論文の概要: NamedCurves: Learned Image Enhancement via Color Naming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09892v1
• Date: Sat, 13 Jul 2024 13:51:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 20:27:46.237349
• Title: NamedCurves: Learned Image Enhancement via Color Naming
• Title（参考訳）: NamedCurves:カラーナーミングによる画像強調学習
• Authors: David Serrano-Lozano, Luis Herranz, Michael S. Brown, Javier Vazquez-Corral,
• Abstract要約: そこで我々は,学習に基づく画像強調手法であるnamedCurvesを提案する。 提案手法では,各色をトーンカーブでグローバルに調整し,空間的編集を模倣するために注意に基づく融合機構を用いて画像を組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.01034487051896
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A popular method for enhancing images involves learning the style of a professional photo editor using pairs of training images comprised of the original input with the editor-enhanced version. When manipulating images, many editing tools offer a feature that allows the user to manipulate a limited selection of familiar colors. Editing by color name allows easy adjustment of elements like the "blue" of the sky or the "green" of trees. Inspired by this approach to color manipulation, we propose NamedCurves, a learning-based image enhancement technique that separates the image into a small set of named colors. Our method learns to globally adjust the image for each specific named color via tone curves and then combines the images using an attention-based fusion mechanism to mimic spatial editing. We demonstrate the effectiveness of our method against several competing methods on the well-known Adobe 5K dataset and the PPR10K dataset, showing notable improvements.
• Abstract（参考訳）: 画像強調のための一般的な方法は、元の入力とエディタ拡張版からなるトレーニング画像のペアを使用して、プロのフォトエディターのスタイルを学ぶことである。 画像を操作する際、多くの編集ツールは、ユーザが慣れ親しんだ色の限られた選択を操作できる機能を提供する。 色名による編集は、空の「青」や木の「緑」といった要素を容易に調整できる。 色操作のこのアプローチに触発されて、学習に基づく画像強調技術であるNamedCurvesを提案する。 提案手法では,各色をトーンカーブでグローバルに調整し,空間的編集を模倣するために注意に基づく融合機構を用いて画像を組み合わせる。 我々は、有名なAdobe 5KデータセットとPPR10Kデータセットの競合するいくつかの手法に対して、本手法の有効性を実証し、顕著な改善点を示した。

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