論文の概要: Bootstrap Diffusion Model Curve Estimation for High Resolution Low-Light Image Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14709v3
• Date: Mon, 2 Oct 2023 02:37:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-03 10:55:36.426004
• Title: Bootstrap Diffusion Model Curve Estimation for High Resolution Low-Light Image Enhancement
• Title（参考訳）: 高分解能低光画像強調のためのブートストラップ拡散モデル曲線推定
• Authors: Jiancheng Huang, Yifan Liu, Shifeng Chen
• Abstract要約: BDCEは、通常の光画像ではなく、曲線パラメータの分布の学習を利用する。 最先端の質的、定量的なパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.35696535606822
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning-based methods have attracted a lot of research attention and led to significant improvements in low-light image enhancement. However, most of them still suffer from two main problems: expensive computational cost in high resolution images and unsatisfactory performance in simultaneous enhancement and denoising. To address these problems, we propose BDCE, a bootstrap diffusion model that exploits the learning of the distribution of the curve parameters instead of the normal-light image itself. Specifically, we adopt the curve estimation method to handle the high-resolution images, where the curve parameters are estimated by our bootstrap diffusion model. In addition, a denoise module is applied in each iteration of curve adjustment to denoise the intermediate enhanced result of each iteration. We evaluate BDCE on commonly used benchmark datasets, and extensive experiments show that it achieves state-of-the-art qualitative and quantitative performance.
• Abstract（参考訳）: 学習に基づく手法は多くの研究の関心を集め、低照度画像の強化に大きな改善をもたらした。 しかし、それらの多くは、高解像度画像における高価な計算コストと、同時拡張とデノイングにおける不満足なパフォーマンスの2つの大きな問題に悩まされている。 これらの問題に対処するため,我々は,通常の光画像ではなく曲線パラメータの分布を学習するブートストラップ拡散モデルであるbdceを提案する。 具体的には,ブートストラップ拡散モデルにより曲線パラメータを推定する高分解能画像を扱うために曲線推定法を採用する。 さらに、曲線調整の各イテレーションに denoise モジュールを適用して、各イテレーションの中間強化結果を denoise する。 我々は,BDCEを一般的なベンチマークデータセットで評価し,最先端の質的,定量的な性能が得られることを示す。

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