論文の概要: A Spatio-temporal Aligned SUNet Model for Low-light Video Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02408v1
• Date: Mon, 4 Mar 2024 19:06:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 17:23:25.349666
• Title: A Spatio-temporal Aligned SUNet Model for Low-light Video Enhancement
• Title（参考訳）: 低光映像エンハンスメントのための時空間アライメントスネットモデル
• Authors: Ruirui Lin, Nantheera Anantrasirichai, Alexandra Malyugina, David Bull
• Abstract要約: STA-SUNetモデルは、新しい完全に登録されたデータセット(BVI)に基づいて訓練される 3つのテストデータセット上で、他のさまざまなモデルに対して比較的分析されている。 極端に低照度な条件下では特に有効であり、非常に良好な視覚化結果をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.41699406259656
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Distortions caused by low-light conditions are not only visually unpleasant but also degrade the performance of computer vision tasks. The restoration and enhancement have proven to be highly beneficial. However, there are only a limited number of enhancement methods explicitly designed for videos acquired in low-light conditions. We propose a Spatio-Temporal Aligned SUNet (STA-SUNet) model using a Swin Transformer as a backbone to capture low light video features and exploit their spatio-temporal correlations. The STA-SUNet model is trained on a novel, fully registered dataset (BVI), which comprises dynamic scenes captured under varying light conditions. It is further analysed comparatively against various other models over three test datasets. The model demonstrates superior adaptivity across all datasets, obtaining the highest PSNR and SSIM values. It is particularly effective in extreme low-light conditions, yielding fairly good visualisation results.
• Abstract（参考訳）: 低照度条件による歪みは視覚的に不快なだけでなく、コンピュータビジョンタスクのパフォーマンスを低下させる。 修復と強化は、非常に有益であることが証明されている。 しかし、低照度で取得したビデオ用に明示的に設計された拡張手法は限られている。 本稿では,スウィントランスをバックボーンとして,低光度映像の特徴を捉え,その時空間相関を利用した時空間整合sunet(sta-sunet)モデルを提案する。 sta-sunetモデルは、新しい完全に登録されたデータセット(bvi)でトレーニングされ、様々な光条件下でキャプチャされた動的シーンを含む。 さらに、3つのテストデータセット上の他の様々なモデルに対して比較分析される。 このモデルは全てのデータセットに対して優れた適応性を示し、最も高いPSNRとSSIM値を得る。 極端に低照度な条件下では特に有効であり、非常に良好な視覚化結果をもたらす。

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