論文の概要: Joint RGB-Spectral Decomposition Model Guided Image Enhancement in Mobile Photography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17996v1
• Date: Thu, 25 Jul 2024 12:43:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-26 14:08:56.345465
• Title: Joint RGB-Spectral Decomposition Model Guided Image Enhancement in Mobile Photography
• Title（参考訳）: モバイル写真における共同RGBスペクトル分解モデルによる画像強調
• Authors: Kailai Zhou, Lijing Cai, Yibo Wang, Mengya Zhang, Bihan Wen, Qiu Shen, Xun Cao,
• Abstract要約: 拡張を導いたRGBスペクトル分解モデルを提案する。 我々は,RGBと低分解能マルチスペクトル画像(Lr-MSI)のセナリティを活用し,シェーディング,反射率,物質意味の先行を予測した。 これらの事前情報は、ダイナミックレンジ拡張、カラーマッピング、グリッドエキスパート学習を促進するために、確立されたHDRNetにシームレスに統合される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.4031416416813
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The integration of miniaturized spectrometers into mobile devices offers new avenues for image quality enhancement and facilitates novel downstream tasks. However, the broader application of spectral sensors in mobile photography is hindered by the inherent complexity of spectral images and the constraints of spectral imaging capabilities. To overcome these challenges, we propose a joint RGB-Spectral decomposition model guided enhancement framework, which consists of two steps: joint decomposition and prior-guided enhancement. Firstly, we leverage the complementarity between RGB and Low-resolution Multi-Spectral Images (Lr-MSI) to predict shading, reflectance, and material semantic priors. Subsequently, these priors are seamlessly integrated into the established HDRNet to promote dynamic range enhancement, color mapping, and grid expert learning, respectively. Additionally, we construct a high-quality Mobile-Spec dataset to support our research, and our experiments validate the effectiveness of Lr-MSI in the tone enhancement task. This work aims to establish a solid foundation for advancing spectral vision in mobile photography. The code is available at \url{https://github.com/CalayZhou/JDM-HDRNet}.
• Abstract（参考訳）: 小型の分光計をモバイルデバイスに統合することで、画質向上のための新たな道が生まれ、新しい下流タスクが促進される。 しかし、モバイル写真におけるスペクトルセンサの幅広い応用は、スペクトル画像の本質的な複雑さとスペクトルイメージング能力の制約によって妨げられている。 これらの課題を克服するため、我々は、共同分解と事前誘導強化の2段階からなる共同RGBスペクトル分解モデル誘導拡張フレームワークを提案する。 まず、RGBと低分解能マルチスペクトル画像(Lr-MSI)の相補性を利用して、シェーディング、リフレクタンス、マテリアルセマンティクスの事前予測を行う。 その後、これらの事前情報は、動的範囲拡張、カラーマッピング、グリッドエキスパート学習を促進するために、確立されたHDRNetにシームレスに統合される。 さらに,本研究を支援するための高品質なMobile-Specデータセットを構築し,Lr-MSIの有効性を検証する。 この研究は、モバイル写真におけるスペクトルビジョンの進歩のための確かな基盤を確立することを目的としている。 コードは \url{https://github.com/CalayZhou/JDM-HDRNet} で公開されている。

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