論文の概要: Exposure Bracketing is All You Need for Unifying Image Restoration and Enhancement Tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00766v3
- Date: Mon, 29 Apr 2024 14:43:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-01 00:05:36.995652
- Title: Exposure Bracketing is All You Need for Unifying Image Restoration and Enhancement Tasks
- Title（参考訳）: 露光ブラケットは、画像復元と拡張タスクの統合に必要なもの
- Authors: Zhilu Zhang, Shuohao Zhang, Renlong Wu, Zifei Yan, Wangmeng Zuo,
- Abstract要約: 本稿では、露光ブラケット写真を利用して復元・拡張作業を統合することを提案する。
実世界のペアの収集が困難であるため,まず合成ペアデータを用いてモデルを事前学習する手法を提案する。
特に,時間変調リカレントネットワーク(TMRNet)と自己教師あり適応手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.822601495422916
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: It is highly desired but challenging to acquire high-quality photos with clear content in low-light environments. Although multi-image processing methods (using burst, dual-exposure, or multi-exposure images) have made significant progress in addressing this issue, they typically focus on specific restoration or enhancement problems, being insufficient in exploiting multi-image. Motivated by that multi-exposure images are complementary in denoising, deblurring, high dynamic range imaging, and super-resolution, we propose to utilize exposure bracketing photography to unify restoration and enhancement tasks in this work. Due to the difficulty in collecting real-world pairs, we suggest a solution that first pre-trains the model with synthetic paired data and then adapts it to real-world unlabeled images. In particular, a temporally modulated recurrent network (TMRNet) and self-supervised adaptation method are proposed. Moreover, we construct a data simulation pipeline to synthesize pairs and collect real-world images from 200 nighttime scenarios. Experiments on both datasets show that our method performs favorably against the state-of-the-art multi-image processing ones. The dataset, code, and pre-trained models are available at https://github.com/cszhilu1998/BracketIRE.
- Abstract（参考訳）: 低照度環境では、鮮明な内容の高品質な写真を取得することが非常に望ましいが、難しい。
マルチイメージ処理手法(バースト、デュアル露光、マルチ露光画像)はこの問題に対処する上で大きな進歩を遂げているが、通常は特定の復元や強化の問題に焦点を合わせており、マルチイメージの活用には不十分である。
マルチ露光画像は,分解,分解,高ダイナミックレンジイメージング,高解像度化に相補的であり,露光ブラケット写真を用いて修復作業と強化作業を統合することを提案する。
実世界のペアを集めることの難しさから,まず合成ペアデータを用いてモデルを事前学習し,実世界の未ラベル画像に適応させる手法を提案する。
特に,時間変調リカレントネットワーク(TMRNet)と自己教師あり適応手法を提案する。
さらに,200の夜間シナリオからペアを合成し,実世界の画像を収集するデータシミュレーションパイプラインを構築した。
両データセットの実験から,本手法は最先端のマルチイメージ処理に対して良好に動作することが示された。
データセット、コード、事前トレーニングされたモデルはhttps://github.com/cszhilu1998/BracketIREで入手できる。
関連論文リスト
- DiffHarmony: Latent Diffusion Model Meets Image Harmonization [11.500358677234939]
拡散モデルは画像から画像への翻訳タスクの迅速な開発を促進する。
スクラッチからの微調整事前学習潜伏拡散モデルは計算集約的である。
本稿では,事前学習した潜伏拡散モデルを画像調和タスクに適用し,調和性はあるが曖昧な初期画像を生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-09T09:05:23Z) - Tell Me What You See: Text-Guided Real-World Image Denoising [31.43307762723943]
画像キャプション情報を追加することで、合成画像と実世界の画像のデノナイズと再構成が大幅に向上することを示す。
本稿では,シーンを撮影する撮影者が容易に行えるように,シーンを事前に記述する代替手段として提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-15T20:35:07Z) - DiffuseRAW: End-to-End Generative RAW Image Processing for Low-Light Images [5.439020425819001]
我々はRAW画像上の微調整潜伏拡散モデルに依存する新しい生成ISPを開発した。
我々は、有望な結果が得られる人気のエンドツーエンドの低照度データセットに対するアプローチを評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-13T03:39:05Z) - Hybrid-Supervised Dual-Search: Leveraging Automatic Learning for
Loss-free Multi-Exposure Image Fusion [60.221404321514086]
マルチ露光画像融合(MEF)は、様々な露光レベルを表すデジタルイメージングの限界に対処するための重要な解決策である。
本稿では、ネットワーク構造と損失関数の両方を自動設計するための二段階最適化探索方式であるHSDS-MEFと呼ばれるMEFのためのハイブリッドスーパービジョンデュアルサーチ手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-03T08:07:26Z) - Gated Multi-Resolution Transfer Network for Burst Restoration and
Enhancement [75.25451566988565]
低画質の原画像のバーストから空間的精度の高い高画質画像を再構成する新しいGated Multi-Resolution Transfer Network (GMTNet)を提案する。
5つのデータセットに関する詳細な実験分析は、我々のアプローチを検証し、バースト超解像、バーストデノイング、低照度バーストエンハンスメントのための最先端技術を設定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-13T17:54:00Z) - Enhancing Low-Light Images in Real World via Cross-Image Disentanglement [58.754943762945864]
そこで本研究では,現実の汚職とミスアライメントされたトレーニング画像からなる,新しい低照度画像強調データセットを提案する。
本モデルでは,新たに提案したデータセットと,他の一般的な低照度データセットの両方に対して,最先端のパフォーマンスを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-10T03:12:52Z) - Enhance Images as You Like with Unpaired Learning [8.104571453311442]
本稿では,低照度から高照度の画像空間における一対多の関係を学習するために,軽量な一経路条件生成対向ネットワーク(cGAN)を提案する。
我々のネットワークは、様々な参照画像上に設定された所定の入力条件から、拡張された画像の集合を生成することを学習する。
我々のモデルは、ノイズとクリーンなデータセットの完全な教師付き手法と同等に競合する視覚的および定量的な結果を得る。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-04T03:00:44Z) - Bridging Composite and Real: Towards End-to-end Deep Image Matting [88.79857806542006]
画像マッチングにおける意味論と細部の役割について検討する。
本稿では,共有エンコーダと2つの分離デコーダを用いた新しいGlance and Focus Matting Network(GFM)を提案する。
総合的な実証研究により、GFMは最先端の手法より優れていることが示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-30T10:57:13Z) - Unsupervised Low-light Image Enhancement with Decoupled Networks [103.74355338972123]
我々は、実世界の低照度画像を教師なしで拡張する2段階のGANベースのフレームワークを学習する。
提案手法は,照度向上と雑音低減の両面から,最先端の教師なし画像強調法より優れる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-06T13:37:08Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。