論文の概要: DarkVisionNet: Low-Light Imaging via RGB-NIR Fusion with Deep Inconsistency Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06834v1
• Date: Mon, 13 Mar 2023 03:31:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 16:43:14.799073
• Title: DarkVisionNet: Low-Light Imaging via RGB-NIR Fusion with Deep Inconsistency Prior
• Title（参考訳）: DarkVisionNet:RGB-NIR融合による低照度イメージング
• Authors: Shuangping Jin, Bingbing Yu, Minhao Jing, Yi Zhou, Jiajun Liang, Renhe Ji
• Abstract要約: 低照度画像における高強度ノイズは、既存のアルゴリズムに反するRGB-NIR画像間の構造不整合の影響を増幅する。 我々は、深部構造と深部不整合優先(DIP)という2つの技術的特徴を持つ新しいRGB-NIR融合アルゴリズムDark Vision Net(DVN)を提案する。 RGBドメインとNIRドメインの両方の深い構造に基づいて、RGB-NIRの融合を導くために構造不整合を利用するためのDIPを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.162654963520402
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: RGB-NIR fusion is a promising method for low-light imaging. However, high-intensity noise in low-light images amplifies the effect of structure inconsistency between RGB-NIR images, which fails existing algorithms. To handle this, we propose a new RGB-NIR fusion algorithm called Dark Vision Net (DVN) with two technical novelties: Deep Structure and Deep Inconsistency Prior (DIP). The Deep Structure extracts clear structure details in deep multiscale feature space rather than raw input space, which is more robust to noisy inputs. Based on the deep structures from both RGB and NIR domains, we introduce the DIP to leverage the structure inconsistency to guide the fusion of RGB-NIR. Benefiting from this, the proposed DVN obtains high-quality lowlight images without the visual artifacts. We also propose a new dataset called Dark Vision Dataset (DVD), consisting of aligned RGB-NIR image pairs, as the first public RGBNIR fusion benchmark. Quantitative and qualitative results on the proposed benchmark show that DVN significantly outperforms other comparison algorithms in PSNR and SSIM, especially in extremely low light conditions.
• Abstract（参考訳）: RGB-NIR融合は低照度イメージングの有望な方法である。 しかし、低照度画像における高強度ノイズは、既存のアルゴリズムに反するRGB-NIR画像間の構造不整合の影響を増幅する。 そこで我々は,DVN (Dark Vision Net) と呼ばれる新しいRGB-NIR融合アルゴリズムを提案し,DIP(Deep Structure and Deep Inconsistency Prior)とDIP(Deep Inconsistency Prior)の2つの技術的特徴について述べる。 ディープ構造は、生の入力空間よりも深いマルチスケールの特徴空間における明確な構造の詳細を抽出する。 RGBドメインとNIRドメインの両方の深い構造に基づいて、RGB-NIRの融合を導くために構造不整合を利用するDIPを導入する。 これより、提案したDVNは、視覚的アーティファクトのない高品質の低照度画像を得る。 また、最初の公開RGBNIR融合ベンチマークとして、一致したRGB-NIR画像ペアからなるDark Vision Dataset (DVD) という新しいデータセットを提案する。 提案したベンチマークの定量的および定性的な結果から、DVNはPSNRとSSIMの他の比較アルゴリズム、特に極低照度環境では著しく優れていた。

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