論文の概要: Make Lossy Compression Meaningful for Low-Light Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15030v3
- Date: Sat, 24 Feb 2024 06:50:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-28 00:49:51.519452
- Title: Make Lossy Compression Meaningful for Low-Light Images
- Title（参考訳）: 低照度画像の圧縮を損なう
- Authors: Shilv Cai, Liqun Chen, Sheng Zhong, Luxin Yan, Jiahuan Zhou, Xu Zou
- Abstract要約: 低照度画像の圧縮率と高精細化性能を同時に達成する新しいジョイントソリューションを提案する。
我々は,主エンハンスメント分岐と信号-雑音比(SNR)対応分岐を含むエンドツーエンドのトレーニング可能なアーキテクチャを設計する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.124632089007523
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Low-light images frequently occur due to unavoidable environmental influences
or technical limitations, such as insufficient lighting or limited exposure
time. To achieve better visibility for visual perception, low-light image
enhancement is usually adopted. Besides, lossy image compression is vital for
meeting the requirements of storage and transmission in computer vision
applications. To touch the above two practical demands, current solutions can
be categorized into two sequential manners: ``Compress before Enhance (CbE)''
or ``Enhance before Compress (EbC)''. However, both of them are not suitable
since: (1) Error accumulation in the individual models plagues sequential
solutions. Especially, once low-light images are compressed by existing general
lossy image compression approaches, useful information (e.g., texture details)
would be lost resulting in a dramatic performance decrease in low-light image
enhancement. (2) Due to the intermediate process, the sequential solution
introduces an additional burden resulting in low efficiency. We propose a novel
joint solution to simultaneously achieve a high compression rate and good
enhancement performance for low-light images with much lower computational cost
and fewer model parameters. We design an end-to-end trainable architecture,
which includes the main enhancement branch and the signal-to-noise ratio (SNR)
aware branch. Experimental results show that our proposed joint solution
achieves a significant improvement over different combinations of existing
state-of-the-art sequential ``Compress before Enhance'' or ``Enhance before
Compress'' solutions for low-light images, which would make lossy low-light
image compression more meaningful. The project is publicly available at:
https://github.com/CaiShilv/Joint-IC-LL.
- Abstract（参考訳）: 低照度画像は、避けられない環境影響や、照明不足や露光時間制限といった技術的な制限によってしばしば発生する。
視覚知覚の視認性を向上させるために、通常は低光度画像強調が用いられる。
さらに、画像圧縮の損失は、コンピュータビジョンアプリケーションにおけるストレージと送信の要件を満たすために不可欠である。
上記の2つの現実的な要求に対処するために、現在の解は、'`Compress before Enhance (CbE)' または ' ``Enhance before Compress (EbC)'' の2つに分類することができる。
1) 個々のモデルにおけるエラーの蓄積はシーケンシャルな解決策を苦しめている。
特に、既存の一般的な損失画像圧縮アプローチで低照度画像が圧縮されると、有用な情報(テクスチャの詳細など)が失われ、低照度画像の強調が劇的に低下する。
2) 中間過程のため, 逐次解法は, 低効率化をもたらす付加的な負荷をもたらす。
計算コストが低くモデルパラメータが小さい低照度画像に対して高い圧縮速度と優れた強調性能を同時に達成する新しいジョイントソリューションを提案する。
我々は,主エンハンスメント分岐と信号-雑音比(SNR)対応分岐を含むエンドツーエンドのトレーニング可能なアーキテクチャを設計する。
実験の結果, 提案手法は低光度画像に対して, 従来最先端の逐次 ``compress before enhance''' や `enhance before compress''' の異なる組み合わせに対して有意な改善が得られ, 低光画像圧縮がより有意義になることがわかった。
プロジェクトは、https://github.com/CaiShilv/Joint-IC-LLで公開されている。
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