論文の概要: Unsupervised Low Light Image Enhancement Using SNR-Aware Swin
Transformer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02082v2
- Date: Thu, 27 Jul 2023 13:59:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-28 19:40:22.071069
- Title: Unsupervised Low Light Image Enhancement Using SNR-Aware Swin
Transformer
- Title（参考訳）: SNR対応スウィントランスを用いた教師なし低光画像強調
- Authors: Zhijian Luo, Jiahui Tang, Yueen Hou, Zihan Huang and Yanzeng Gao
- Abstract要約: 低照度画像強調は、明るさとコントラストを改善し、視覚的品質を損なうノイズを減らすことを目的としている。
本稿では,Swin Transformerをベースとしたデュアルブランチネットワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Image captured under low-light conditions presents unpleasing artifacts,
which debilitate the performance of feature extraction for many upstream visual
tasks. Low-light image enhancement aims at improving brightness and contrast,
and further reducing noise that corrupts the visual quality. Recently, many
image restoration methods based on Swin Transformer have been proposed and
achieve impressive performance. However, on one hand, trivially employing Swin
Transformer for low-light image enhancement would expose some artifacts,
including over-exposure, brightness imbalance and noise corruption, etc. On the
other hand, it is impractical to capture image pairs of low-light images and
corresponding ground-truth, i.e. well-exposed image in same visual scene. In
this paper, we propose a dual-branch network based on Swin Transformer, guided
by a signal-to-noise ratio prior map which provides the spatial-varying
information for low-light image enhancement. Moreover, we leverage unsupervised
learning to construct the optimization objective based on Retinex model, to
guide the training of proposed network. Experimental results demonstrate that
the proposed model is competitive with the baseline models.
- Abstract（参考訳）: 低照度条件下でキャプチャされた画像は、不快なアーティファクトを示し、多くの上流のビジュアルタスクで機能抽出のパフォーマンスを損なう。
低光度画像強調は、明るさとコントラストを改善し、さらに視覚品質を損なうノイズを減らすことを目的としている。
近年,スウィントランスを用いた画像復元手法が多数提案され,性能が向上している。
しかし、低光度画像強調に自明にスウィントランスを用いると、露光過度、明るさの不均衡、ノイズ破損など、いくつかのアーティファクトが露呈する。
一方、低照度画像と対応する地中画像の対を同一の視覚シーンで撮影することは現実的ではない。
本稿では,低照度画像強調のための空間変化情報を提供する信号対雑音比事前マップによって導かれるSwin Transformerに基づくデュアルブランチネットワークを提案する。
さらに,教師なし学習を用いてretinexモデルに基づく最適化目標を構築し,提案ネットワークのトレーニングを指導する。
実験により,提案モデルがベースラインモデルと競合することを示す。
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