論文の概要: Holistic Dynamic Frequency Transformer for Image Fusion and Exposure Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01183v1
• Date: Sun, 3 Sep 2023 14:09:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 20:51:54.608597
• Title: Holistic Dynamic Frequency Transformer for Image Fusion and Exposure Correction
• Title（参考訳）: 画像融合・露光補正のためのホロスティックダイナミック周波数変換器
• Authors: Xiaoke Shang, Gehui Li, Zhiying Jiang, Shaomin Zhang, Nai Ding, Jinyuan Liu
• Abstract要約: 露出関連問題の修正は、画像の品質向上における重要な要素である。 本稿では、周波数領域を利用して露出補正タスクの処理を改善し、統一する新しい手法を提案する。 提案手法は, 露光補正においてより高度で統一された解を実現する方法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.088429172840428
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The correction of exposure-related issues is a pivotal component in enhancing the quality of images, offering substantial implications for various computer vision tasks. Historically, most methodologies have predominantly utilized spatial domain recovery, offering limited consideration to the potentialities of the frequency domain. Additionally, there has been a lack of a unified perspective towards low-light enhancement, exposure correction, and multi-exposure fusion, complicating and impeding the optimization of image processing. In response to these challenges, this paper proposes a novel methodology that leverages the frequency domain to improve and unify the handling of exposure correction tasks. Our method introduces Holistic Frequency Attention and Dynamic Frequency Feed-Forward Network, which replace conventional correlation computation in the spatial-domain. They form a foundational building block that facilitates a U-shaped Holistic Dynamic Frequency Transformer as a filter to extract global information and dynamically select important frequency bands for image restoration. Complementing this, we employ a Laplacian pyramid to decompose images into distinct frequency bands, followed by multiple restorers, each tuned to recover specific frequency-band information. The pyramid fusion allows a more detailed and nuanced image restoration process. Ultimately, our structure unifies the three tasks of low-light enhancement, exposure correction, and multi-exposure fusion, enabling comprehensive treatment of all classical exposure errors. Benchmarking on mainstream datasets for these tasks, our proposed method achieves state-of-the-art results, paving the way for more sophisticated and unified solutions in exposure correction.
• Abstract（参考訳）: 露出に関連する問題の修正は、画像の品質を高める上で重要な要素であり、様々なコンピュータビジョンタスクに重大な影響を及ぼす。 歴史的に、ほとんどの方法論は空間領域の回復を主に活用しており、周波数領域の可能性を限定的に考慮している。 さらに、低光度強調、露光補正、マルチ露光融合に対する統一的な視点が欠如しており、画像処理の最適化を複雑化し妨げている。 これらの課題に対応するために,周波数領域を利用して露出補正タスクの処理を改善し,統一する手法を提案する。 本手法では,空間領域における従来の相関計算に取って代わるホロスティック周波数注意と動的周波数フィードフォワードネットワークを導入する。 U字型ホロスティックダイナミック周波数変換器をフィルタとして構成し、グローバル情報を抽出し、画像復元のための重要な周波数帯域を動的に選択する。 これを補完するため、ラプラシアピラミッドを用いて異なる周波数帯域に画像分解を行い、その後に複数の復元器を用いて特定の周波数帯域情報を復元する。 ピラミッド融合により、より詳細な画像復元プロセスが可能になる。 最終的には、低光度強調、露光補正、マルチ露光融合の3つのタスクを統合し、すべての古典的な露光エラーを包括的に処理できるようにする。 これらのタスクの主流データセットをベンチマークし、提案手法は最先端の結果を達成し、露出補正におけるより高度で統一された解の道を開く。

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