論文の概要: WavEnhancer: Unifying Wavelet and Transformer for Image Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08327v1
• Date: Fri, 16 Dec 2022 08:00:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-19 16:04:49.793345
• Title: WavEnhancer: Unifying Wavelet and Transformer for Image Enhancement
• Title（参考訳）: WavEnhancer: 画像強調のためのウェーブレットとトランスフォーマーの統合
• Authors: Zinuo Li, Xuhang Chen, Chi-Man Pun and Shuqiang Wang
• Abstract要約: 本稿では、ウェーブレット領域における変換器ベースモデルを提案し、画像の異なる周波数帯域を洗練させる。 提案手法は, 局所的詳細と高次機能の両方に焦点を合わせ, 優れた結果をもたらすことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.868893551985735
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image enhancement is a technique that frequently utilized in digital image processing. In recent years, the popularity of learning-based techniques for enhancing the aesthetic performance of photographs has increased. However, the majority of current works do not optimize an image from different frequency domains and typically focus on either pixel-level or global-level enhancements. In this paper, we propose a transformer-based model in the wavelet domain to refine different frequency bands of an image. Our method focuses both on local details and high-level features for enhancement, which can generate superior results. On the basis of comprehensive benchmark evaluations, our method outperforms the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 画像強調はデジタル画像処理で頻繁に利用される技法である。 近年,画像の美的性能を高めるための学習技術の普及が進んでいる。 しかし、現在の作品の大部分は異なる周波数領域からの画像を最適化せず、通常はピクセルレベルまたはグローバルレベルの拡張に焦点を当てている。 本稿では,画像の周波数帯域の異なるウェーブレット領域におけるトランスベースモデルを提案する。 本手法は,局所的詳細と高レベル機能の両方に着目し,優れた結果が得られる。 総合的なベンチマーク評価に基づいて,本手法は最先端手法よりも優れている。

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