論文の概要: Fast Context-Based Low-Light Image Enhancement via Neural Implicit Representations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12511v1
- Date: Wed, 17 Jul 2024 11:51:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-18 17:17:27.317728
- Title: Fast Context-Based Low-Light Image Enhancement via Neural Implicit Representations
- Title(参考訳): ニューラルインシシシト表現による高速コンテキストベース低光画像強調
- Authors: Tomáš Chobola, Yu Liu, Hanyi Zhang, Julia A. Schnabel, Tingying Peng,
- Abstract要約: 現在のディープラーニングベースの低照度画像強調手法は高解像度画像としばしば競合する。
我々は、未露出画像の2次元座標を照明成分にマッピングすることで、拡張過程を再定義する、CoLIEと呼ばれる新しいアプローチを導入する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.113035634680655
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Current deep learning-based low-light image enhancement methods often struggle with high-resolution images, and fail to meet the practical demands of visual perception across diverse and unseen scenarios. In this paper, we introduce a novel approach termed CoLIE, which redefines the enhancement process through mapping the 2D coordinates of an underexposed image to its illumination component, conditioned on local context. We propose a reconstruction of enhanced-light images within the HSV space utilizing an implicit neural function combined with an embedded guided filter, thereby significantly reducing computational overhead. Moreover, we introduce a single image-based training loss function to enhance the model's adaptability to various scenes, further enhancing its practical applicability. Through rigorous evaluations, we analyze the properties of our proposed framework, demonstrating its superiority in both image quality and scene adaptability. Furthermore, our evaluation extends to applications in downstream tasks within low-light scenarios, underscoring the practical utility of CoLIE. The source code is available at https://github.com/ctom2/colie.
- Abstract(参考訳): 現在のディープラーニングベースの低照度画像強調手法は、高解像度画像に苦しむことが多く、多様な、目に見えないシナリオにまたがる視覚的知覚の現実的な要求を満たすことができない。
本稿では,未公開画像の2次元座標をその照明成分にマッピングすることで,局所的文脈で条件付きで拡張過程を再定義する,CoLIEという新しいアプローチを提案する。
本稿では,暗黙的ニューラル関数と組込み誘導フィルタを組み合わせることで,HSV空間内の強調光画像の再構成を行い,計算オーバーヘッドを大幅に低減する。
さらに,画像に基づくトレーニング損失関数を導入し,各種シーンへの適応性を向上し,実用性を高める。
厳密な評価を通じて,提案するフレームワークの特性を分析し,画質とシーン適応性の両方において優位性を示す。
さらに,我々の評価は,低照度シナリオにおける下流タスクの応用にまで拡張され,COLIEの実用性が強調される。
ソースコードはhttps://github.com/ctom2/colie.comで入手できる。
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