Fugu-MT 論文翻訳(概要): DPEC: Dual-Path Error Compensation Method for Enhanced Low-Light Image Clarity

論文の概要: DPEC: Dual-Path Error Compensation Method for Enhanced Low-Light Image Clarity

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09553v3
Date: Fri, 1 Nov 2024 02:25:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-08 21:54:45.762617
Title: DPEC: Dual-Path Error Compensation Method for Enhanced Low-Light Image Clarity
Title（参考訳）: DPEC:低光度画像明瞭度向上のためのデュアルパス誤差補償法
Authors: Shuang Wang, Qianwen Lu, Yihe Nie, Qingchuan Tao, Yanmei Yu,
Abstract要約: 低照度条件下での画質向上のために,Dual-Path Error Compensation法(DPEC)を提案する。 DPECは、微妙なピクセル差を正確に捉えた正確なピクセルレベルの誤差推定と、不要なノイズを効果的に除去する独立デノナイズを行う。我々のアルゴリズムは6つのベンチマークテストで最先端の手法を著しく上回っている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.151686019653992
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: For the task of low-light image enhancement, deep learning-based algorithms have demonstrated superiority and effectiveness compared to traditional methods. Existing deep learning algorithms are proposed mainly based on the Retinex theory but overlook the noise and color distortion present in the input, which frequently results in significant noise amplification and local color distortion in the final results. To address this, we propose a Dual-Path Error Compensation method (DPEC), which aims to improve image quality in low-light conditions. DPEC performs precise pixel-level error estimation, which accurately captures subtle pixels differences, and independent denoising, which effectively removes unnecessary noise. This method restores image brightness while preserving local texture details and avoiding noise amplification. Furthermore, to compensate for the traditional CNN's limited ability to capture long-range semantic information and considering both computational speed and resource efficiency, we integrated the VMamba architecture into the backbone of DPEC. In addition, we introduced the HIS-Retinex loss to constrain the training of DPEC, ensuring that the overall brightness distribution of the images more closely aligns with real-world conditions. Comprehensive quantitative and qualitative experimental results demonstrate that our algorithm significantly outperforms state-of-the-art methods across six benchmark tests.
Abstract（参考訳）: 低照度画像強調の課題に対して,ディープラーニングに基づくアルゴリズムは従来の手法に比べて優れ,有効性を示している。既存のディープラーニングアルゴリズムは、主にRetinex理論に基づいて提案されているが、入力に含まれるノイズや色歪みを見落とし、最終的な結果において大きなノイズ増幅と局所色歪みをもたらすことがしばしばある。そこで本研究では,低照度条件下での画質向上を目的としたDual-Path Error Compensation法(DPEC)を提案する。 DPECは、微妙なピクセル差を正確に捉えた正確なピクセルレベルの誤差推定と、不要なノイズを効果的に除去する独立デノナイズを行う。局所的なテクスチャの詳細を保存し、ノイズ増幅を回避しつつ、画像の明るさを復元する。さらに,従来のCNNの長期的意味情報収集能力の限界を補うとともに,計算速度と資源効率の両方を考慮して,VMambaアーキテクチャをDPECのバックボーンに統合した。さらに, DPECのトレーニングを制約するため, HIS-Retinex損失を導入し, 画像の全体輝度分布が実環境とより密に一致していることを確認する。総合的な定量的および定性的な実験結果から,本アルゴリズムは6つのベンチマークテストにおいて,最先端の手法を著しく上回っていることが示された。

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