論文の概要: Seeing Through The Noisy Dark: Toward Real-world Low-Light Image Enhancement and Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00545v1
• Date: Sun, 2 Oct 2022 14:57:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 15:33:44.887628
• Title: Seeing Through The Noisy Dark: Toward Real-world Low-Light Image Enhancement and Denoising
• Title（参考訳）: ノイズの多い暗闇を通す: 現実世界の低光度画像の強調と注目
• Authors: Jiahuan Ren, Zhao Zhang, Richang Hong, Mingliang Xu, Yi Yang, Shuicheng Yan
• Abstract要約: 現実の低照度環境は通常、光やハードウェアの限界が不足しているため、視界が低く、騒音が重い。 我々は、RLED-Net(Real-world Low-light Enhancement & Denoising Network)と呼ばれる新しいエンドツーエンド手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 125.56062454927755
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Images collected in real-world low-light environment usually suffer from lower visibility and heavier noise, due to the insufficient light or hardware limitation. While existing low-light image enhancement (LLIE) methods basically ignored the noise interference and mainly focus on refining the illumination of the low-light images based on benchmarked noise-negligible datasets. Such operations will make them inept for the real-world LLIE (RLLIE) with heavy noise, and result in speckle noise and blur in the enhanced images. Although several LLIE methods considered the noise in low-light image, they are trained on the raw data and hence cannot be used for sRGB images, since the domains of data are different and lack of expertise or unknown protocols. In this paper, we clearly consider the task of seeing through the noisy dark in sRGB color space, and propose a novel end-to-end method termed Real-world Low-light Enhancement & Denoising Network (RLED-Net). Since natural images can usually be characterized by low-rank subspaces in which the redundant information and noise can be removed, we design a Latent Subspace Reconstruction Block (LSRB) for feature extraction and denoising. To reduce the loss of global feature (e.g., color/shape information) and extract more accurate local features (e.g., edge/texture information), we also present a basic layer with two branches, called Cross-channel & Shift-window Transformer (CST). Based on the CST, we further present a new backbone to design a U-structure Network (CSTNet) for deep feature recovery, and also design a Feature Refine Block (FRB) to refine the final features. Extensive experiments on real noisy images and public databases verified the effectiveness of our RLED-Net for both RLLIE and denoising.
• Abstract（参考訳）: 現実世界の低照度環境で収集された画像は、視界が低く、光やハードウェアの限界が不足しているため、ノイズが重い。 既存の低照度画像強調法(LLIE)は基本的にノイズ干渉を無視し、ベンチマークされたノイズ無視データセットに基づく低照度画像の照度改善に重点を置いている。 このような操作は、現実世界のLLIE(RLLIE)に重いノイズを与え、結果としてスペックルノイズや強調画像のぼやけをもたらす。 いくつかのllie法は低光度画像のノイズを考慮したが、それらは生データに基づいて訓練されており、データ領域が異なるため、専門知識やプロトコルの欠如があるため、srgb画像には使用できない。 本稿では,SRGB色空間におけるノイズの多い暗さを網羅する作業について明らかに考察し,RLED-Net(Real-world Low-light Enhancement & Denoising Network)と呼ばれる新しいエンドツーエンド手法を提案する。 自然画像は,冗長な情報やノイズを除去できる低ランク部分空間に特徴付けられるため,特徴抽出やノイズ除去のために潜在部分空間再構成ブロック(lsrb)を設計する。 グローバル特徴(色/形状情報など)の損失を低減し、より正確な局所特徴(エッジ/テキスト情報など)を抽出するため、クロスチャネル/シフトウィンドウトランス(cst)と呼ばれる2つの分岐を持つ基本層も提示する。 cstに基づいて,深い機能回復のためのu-structure network (cstnet) 設計のための新たなバックボーンと,最終的な機能を洗練するための feature refine block (frb) の設計を提案する。 実雑音画像と公開データベースに対する大規模な実験により, RLLIEとdenoisingの両方において, RLED-Netの有効性が検証された。

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