論文の概要: Deep Joint Unrolling for Deblurring and Low-Light Image Enhancement (JUDE)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07527v2
• Date: Mon, 16 Dec 2024 14:43:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:58:03.702229
• Title: Deep Joint Unrolling for Deblurring and Low-Light Image Enhancement (JUDE)
• Title（参考訳）: 劣化・低光画像強調(JUDE)のためのディープジョイントアンローリング
• Authors: Tu Vo, Chan Y. Park,
• Abstract要約: JUDEはDeblurring and Low-Light Image EnhancementのためのDeep Joint Unrollingである。 レチネックス理論とぼやけたモデルに基づいて、低照度のぼやけた入力を反復的に分解して分解する。 我々は,初期ぼやけたカーネルを推定し,明るさを高め,最終画像のノイズを除去するために,様々なモジュールを組み込んだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.013248430919224
• License:
• Abstract: Low-light and blurring issues are prevalent when capturing photos at night, often due to the use of long exposure to address dim environments. Addressing these joint problems can be challenging and error-prone if an end-to-end model is trained without incorporating an appropriate physical model. In this paper, we introduce JUDE, a Deep Joint Unrolling for Deblurring and Low-Light Image Enhancement, inspired by the image physical model. Based on Retinex theory and the blurring model, the low-light blurry input is iteratively deblurred and decomposed, producing sharp low-light reflectance and illuminance through an unrolling mechanism. Additionally, we incorporate various modules to estimate the initial blur kernel, enhance brightness, and eliminate noise in the final image. Comprehensive experiments on LOL-Blur and Real-LOL-Blur demonstrate that our method outperforms existing techniques both quantitatively and qualitatively.
• Abstract（参考訳）: 低照度でぼやけた問題は、夜間に写真を撮るときに頻繁に発生する。 これらの共同問題に対処することは、適切な物理モデルを組み込まずにエンドツーエンドモデルを訓練した場合、困難でエラーを起こしやすい。 本稿では,画像物理モデルにインスパイアされたDeep Joint Unrolling for Deblurring and Low-Light Image EnhancementであるJUDEを紹介する。 レチネックス理論とぼかしモデルに基づいて、低照度ぼかし入力を反復的に分解分解し、アンローリング機構を通じて鋭く低照度反射と照度を発生させる。 さらに,初期ぼやけたカーネルを推定し,明るさを高め,最終画像のノイズを除去するために,様々なモジュールを組み込んだ。 LOL-Blur と Real-LOL-Blur の総合実験により,本手法が既存の手法よりも定量的かつ定性的に優れていることを示した。

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