論文の概要: Low-light Image Enhancement via CLIP-Fourier Guided Wavelet Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03788v1
• Date: Mon, 8 Jan 2024 10:08:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 16:57:00.228282
• Title: Low-light Image Enhancement via CLIP-Fourier Guided Wavelet Diffusion
• Title（参考訳）: クリップフーリエ誘導ウェーブレット拡散による低光度画像強調
• Authors: Minglong Xue, Jinhong He, Yanyi He, Zhipu Liu, Wenhai Wang and Mingliang Zhou
• Abstract要約: 本稿では,CLIP-Fourier Guided Wavelet Diffusion(CFWD)による新しい低照度画像強調手法を提案する。 我々は、ウェーブレット変換に基づいて、周波数領域におけるマルチスケール視覚言語を用いたガイドネットワークを設計し、効果的な画像強調を実現する。 提案手法は,既存の最先端手法より優れ,通常の画像とよく似た画像の再現性が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.067489567200393
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low-light image enhancement techniques have significantly progressed, but unstable image quality recovery and unsatisfactory visual perception are still significant challenges. To solve these problems, we propose a novel and robust low-light image enhancement method via CLIP-Fourier Guided Wavelet Diffusion, abbreviated as CFWD. Specifically, we design a guided network with a multiscale visual language in the frequency domain based on the wavelet transform to achieve effective image enhancement iteratively. In addition, we combine the advantages of Fourier transform in detail perception to construct a hybrid frequency domain space with significant perceptual capabilities(HFDPM). This operation guides wavelet diffusion to recover the fine-grained structure of the image and avoid diversity confusion. Extensive quantitative and qualitative experiments on publicly available real-world benchmarks show that our method outperforms existing state-of-the-art methods and better reproduces images similar to normal images. Code is available at https://github.com/He-Jinhong/CFWD.
• Abstract（参考訳）: 低光度画像強調技術は著しく進歩しているが、不安定な画像品質回復と不十分な視覚知覚は依然として重要な課題である。 これらの問題を解決するために,CLIP-Fourier Guided Wavelet Diffusion(CFWD)による新しい低照度画像強調手法を提案する。 具体的には,ウェーブレット変換に基づく周波数領域の多スケール視覚言語を用いた誘導ネットワークの設計を行い,反復的に効果的な画像強調を実現する。 さらに,フーリエ変換のアドバンテージを細部まで組み合わせ,有意な知覚能力(hfdpm)を有するハイブリッド周波数領域空間を構築する。 この操作はウェーブレット拡散を誘導し、画像の微細な構造を復元し、多様性の混乱を避ける。 実世界の公開ベンチマークにおける広範囲な定量的・定性的実験により,本手法が既存の最先端手法を上回っており,通常の画像と類似した画像の再現性が向上した。 コードはhttps://github.com/He-Jinhong/CFWDで入手できる。

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