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/2407.09553v4
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 21:54:45.759979
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, Boxing Peng, Yihe Nie, Qingchuan Tao,
Abstract要約: 低照度条件下での画質向上のためのDual-Path Error Compensation (DPEC)法を提案する。 DPECには、微妙な違いを捉えるための正確なピクセルレベルの誤差推定と、ノイズ増幅を防ぐための独立したデノナイジング機構が組み込まれている。総合的な定量的および定性的実験結果から,このアルゴリズムは低照度画像強調における最先端手法を著しく上回っていることが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8161423494191222
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. However, these methods, primarily based on Retinex theory, tend to overlook the noise and color distortions in input images, leading to significant noise amplification and local color distortions in enhanced results. To address these issues, we propose the Dual-Path Error Compensation (DPEC) method, designed to improve image quality under low-light conditions by preserving local texture details while restoring global image brightness without amplifying noise. DPEC incorporates precise pixel-level error estimation to capture subtle differences and an independent denoising mechanism to prevent noise amplification. We introduce the HIS-Retinex loss to guide DPEC's training, ensuring the brightness distribution of enhanced images closely aligns with real-world conditions. To balance computational speed and resource efficiency while training DPEC for a comprehensive understanding of the global context, we integrated the VMamba architecture into its backbone. Comprehensive quantitative and qualitative experimental results demonstrate that our algorithm significantly outperforms state-of-the-art methods in low-light image enhancement. The code is publicly available online at https://github.com/wangshuang233/DPEC.
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。しかし、これらの手法は主にレチネックス理論に基づいており、入力画像のノイズや色歪みを見落とし、ノイズの増幅や局所色歪みが増大する傾向にある。これらの問題に対処するため,低照度条件下での画質向上を目的としたDual-Path Error Compensation (DPEC)法を提案する。 DPECには、微妙な違いを捉えるための正確なピクセルレベルの誤差推定と、ノイズ増幅を防ぐための独立したデノナイジング機構が組み込まれている。我々は、DPECのトレーニングをガイドするためにHIS-Retinex損失を導入し、拡張画像の輝度分布が現実世界の条件と密接に一致していることを保証する。グローバルコンテキストの包括的理解のためにDPECを訓練しながら計算速度と資源効率のバランスをとるため,VMambaアーキテクチャをバックボーンに統合した。総合的な定量的および定性的実験結果から,このアルゴリズムは低照度画像強調における最先端手法を著しく上回っていることが示された。コードはhttps://github.com/wangshuang233/DPECで公開されている。

関連論文リスト

Unsupervised Low-light Image Enhancement with Lookup Tables and Diffusion Priors [38.96909959677438]
低照度画像強調(LIE)は、低照度環境において劣化した画像を高精度かつ効率的に回収することを目的としている。近年の先進的なLIE技術は、多くの低正規の光画像対、ネットワークパラメータ、計算資源を必要とするディープニューラルネットワークを使用している。拡散先行とルックアップテーブルに基づく新しい非教師付きLIEフレームワークを考案し,低照度画像の効率的な回復を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-27T16:37:27Z)
CodeEnhance: A Codebook-Driven Approach for Low-Light Image Enhancement [97.95330185793358]
低照度画像強調(LLIE)は、低照度画像を改善することを目的としている。既存の手法では、様々な明るさ劣化からの回復の不確実性と、テクスチャと色情報の喪失という2つの課題に直面している。我々は、量子化された先行値と画像の精細化を利用して、新しいエンハンスメント手法、CodeEnhanceを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-08T07:34:39Z)
Zero-Shot Enhancement of Low-Light Image Based on Retinex Decomposition [4.175396687130961]
本稿ではZERRINNetと呼ばれるゼロショット低照度化手法の学習に基づくRetinex分解を提案する。本手法は,ペアとアンペアのデータセットのトレーニングデータの影響を受けないゼロ参照拡張手法である。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-06T09:57:48Z)
Self-Reference Deep Adaptive Curve Estimation for Low-Light Image Enhancement [7.253235412867934]
自己参照深部適応曲線推定(Self-DACE)と呼ばれる2段階低照度画像強調手法を提案する。最初の段階では、直感的で、軽量で、高速で、教師なしの輝度向上アルゴリズムを提示する。また,自然画像の色,構造,忠実度を保存するために,物理モデルを単純化した新たな損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-16T07:57:35Z)
Advancing Unsupervised Low-light Image Enhancement: Noise Estimation, Illumination Interpolation, and Self-Regulation [55.07472635587852]
低光画像強調(LLIE)技術は、画像の詳細の保存とコントラストの強化に顕著な進歩をもたらした。これらのアプローチは、動的ノイズを効率的に緩和し、様々な低照度シナリオを収容する上で、永続的な課題に直面する。まず,低照度画像の雑音レベルを迅速かつ高精度に推定する方法を提案する。次に、照明と入力の一般的な制約を満たすために、Learningable Illumination Interpolator (LII) を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-17T13:56:48Z)
Enhancing Low-Light Images in Real World via Cross-Image Disentanglement [58.754943762945864]
そこで本研究では,現実の汚職とミスアライメントされたトレーニング画像からなる,新しい低照度画像強調データセットを提案する。本モデルでは,新たに提案したデータセットと,他の一般的な低照度データセットの両方に対して,最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-10T03:12:52Z)
CERL: A Unified Optimization Framework for Light Enhancement with Realistic Noise [81.47026986488638]
現実世界で撮影された低照度画像は、センサーノイズによって必然的に破損する。既存の光強調法は、拡張中の現実世界のノイズの重要な影響を見落としているか、ノイズ除去を別の前処理または後処理のステップとして扱うかのどちらかである。実世界の低照度雑音画像(CERL)のコーディネート・エンハンスメントを行い,光強調部と雑音抑制部を一体化・物理接地したフレームワークにシームレスに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-01T15:31:15Z)
ReLLIE: Deep Reinforcement Learning for Customized Low-Light Image Enhancement [21.680891925479195]
低照度画像強調(LLIE)は広く普及するが難しい問題である。本稿では、低照度化をカスタマイズするReLLIEと呼ばれる新しい深層強化学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-13T03:36:30Z)
Degrade is Upgrade: Learning Degradation for Low-light Image Enhancement [52.49231695707198]
2段階の工程で細部と色を精錬しながら、内在的な劣化と低照度画像を照らし出す。カラー画像の定式化に触発されて,まず低照度入力からの劣化を推定し,環境照明色の歪みをシミュレーションし,そのコンテンツを精錬して拡散照明色の損失を回復した。 LOL1000データセットではPSNRで0.95dB、ExDarkデータセットでは3.18%のmAPでSOTAを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-19T04:00:27Z)
Unsupervised Low-light Image Enhancement with Decoupled Networks [103.74355338972123]
我々は、実世界の低照度画像を教師なしで拡張する2段階のGANベースのフレームワークを学習する。提案手法は,照度向上と雑音低減の両面から,最先端の教師なし画像強調法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-06T13:37:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。