論文の概要: Low-Light Image Restoration Based on Retina Model using Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01806v1
• Date: Tue, 4 Oct 2022 08:14:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 12:42:22.576381
• Title: Low-Light Image Restoration Based on Retina Model using Neural Networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた網膜モデルに基づく低照度画像復元
• Authors: Yurui Ming and Yuanyuan Liang
• Abstract要約: 提案したニューラルネットワークモデルは、従来の信号処理モデルと対照的に計算オーバーヘッドのコストを削減し、主観的観点から複雑なディープラーニングモデルに匹敵する結果を生成する。 この研究は、ニューラルネットワークを用いて網膜ニューロンの機能を直接シミュレートするために、最適パラメーターを手動で探すことを避けるだけでなく、特定の神経生物学組織のために対応する人工バージョンを構築する方法を構築することも示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We report the possibility of using a simple neural network for effortless restoration of low-light images inspired by the retina model, which mimics the neurophysiological principles and dynamics of various types of optical neurons. The proposed neural network model saves the cost of computational overhead in contrast with traditional signal-processing models, and generates results comparable with complicated deep learning models from the subjective perceptual perspective. This work shows that to directly simulate the functionalities of retinal neurons using neural networks not only avoids the manually seeking for the optimal parameters, but also paves the way to build corresponding artificial versions for certain neurobiological organizations.
• Abstract（参考訳）: 網膜モデルに触発された低光度画像の無作為復元にニューラルネットワークを用いた場合,様々な種類の光ニューロンの神経生理学的原理とダイナミクスを模倣する可能性が示唆された。 提案したニューラルネットワークモデルは、従来の信号処理モデルと対照的に計算オーバーヘッドのコストを削減し、主観的知覚の観点から複雑なディープラーニングモデルに匹敵する結果を生成する。 この研究は、ニューラルネットワークを用いて網膜ニューロンの機能を直接シミュレートするために、最適パラメーターを手動で探すことを避けるだけでなく、特定の神経生物学組織のために対応する人工バージョンを構築する方法を構築することも示している。

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