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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02373v2
• Date: Thu, 18 Sep 2025 07:34:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-19 15:20:14.327828
• 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, Qiang Zhu, Xiandong Meng, Lei Xiong, Shuyuan Zhu, Xiaopeng Fan,
• Abstract要約: 本稿では,圧縮前と照明前の両方を統合することで,圧縮後低照度画像を強化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量子化行列をフル活用し,協調作業のための効率的な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）: 73.39195340852964
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: In practical applications, low-light images are often compressed for efficient storage and transmission. Most existing methods disregard compression artifacts removal or hardly establish a unified framework for joint task enhancement of low-light images with varying compression qualities. To address this problem, we propose a hybrid priors-guided network (HPGN) that 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 to guide the design of efficient plug-and-play modules for joint tasks. Additionally, we employ a random QF generation strategy to guide model training, enabling a single model to enhance low-light images with different compression levels. Experimental results demonstrate the superiority of our proposed method..
• Abstract（参考訳）: 現実的な応用として、低照度画像はしばしば効率的な記憶と伝送のために圧縮される。 圧縮アーチファクトの除去を無視したり、圧縮品質の異なる低照度画像の共同作業強化のための統一的な枠組みをほとんど確立していない。 この問題に対処するために,圧縮と照明の両方の事前処理を統合することで,圧縮された低照度画像を強化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量子化行列をフル活用し,協調作業のための効率的な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、1つのモデルが異なる圧縮レベルで低照度画像を拡張できるようにする。 実験により提案手法の優位性を実証した。 と。

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