論文の概要: Towards Image Ambient Lighting Normalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18730v1
• Date: Wed, 27 Mar 2024 16:20:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 16:09:33.695707
• Title: Towards Image Ambient Lighting Normalization
• Title（参考訳）: イメージアンビエント照明正規化に向けて
• Authors: Florin-Alexandru Vasluianu, Tim Seizinger, Zongwei Wu, Rakesh Ranjan, Radu Timofte,
• Abstract要約: 環境照明正規化(ALN)は、より広い文脈で影間の相互作用を研究し、画像復元と影除去を統一する。 ベンチマークでは、様々な主流手法を選択し、Ambient6K上でそれらを厳格に評価する。 IFBlendは、Ambient6K上でSOTAスコアを達成し、従来のシャドウ除去ベンチマークで競合性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.42834070783831
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Lighting normalization is a crucial but underexplored restoration task with broad applications. However, existing works often simplify this task within the context of shadow removal, limiting the light sources to one and oversimplifying the scene, thus excluding complex self-shadows and restricting surface classes to smooth ones. Although promising, such simplifications hinder generalizability to more realistic settings encountered in daily use. In this paper, we propose a new challenging task termed Ambient Lighting Normalization (ALN), which enables the study of interactions between shadows, unifying image restoration and shadow removal in a broader context. To address the lack of appropriate datasets for ALN, we introduce the large-scale high-resolution dataset Ambient6K, comprising samples obtained from multiple light sources and including self-shadows resulting from complex geometries, which is the first of its kind. For benchmarking, we select various mainstream methods and rigorously evaluate them on Ambient6K. Additionally, we propose IFBlend, a novel strong baseline that maximizes Image-Frequency joint entropy to selectively restore local areas under different lighting conditions, without relying on shadow localization priors. Experiments show that IFBlend achieves SOTA scores on Ambient6K and exhibits competitive performance on conventional shadow removal benchmarks compared to shadow-specific models with mask priors. The dataset, benchmark, and code are available at https://github.com/fvasluianu97/IFBlend.
• Abstract（参考訳）: 照明の正規化は、広範囲の応用において重要だが未調査の修復作業である。 しかし、既存の研究はしばしば影の除去の文脈でこのタスクを単純化し、光源を1つに制限し、シーンを単純化し、複雑な自己陰影を除外し、表面クラスを滑らかなものに制限する。 有望ではあるが、そのような単純化は日常的に遭遇するより現実的な設定への一般化を妨げている。 本稿では,より広義の環境下での影の相互作用,画像復元,影の除去などを研究することを目的とした,Ambient Lighting Normalization (ALN) という課題を提案する。 ALNの適切なデータセットの欠如に対処するために,複数の光源から得られたサンプルと,その種の最初の複雑な地形から得られた自己陰影を含む,大規模高解像度データセットであるAmbient6Kを導入する。 ベンチマークでは、様々な主流手法を選択し、Ambient6K上でそれらを厳格に評価する。 さらに,異なる照明条件下で局所領域を選択的に復元するための画像周波数結合エントロピーを最大化し,影の局所化に頼らずに新たな強基線であるIFBlendを提案する。 実験の結果,IFBlendはAmbient6KのSOTAスコアを達成し,マスク先行のシャドウ固有モデルと比較して従来のシャドウ除去ベンチマーク上での競合性能を示した。 データセット、ベンチマーク、コードはhttps://github.com/fvasluianu97/IFBlendで公開されている。

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