論文の概要: Spatial-frequency Dual-Domain Feature Fusion Network for Low-Light Remote Sensing Image Enhancement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17400v1
- Date: Fri, 26 Apr 2024 13:21:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-29 13:05:13.692351
- Title: Spatial-frequency Dual-Domain Feature Fusion Network for Low-Light Remote Sensing Image Enhancement
- Title（参考訳）: 低照度リモートセンシング画像強調のための空間周波数デュアルドメイン特徴核融合ネットワーク
- Authors: Zishu Yao, Guodong Fan, Jinfu Fan, Min Gan, C. L. Philip Chen,
- Abstract要約: 低照度リモートセンシング画像強調のためのDFFN(Dual-Domain Feature Fusion Network)を提案する。
第1フェーズは振幅情報を学習して画像輝度を復元し、第2フェーズは位相情報を学習して詳細を洗練させる。
我々は、現在の暗光リモートセンシング画像強調におけるデータセットの欠如に対応するために、2つの暗光リモートセンシングデータセットを構築した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.15531684596958
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Low-light remote sensing images generally feature high resolution and high spatial complexity, with continuously distributed surface features in space. This continuity in scenes leads to extensive long-range correlations in spatial domains within remote sensing images. Convolutional Neural Networks, which rely on local correlations for long-distance modeling, struggle to establish long-range correlations in such images. On the other hand, transformer-based methods that focus on global information face high computational complexities when processing high-resolution remote sensing images. From another perspective, Fourier transform can compute global information without introducing a large number of parameters, enabling the network to more efficiently capture the overall image structure and establish long-range correlations. Therefore, we propose a Dual-Domain Feature Fusion Network (DFFN) for low-light remote sensing image enhancement. Specifically, this challenging task of low-light enhancement is divided into two more manageable sub-tasks: the first phase learns amplitude information to restore image brightness, and the second phase learns phase information to refine details. To facilitate information exchange between the two phases, we designed an information fusion affine block that combines data from different phases and scales. Additionally, we have constructed two dark light remote sensing datasets to address the current lack of datasets in dark light remote sensing image enhancement. Extensive evaluations show that our method outperforms existing state-of-the-art methods. The code is available at https://github.com/iijjlk/DFFN.
- Abstract（参考訳）: 低照度リモートセンシング画像は一般的に高解像度で空間的な複雑さがあり、空間に連続的に分散した表面的特徴がある。
この連続性は、リモートセンシング画像内の空間領域において広範な長距離相関をもたらす。
畳み込みニューラルネットワークは、長距離モデリングの局所的相関に依存するが、そのような画像に長距離相関を確立するのに苦労する。
一方,大域的な情報に焦点をあてる変換器ベースの手法は,高解像度のリモートセンシング画像を処理する際に,高い計算複雑性に直面している。
別の観点からは、フーリエ変換は多数のパラメータを導入することなくグローバル情報を計算することができ、ネットワークが全体の画像構造をより効率的に把握し、長距離相関を確立することができる。
そこで本稿では,低照度リモートセンシング画像強調のためのDFFN(Dual-Domain Feature Fusion Network)を提案する。
具体的には、この低照度化の課題を、2つのより管理可能なサブタスクに分割する:第1のフェーズは振幅情報を学習し、画像の明るさを回復し、第2のフェーズは位相情報を学習して詳細を洗練する。
両フェーズ間の情報交換を容易にするため,異なるフェーズとスケールのデータを組み合わせた情報融合アフィンブロックを設計した。
さらに,2つのダークライトリモートセンシングデータセットを構築し,現在のダークライトリモートセンシング画像強調におけるデータセットの欠如に対処した。
大規模評価の結果,本手法は既存の最先端手法よりも優れていた。
コードはhttps://github.com/iijjlk/DFFN.comで公開されている。
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