、極端な低光度や高速運動に遭遇すると、マルチフレーム融合アーティファクトを生成する可能性がある。
本稿では,低レイテンシと高ダイナミックレンジのイベントに着想を得て,複数のフレームからの合成イベントを用いて,低照度ビデオのエンハンスメントと復元のガイドを行う。
方法には3つの段階があります
1)イベント合成及び強化
2)事象と画像の融合、及び
3)低照度化。
本研究では,第2段階と第3段階の2つの新しいモジュール(イベント像融合変換とイベント誘導二重分岐)を設計する。
広汎な実験により,本手法は,合成と実の両方のLLVEデータセットにおいて,既存の低照度映像や単一画像強調手法よりも優れていた。
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