論文の概要: Denoising Diffusion Post-Processing for Low-Light Image Enhancement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09627v2
- Date: Sat, 24 Jun 2023 06:03:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-27 23:17:47.967719
- Title: Denoising Diffusion Post-Processing for Low-Light Image Enhancement
- Title（参考訳）: 低光度画像強調のための雑音拡散後処理
- Authors: Savvas Panagiotou and Anna S. Bosman
- Abstract要約: 低照度画像強調(LLIE)技術は、低照度シナリオで撮影された画像の可視性を高める。
LLIE技術はノイズやカラーバイアスといった様々な画像劣化を導入している。
後処理のデノイザは広く使われており、細部が不明瞭な結果になることが多い。
低照度後処理拡散モデル(LPDM)を導入し,低露光画像と通常露光画像の条件分布をモデル化する。
- 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: Low-light image enhancement (LLIE) techniques attempt to increase the
visibility of images captured in low-light scenarios. However, as a result of
enhancement, a variety of image degradations such as noise and color bias are
revealed. Furthermore, each particular LLIE approach may introduce a different
form of flaw within its enhanced results. To combat these image degradations,
post-processing denoisers have widely been used, which often yield oversmoothed
results lacking detail. We propose using a diffusion model as a post-processing
approach, and we introduce Low-light Post-processing Diffusion Model (LPDM) in
order to model the conditional distribution between under-exposed and
normally-exposed images. We apply LPDM in a manner which avoids the
computationally expensive generative reverse process of typical diffusion
models, and post-process images in one pass through LPDM. Extensive experiments
demonstrate that our approach outperforms competing post-processing denoisers
by increasing the perceptual quality of enhanced low-light images on a variety
of challenging low-light datasets. Source code is available at
https://github.com/savvaki/LPDM.
- Abstract（参考訳）: 低照度画像強調(LLIE)技術は、低照度シナリオで撮影された画像の可視性を高める。
しかし、強調した結果、ノイズや色偏差などの様々な画像劣化が明らかになった。
さらに、それぞれのLLIEアプローチは、強化された結果に異なる形の欠陥をもたらす可能性がある。
これらの画像劣化に対処するために、ポストプロセッシング・デノイザーが広く使われており、しばしば詳細を欠いた過剰な結果をもたらす。
本稿では,後処理として拡散モデルを用いることを提案し,低露光後拡散モデル(lpdm)を導入し,未露光画像と通常露光画像の条件分布をモデル化する。
本稿では,典型的な拡散モデルにおける計算コストのかかる生成逆過程を回避し,LPDMを経由した後処理画像に適用する。
広汎な実験により,様々な挑戦的な低照度データセット上での低照度画像の知覚的品質を高めることにより,提案手法は競合するポストプロセッシング・デノイザよりも優れていることが示された。
ソースコードはhttps://github.com/savvaki/LPDMで入手できる。
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