論文の概要: HPGN: Hybrid Priors-Guided Network for Compressed Low-Light Image Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02373v1
• Date: Thu, 03 Apr 2025 08:06:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-04 12:55:17.679047
• Title: HPGN: Hybrid Priors-Guided Network for Compressed Low-Light Image Enhancement
• Title（参考訳）: HPGN:圧縮低光画像強調のためのハイブリッドプリエントガイドネットワーク
• Authors: Hantang Li, Jinhua Hao, Lei Xiong, Shuyuan Zhu,
• Abstract要約: 圧縮低照度画像を改善するために,HPGN(Hybrid priors-guided Network)を提案する。 提案手法では、JPEG品質係数(QF)とDCT量子化行列(QM)をフル活用して、効率的なジョイントタスクプラグアンドプレイモジュールの設計を指導する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.93853008544606
• License:
• Abstract: In practical applications, conventional methods generate large volumes of low-light images that require compression for efficient storage and transmission. However, most existing methods either disregard the removal of potential compression artifacts during the enhancement process or fail to establish a unified framework for joint task enhancement of images with varying compression qualities. To solve this problem, we propose the hybrid priors-guided network (HPGN), which enhances compressed low-light images by integrating both compression and illumination priors. Our approach fully utilizes the JPEG quality factor (QF) and DCT quantization matrix (QM) to guide the design of efficient joint task plug-and-play modules. Additionally, we employ a random QF generation strategy to guide model training, enabling a single model to enhance images across different compression levels. Experimental results confirm the superiority of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: 現実的な応用として、従来の方法では、効率的なストレージと送信のために圧縮を必要とする大量の低照度画像を生成する。 しかし、既存のほとんどの手法は、圧縮品質の異なる画像の共同作業強化のための統一的な枠組みを確立できないか、圧縮の過程において、潜在的な圧縮アーティファクトの除去を無視している。 そこで本研究では,圧縮前と照明前の両方を統合することで,圧縮後低照度画像の高精細化を実現するハイブリッド事前誘導ネットワーク(HPGN)を提案する。 提案手法では、JPEG品質係数(QF)とDCT量子化行列(QM)をフル活用して、効率的なジョイントタスクプラグアンドプレイモジュールの設計を指導する。 さらに、ランダムなQF生成戦略を用いて、モデルトレーニングをガイドし、単一のモデルで異なる圧縮レベルにわたる画像の強化を可能にする。 実験の結果,提案手法の優位性が確認された。

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