論文の概要: Optimizing 4D Lookup Table for Low-light Video Enhancement via Wavelet Priori
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08585v1
- Date: Fri, 13 Sep 2024 07:04:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-16 17:28:47.630846
- Title: Optimizing 4D Lookup Table for Low-light Video Enhancement via Wavelet Priori
- Title（参考訳）: ウェーブレットによる低照度映像強調のための4次元ルックアップテーブルの最適化
- Authors: Jinhong He, Minglong Xue, Wenhai Wang, Mingliang Zhou,
- Abstract要約: 低照度ビデオの強化は、色調の維持に非常に要求されている。
本研究では、4Dフーリエテーブル(WaveLUT)用のウェーブレットプリオリを提案し、ビデオフレーム間の色と色マッピングの精度を効果的に向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.049668999586583
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Low-light video enhancement is highly demanding in maintaining spatiotemporal color consistency. Therefore, improving the accuracy of color mapping and keeping the latency low is challenging. Based on this, we propose incorporating Wavelet-priori for 4D Lookup Table (WaveLUT), which effectively enhances the color coherence between video frames and the accuracy of color mapping while maintaining low latency. Specifically, we use the wavelet low-frequency domain to construct an optimized lookup prior and achieve an adaptive enhancement effect through a designed Wavelet-prior 4D lookup table. To effectively compensate the a priori loss in the low light region, we further explore a dynamic fusion strategy that adaptively determines the spatial weights based on the correlation between the wavelet lighting prior and the target intensity structure. In addition, during the training phase, we devise a text-driven appearance reconstruction method that dynamically balances brightness and content through multimodal semantics-driven Fourier spectra. Extensive experiments on a wide range of benchmark datasets show that this method effectively enhances the previous method's ability to perceive the color space and achieves metric-favorable and perceptually oriented real-time enhancement while maintaining high efficiency.
- Abstract（参考訳）: 低照度映像の強調は時空間色調の維持に強く要求されている。
したがって、カラーマッピングの精度を改善し、レイテンシを低く保つことは困難である。
そこで本研究では,低レイテンシを維持しつつ,映像フレーム間のカラーコヒーレンスとカラーマッピングの精度を効果的に向上する4Dルックアップテーブル(WaveLUT)にWavelet-prioriを導入することを提案する。
具体的には、ウェーブレット低周波領域を用いて、最適化されたルックアップを事前に構築し、設計したウェーブレット優先4Dルックアップテーブルを用いて適応的な拡張効果を実現する。
低光域における先行損失を効果的に補償するために、ウェーブレット照明と目標強度構造との相関に基づいて空間重みを適応的に決定する動的融合戦略を探索する。
さらに、トレーニング期間中に、マルチモーダルセマンティクス駆動のフーリエスペクトルを用いて、輝度とコンテンツを動的にバランスさせるテキスト駆動の外観再構成法を考案した。
広い範囲のベンチマークデータセットにおいて、この手法は色空間を知覚する前の手法の能力を効果的に向上し、高効率を維持しつつ、メートル法に好意的かつ知覚的に指向されたリアルタイムの強化を実現することを示す。
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