論文の概要: Division Gets Better: Learning Brightness-Aware and Detail-Sensitive
Representations for Low-Light Image Enhancement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09104v1
- Date: Tue, 18 Jul 2023 09:52:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-19 15:34:08.860263
- Title: Division Gets Better: Learning Brightness-Aware and Detail-Sensitive
Representations for Low-Light Image Enhancement
- Title（参考訳）: 低照度画像強調のための明度認識と詳細感性表現の学習
- Authors: Huake Wang, Xiaoyang Yan, Xingsong Hou, Junhui Li, Yujie Dun, Kaibing
Zhang
- Abstract要約: LCDBNetは、輝度調整ネットワーク(LAN)と色復元ネットワーク(CRN)の2つのブランチで構成されている。
LANは、長距離依存と局所的な注意相関を利用した輝度認識機能を学ぶ責任を負う。
CRNはマルチレベルウェーブレット分解によるディテールセンシティブな特徴の学習に重点を置いている。
最後に、融合ネットワークは、学習した特徴をブレンドして視覚的に印象的な画像を生成するように設計されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.899693396348171
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Low-light image enhancement strives to improve the contrast, adjust the
visibility, and restore the distortion in color and texture. Existing methods
usually pay more attention to improving the visibility and contrast via
increasing the lightness of low-light images, while disregarding the
significance of color and texture restoration for high-quality images. Against
above issue, we propose a novel luminance and chrominance dual branch network,
termed LCDBNet, for low-light image enhancement, which divides low-light image
enhancement into two sub-tasks, e.g., luminance adjustment and chrominance
restoration. Specifically, LCDBNet is composed of two branches, namely
luminance adjustment network (LAN) and chrominance restoration network (CRN).
LAN takes responsibility for learning brightness-aware features leveraging
long-range dependency and local attention correlation. While CRN concentrates
on learning detail-sensitive features via multi-level wavelet decomposition.
Finally, a fusion network is designed to blend their learned features to
produce visually impressive images. Extensive experiments conducted on seven
benchmark datasets validate the effectiveness of our proposed LCDBNet, and the
results manifest that LCDBNet achieves superior performance in terms of
multiple reference/non-reference quality evaluators compared to other
state-of-the-art competitors. Our code and pretrained model will be available.
- Abstract（参考訳）: 低照度画像強調はコントラストを改善し、可視性を調整し、色やテクスチャの歪みを復元する。
既存の手法では、低照度画像の明度を高めることで視認性やコントラストの向上に注意を払うが、高品質画像における色やテクスチャの復元の重要性は無視できる。
本稿では,低照度画像強調を2つのサブタスク,例えば輝度調整と色復元に分割する低照度画像強調のための,LCDBNetと呼ばれる新しい輝度・彩色二重分岐ネットワークを提案する。
具体的には、LCDBNetは、輝度調整ネットワーク(LAN)と色復元ネットワーク(CRN)の2つのブランチから構成される。
LANは、長距離依存と局所的な注意相関を利用した輝度認識機能を学ぶ責任を負う。
CRNはマルチレベルウェーブレット分解によるディテールセンシティブな特徴の学習に重点を置いている。
最後に、融合ネットワークは、学習した特徴をブレンドして視覚的に印象的な画像を生成するように設計されている。
その結果,LCDBNetは,複数の参照/非参照品質評価器において,他の最先端のコンペティタと比較して優れた性能を発揮することが示された。
コードと事前訓練されたモデルが利用可能になります。
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