論文の概要: DEANet: Decomposition Enhancement and Adjustment Network for Low-Light Image Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06823v1
• Date: Wed, 14 Sep 2022 03:01:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-16 12:45:02.578280
• Title: DEANet: Decomposition Enhancement and Adjustment Network for Low-Light Image Enhancement
• Title（参考訳）: DEANet:低照度画像強調のための分解促進調整ネットワーク
• Authors: Yonglong Jiang, Liangliang Li, Yuan Xue, and Hongbing Ma
• Abstract要約: 本稿では,低照度画像強調のためのRetinexに基づくDEANetを提案する。 画像の周波数情報とコンテンツ情報を3つのサブネットワークに結合する。 我々のモデルは、すべての低照度画像に対して優れたロバストな結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.328470427768695
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Images obtained under low-light conditions will seriously affect the quality of the images. Solving the problem of poor low-light image quality can effectively improve the visual quality of images and better improve the usability of computer vision. In addition, it has very important applications in many fields. This paper proposes a DEANet based on Retinex for low-light image enhancement. It combines the frequency information and content information of the image into three sub-networks: decomposition network, enhancement network and adjustment network. These three sub-networks are respectively used for decomposition, denoising, contrast enhancement and detail preservation, adjustment, and image generation. Our model has good robust results for all low-light images. The model is trained on the public data set LOL, and the experimental results show that our method is better than the existing state-of-the-art methods in terms of vision and quality.
• Abstract（参考訳）: 低照度条件下で得られた画像は、画像の品質に深刻な影響を与える。 低照度画像品質の問題を解くことは、画像の視覚的品質を効果的に改善し、コンピュータビジョンのユーザビリティを向上する。 加えて、多くの分野で非常に重要な応用がある。 本稿では,低光度画像強調のためのretinexに基づくデネットを提案する。 画像の周波数情報とコンテンツ情報を、分解ネットワーク、拡張ネットワーク、調整ネットワークという3つのサブネットワークに結合する。 これら3つのサブネットワークは、分解、復調、コントラスト強化、詳細保存、調整、画像生成にそれぞれ使用される。 我々のモデルは、すべての低光度画像に対して優れたロバストな結果が得られる。 このモデルは公開データセットlol上でトレーニングされ,提案手法は視覚と品質の点で既存の最先端手法よりも優れていることが示された。

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