Fugu-MT 論文翻訳(概要): ALEN: A Dual-Approach for Uniform and Non-Uniform Low-Light Image Enhancement

論文の概要: ALEN: A Dual-Approach for Uniform and Non-Uniform Low-Light Image Enhancement

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19708v1
Date: Mon, 29 Jul 2024 05:19:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-30 14:56:26.238056
Title: ALEN: A Dual-Approach for Uniform and Non-Uniform Low-Light Image Enhancement
Title（参考訳）: ALEN: 均一かつ非均一な低光画像強調のためのデュアルアプリケーション
Authors: Ezequiel Perez-Zarate, Oscar Ramos-Soto, Diego Oliva, Marco Perez-Cisneros,
Abstract要約: 不適切な照明は、情報損失や画質の低下を招き、監視などの様々な応用に影響を及ぼす可能性がある。現在のエンハンスメント技術は、しばしば特定のデータセットを使用して低照度画像を強化するが、様々な現実世界の条件に適応する際の課題は残る。アダプティブ・ライト・エンハンスメント・ネットワーク (ALEN) を導入し、その主なアプローチは、ローカル照明とグローバル照明の強化が必要であるかどうかを決定するための分類機構を使用することである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.191556429706728
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Low-light image enhancement is an important task in computer vision, essential for improving the visibility and quality of images captured in non-optimal lighting conditions. Inadequate illumination can lead to significant information loss and poor image quality, impacting various applications such as surveillance. photography, or even autonomous driving. In this regard, automated methods have been developed to automatically adjust illumination in the image for a better visual perception. Current enhancement techniques often use specific datasets to enhance low-light images, but still present challenges when adapting to diverse real-world conditions, where illumination degradation may be localized to specific regions. To address this challenge, the Adaptive Light Enhancement Network (ALEN) is introduced, whose main approach is the use of a classification mechanism to determine whether local or global illumination enhancement is required. Subsequently, estimator networks adjust illumination based on this classification and simultaneously enhance color fidelity. ALEN integrates the Light Classification Network (LCNet) for illuminance categorization, complemented by the Single-Channel Network (SCNet), and Multi-Channel Network (MCNet) for precise estimation of illumination and color, respectively. Extensive experiments on publicly available datasets for low-light conditions were carried out to underscore ALEN's robust generalization capabilities, demonstrating superior performance in both quantitative metrics and qualitative assessments when compared to recent state-of-the-art methods. The ALEN not only enhances image quality in terms of visual perception but also represents an advancement in high-level vision tasks, such as semantic segmentation, as presented in this work. The code of this method is available at https://github.com/xingyumex/ALEN.
Abstract（参考訳）: 低照度画像強調はコンピュータビジョンにおいて重要な課題であり、最適でない照明条件下で撮影された画像の可視性と品質を向上させるために不可欠である。不適切な照明は、情報損失や画質の低下を招き、監視などの様々な応用に影響を及ぼす可能性がある。写真とか自動運転とかこの点に関して、画像の照明を自動的に調整して視覚的知覚を改善する自動手法が開発されている。現在の拡張技術は、しばしば特定のデータセットを使用して低照度画像を強化するが、照明劣化が特定の領域に局所化されるような様々な現実世界の条件に適応する際には、依然として課題が存在する。この課題に対処するために、アダプティブ・ライト・エンハンスメント・ネットワーク(ALEN)を導入し、その主なアプローチは、局所照明とグローバル照明の強化が必要であるかどうかを決定するための分類機構を使用することである。その後、推定器ネットワークは、この分類に基づいて照明を調整し、同時に色の忠実度を向上する。 ALENは、発光分類のための光分類ネットワーク(LCNet)を統合し、SCNet(Single-Channel Network)とMCNet(Multi-Channel Network)によって補完され、それぞれ照明と色を正確に推定する。 ALENの堅牢な一般化能力を評価するために、低照度条件下での公開データセットに関する大規模な実験を行い、最近の最先端手法と比較して、定量測定と定性評価の両方において優れた性能を示した。 ALENは、視覚的知覚の観点から画像品質を高めるだけでなく、この研究で示された意味的セグメンテーションのような高レベルの視覚タスクの進歩も表している。このメソッドのコードはhttps://github.com/xingyumex/ALENで公開されている。

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