論文の概要: Low-Light Image and Video Enhancement: A Comprehensive Survey and Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10772v1
• Date: Wed, 21 Dec 2022 05:08:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 15:04:06.889796
• Title: Low-Light Image and Video Enhancement: A Comprehensive Survey and Beyond
• Title（参考訳）: 低照度画像とビデオの強化: 総合的な調査とその先
• Authors: Shen Zheng, Yiling Ma, Jinqian Pan, Changjie Lu, Gaurav Gupta
• Abstract要約: 本稿では,SICE_GradとSICE_Mixという2種類のSICEデータセットを提案する。 大規模な高解像度ビデオデータセットであるNight Wenzhouについても紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7297229770329213
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a comprehensive survey of low-light image and video enhancement. We begin with the challenging mixed over-/under-exposed images, which are under-performed by existing methods. To this end, we propose two variants of the SICE dataset named SICE_Grad and SICE_Mix. Next, we introduce Night Wenzhou, a large-scale, high-resolution video dataset, to address the issue of the lack of a low-light video dataset that discount the use of low-light image enhancement (LLIE) to videos. The Night Wenzhou dataset is challenging since it consists of fast-moving aerial scenes and streetscapes with varying illuminations and degradation. We conduct extensive key technique analysis and experimental comparisons for representative LLIE approaches using these newly proposed datasets and the current benchmark datasets. Finally, we address unresolved issues and propose future research topics for the LLIE community.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,低光度画像と映像エンハンスメントの包括的調査を行う。 既存の手法では性能の低い混合/アンダー露画像から始める。 そこで本研究では,SICE_GradとSICE_Mixという2種類のSICEデータセットを提案する。 次に,低光度映像エンハンスメント(llie)の使用を割引する低光度映像データセットの欠如問題に対処するために,大規模で高解像度な映像データセットであるnight wenzhouを紹介する。 Night Wenzhouデータセットは、高速で動く空中シーンと、様々な照明と劣化を伴う街並みで構成されているため、難しい。 新たに提案したデータセットと現在のベンチマークデータセットを用いて,LLIEの代表的アプローチに対する広範囲な鍵技術解析と実験比較を行う。 最後に,未解決問題に対処し,LLIEコミュニティに向けた今後の研究課題を提案する。

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