論文の概要: Low-Light Video Enhancement via Spatial-Temporal Consistent Decomposition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15660v2
- Date: Sat, 17 May 2025 09:46:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-20 14:57:10.151103
- Title: Low-Light Video Enhancement via Spatial-Temporal Consistent Decomposition
- Title（参考訳）: 空間的連続分解による低照度映像の高精細化
- Authors: Xiaogang Xu, Kun Zhou, Tao Hu, Jiafei Wu, Ruixing Wang, Hao Peng, Bei Yu,
- Abstract要約: 低照度ビデオエンハンスメント(LLVE)は、激しい視認性とノイズに悩まされる動的または静的なシーンの復元を目指している。
本稿では、ビューに依存しない、ビューに依存しないコンポーネントを組み込んだ革新的なビデオ分解戦略を提案する。
我々のフレームワークは、既存のメソッドを一貫して上回り、新しいSOTAパフォーマンスを確立します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.89441679581216
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Low-Light Video Enhancement (LLVE) seeks to restore dynamic or static scenes plagued by severe invisibility and noise. In this paper, we present an innovative video decomposition strategy that incorporates view-independent and view-dependent components to enhance the performance of LLVE. We leverage dynamic cross-frame correspondences for the view-independent term (which primarily captures intrinsic appearance) and impose a scene-level continuity constraint on the view-dependent term (which mainly describes the shading condition) to achieve consistent and satisfactory decomposition results. To further ensure consistent decomposition, we introduce a dual-structure enhancement network featuring a cross-frame interaction mechanism. By supervising different frames simultaneously, this network encourages them to exhibit matching decomposition features. This mechanism can seamlessly integrate with encoder-decoder single-frame networks, incurring minimal additional parameter costs. Extensive experiments are conducted on widely recognized LLVE benchmarks, covering diverse scenarios. Our framework consistently outperforms existing methods, establishing a new SOTA performance.
- Abstract（参考訳）: 低照度ビデオエンハンスメント(LLVE)は、激しい視認性とノイズに悩まされる動的または静的なシーンの復元を目指している。
本稿では、LLVEの性能を高めるために、ビューに依存しない、ビューに依存しないコンポーネントを組み込んだ革新的なビデオ分解戦略を提案する。
我々は、ビュー非依存項(主に内在的外観をとらえる)に対する動的クロスフレーム対応を活用し、ビュー依存項(主にシェーディング条件を記述する)にシーンレベルの連続性制約を課し、一貫性と良好な分解結果を得る。
さらに一貫した分解を確保するために,クロスフレーム相互作用機構を特徴とする二重構造拡張ネットワークを導入する。
異なるフレームを同時に監視することにより、このネットワークは、一致する分解機能を示すことを奨励する。
このメカニズムはエンコーダ・デコーダの単一フレームネットワークとシームレスに統合することができ、最小限のパラメータコストを発生させる。
LLVEベンチマークでは、さまざまなシナリオをカバーする大規模な実験が行われている。
我々のフレームワークは、既存のメソッドを一貫して上回り、新しいSOTAパフォーマンスを確立します。
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