論文の概要: Super-resolving Real-world Image Illumination Enhancement: A New Dataset and A Conditional Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12961v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 18:47:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:19:51.150973
• Title: Super-resolving Real-world Image Illumination Enhancement: A New Dataset and A Conditional Diffusion Model
• Title（参考訳）: 超解像実世界のイルミネーション向上:新しいデータセットと条件付き拡散モデル
• Authors: Yang Liu, Yaofang Liu, Jinshan Pan, Yuxiang Hui, Fan Jia, Raymond H. Chan, Tieyong Zeng,
• Abstract要約: 本稿では,効率的な条件拡散確率モデルに基づくSRRIIEデータセットを提案する。 画像はILDCカメラと光学ズームレンズで撮影し、露光レベルは6EVから0EV、ISOレベルは50～12800である。 既存の手法は, 複雑なノイズから復元した画像の構造やシャープさを保ちつつも, 有効性は低いことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.93772529301279
• License:
• Abstract: Most existing super-resolution methods and datasets have been developed to improve the image quality in well-lighted conditions. However, these methods do not work well in real-world low-light conditions as the images captured in such conditions lose most important information and contain significant unknown noises. To solve this problem, we propose a SRRIIE dataset with an efficient conditional diffusion probabilistic models-based method. The proposed dataset contains 4800 paired low-high quality images. To ensure that the dataset are able to model the real-world image degradation in low-illumination environments, we capture images using an ILDC camera and an optical zoom lens with exposure levels ranging from -6 EV to 0 EV and ISO levels ranging from 50 to 12800. We comprehensively evaluate with various reconstruction and perceptual metrics and demonstrate the practicabilities of the SRRIIE dataset for deep learning-based methods. We show that most existing methods are less effective in preserving the structures and sharpness of restored images from complicated noises. To overcome this problem, we revise the condition for Raw sensor data and propose a novel time-melding condition for diffusion probabilistic model. Comprehensive quantitative and qualitative experimental results on the real-world benchmark datasets demonstrate the feasibility and effectivenesses of the proposed conditional diffusion probabilistic model on Raw sensor data. Code and dataset will be available at https://github.com/Yaofang-Liu/Super-Resolving
• Abstract（参考訳）: 既存の超解像法やデータセットの多くは、明るい条件下での画質向上のために開発されている。 しかし、これらの手法は、そのような条件下で撮影された画像が最も重要な情報を失い、重要な未知のノイズを含むため、現実世界の低照度環境ではうまく機能しない。 そこで本研究では,効率的な条件拡散確率モデルに基づくSRRIIEデータセットを提案する。 提案データセットは4800対の低品質画像を含む。 低照度環境において、データセットが実世界の画像劣化をモデル化できるように、ILDCカメラと光学ズームレンズを用いて、露光レベルが6EVから0EVまで、ISOレベルが50～12800まで、画像を撮影する。 本研究では,様々な再現性および知覚的指標を用いて総合的に評価し,深層学習手法におけるSRRIIEデータセットの実践性を実証する。 既存の手法は, 複雑なノイズから復元した画像の構造やシャープさを保ちつつも, 有効性は低いことが示唆された。 この問題を克服するために,Rawセンサデータの条件を変更し,拡散確率モデルのための新しい時間融解条件を提案する。 実世界のベンチマークデータセットの総合的定量的および定性的な実験結果は、Rawセンサーデータに対する条件拡散確率モデルの有効性と有効性を示す。 コードとデータセットはhttps://github.com/Yaofang-Liu/Super-Resolvingで入手できる。

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