論文の概要: Enhancing Low-Light Images Using Infrared-Encoded Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04122v1
• Date: Sun, 9 Jul 2023 08:29:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 15:22:06.038232
• Title: Enhancing Low-Light Images Using Infrared-Encoded Images
• Title（参考訳）: 赤外線符号化画像を用いた低光度画像の強調
• Authors: Shulin Tian, Yufei Wang, Renjie Wan, Wenhan Yang, Alex C. Kot, Bihan Wen
• Abstract要約: 従来の芸術は、主にピクセルワイド・ロスを用いて可視光スペクトルで捉えた低照度画像に焦点を当てていた。 我々は,赤外線カットオフフィルタを除去することにより,低照度環境下で撮影された画像の可視性を高める新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.8710581927427
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low-light image enhancement task is essential yet challenging as it is ill-posed intrinsically. Previous arts mainly focus on the low-light images captured in the visible spectrum using pixel-wise loss, which limits the capacity of recovering the brightness, contrast, and texture details due to the small number of income photons. In this work, we propose a novel approach to increase the visibility of images captured under low-light environments by removing the in-camera infrared (IR) cut-off filter, which allows for the capture of more photons and results in improved signal-to-noise ratio due to the inclusion of information from the IR spectrum. To verify the proposed strategy, we collect a paired dataset of low-light images captured without the IR cut-off filter, with corresponding long-exposure reference images with an external filter. The experimental results on the proposed dataset demonstrate the effectiveness of the proposed method, showing better performance quantitatively and qualitatively. The dataset and code are publicly available at https://wyf0912.github.io/ELIEI/
• Abstract（参考訳）: 低照度画像強調タスクは、本質的に不備であるため、不可欠だが困難である。 以前の芸術は、ピクセル単位での損失を用いて可視光スペクトルで撮影された低光度画像を主に重視し、わずかな収入光子によって明るさ、コントラスト、テクスチャの詳細を回復する能力を制限する。 本研究では,低光環境下で撮影される画像の可視性を向上させるために,赤外線遮断フィルタ(ir)を除去し,より多くの光子を捕捉し,irスペクトルからの情報を包含することで信号対雑音比が向上する手法を提案する。 提案手法を検証するために,irカットオフフィルタを使わずに撮像された低光画像と,外部フィルタを用いた長時間露光参照画像のペアデータセットを収集した。 その結果,提案手法の有効性が実証され,定量的,質的に性能が向上した。 データセットとコードはhttps://wyf0912.github.io/ELIEI/で公開されている。

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