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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01183v2
• Date: Sat, 3 Aug 2024 06:18:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-07 00:25:32.784299
• 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）: 18.014481087171657
• 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利用しており、周波数領域の可能性について限定的な考察がなされている。 さらに、低照度化、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にし妨げている。 本稿では,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代えて,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。 彼らはU字型の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、画像復元のために重要な周波数帯域を動的に選択する。 補足することで、ラプラシアンピラミッドを用いて、画像を異なる周波数帯域に分解し、次いで複数の復調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、より詳細で微妙な画像復元プロセスが可能になる。 最終的に、我々の構造は、低照度化、露光補正、マルチ露光融合の3つのタスクを統一し、すべての古典的な露光誤差の包括的処理を可能にした。 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、露光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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