論文の概要: CAPformer: Compression-Aware Pre-trained Transformer for Low-Light Image Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07056v1
• Date: Tue, 9 Jul 2024 17:25:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 17:07:48.263644
• Title: CAPformer: Compression-Aware Pre-trained Transformer for Low-Light Image Enhancement
• Title（参考訳）: CAPformer: 低照度画像強調のための圧縮対応事前学習トランス
• Authors: Wang Wei, Jin Zhi,
• Abstract要約: 低照度画像強調(LLIE)は携帯電話の撮影需要の急増とともに進歩しているが、既存の多くの方法では圧縮を無視している。 本研究では,JPEG圧縮が低照度画像に与える影響について検討し,暗黒領域の低画素値の広さによるJPEGによる重大な情報損失を明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low-Light Image Enhancement (LLIE) has advanced with the surge in phone photography demand, yet many existing methods neglect compression, a crucial concern for resource-constrained phone photography. Most LLIE methods overlook this, hindering their effectiveness. In this study, we investigate the effects of JPEG compression on low-light images and reveal substantial information loss caused by JPEG due to widespread low pixel values in dark areas. Hence, we propose the Compression-Aware Pre-trained Transformer (CAPformer), employing a novel pre-training strategy to learn lossless information from uncompressed low-light images. Additionally, the proposed Brightness-Guided Self-Attention (BGSA) mechanism enhances rational information gathering. Experiments demonstrate the superiority of our approach in mitigating compression effects on LLIE, showcasing its potential for improving LLIE in resource-constrained scenarios.
• Abstract（参考訳）: 低照度画像強調(LLIE)は携帯電話の撮影需要の急増とともに進歩しているが、既存の多くの方法では圧縮を無視している。 ほとんどのLLIEメソッドはこれを見落とし、その有効性を妨げている。 本研究では,JPEG圧縮が低照度画像に与える影響について検討し,暗黒領域の低画素値の広さによるJPEGによる重大な情報損失を明らかにした。 そこで本研究では,非圧縮低照度画像からロスレス情報を学習するために,新しい事前学習戦略を取り入れたCompression-Aware Pre-trained Transformer (CAPformer)を提案する。 さらに、BGSA(Brightness-Guided Self-Attention)機構は、合理的な情報収集を促進する。 LLIEの圧縮効果を軽減し,資源制約のあるシナリオにおいてLLIEを改善する可能性を示す実験を行った。

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