論文の概要: Low-Light Image Enhancement using Event-Based Illumination Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09379v1
- Date: Sun, 13 Apr 2025 00:01:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-23 07:45:41.568253
- Title: Low-Light Image Enhancement using Event-Based Illumination Estimation
- Title（参考訳）: イベントベース照明推定による低照度画像強調
- Authors: Lei Sun, Yuhan Bao, Jiajun Zhai, Jingyun Liang, Yulun Zhang, Kaiwei Wang, Danda Pani Paudel, Luc Van Gool,
- Abstract要約: 低照度画像強調(LLIE)は、低照度環境で撮影された画像の可視性を改善することを目的としている。
本稿では,「時間的マッピング」イベントを用いた照明推定の観点から,新たな道を開く。
我々は、ビームスプリッターのセットアップを構築し、画像、時間的マッピングイベント、モーションイベントを含むEvLowLightデータセットを収集する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.81648559951684
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Low-light image enhancement (LLIE) aims to improve the visibility of images captured in poorly lit environments. Prevalent event-based solutions primarily utilize events triggered by motion, i.e., ''motion events'' to strengthen only the edge texture, while leaving the high dynamic range and excellent low-light responsiveness of event cameras largely unexplored. This paper instead opens a new avenue from the perspective of estimating the illumination using ''temporal-mapping'' events, i.e., by converting the timestamps of events triggered by a transmittance modulation into brightness values. The resulting fine-grained illumination cues facilitate a more effective decomposition and enhancement of the reflectance component in low-light images through the proposed Illumination-aided Reflectance Enhancement module. Furthermore, the degradation model of temporal-mapping events under low-light condition is investigated for realistic training data synthesizing. To address the lack of datasets under this regime, we construct a beam-splitter setup and collect EvLowLight dataset that includes images, temporal-mapping events, and motion events. Extensive experiments across 5 synthetic datasets and our real-world EvLowLight dataset substantiate that the devised pipeline, dubbed RetinEV, excels in producing well-illuminated, high dynamic range images, outperforming previous state-of-the-art event-based methods by up to 6.62 dB, while maintaining an efficient inference speed of 35.6 frame-per-second on a 640X480 image.
- Abstract（参考訳）: 低照度画像強調(LLIE)は、低照度環境で撮影された画像の可視性を改善することを目的としている。
主流のイベントベースソリューションは、主に動きによって引き起こされるイベント、すなわち「動きのイベント」を利用してエッジテクスチャのみを強化する一方で、高いダイナミックレンジと、ほとんど探索されていないイベントカメラの低照度応答性を残している。
そこで本論文では,透過率変調によって引き起こされる事象のタイムスタンプを輝度値に変換することにより,「時間的マッピング」イベントを用いて照明を推定する手法を提案する。
その結果,照明支援モジュールによる低照度画像の反射率成分のより効率的な分解と向上が達成された。
さらに, 現実的なトレーニングデータ合成のために, 低照度条件下での時間的マッピング現象の劣化モデルについて検討した。
この体制下でのデータセット不足に対処するため、ビームスプリッターのセットアップを構築し、画像、時間的マッピングイベント、モーションイベントを含むEvLowLightデータセットを収集します。
5つの合成データセットと実世界のEvLowLightデータセットにわたる大規模な実験により、考案されたパイプラインであるRetinEVは、よく照らされた高ダイナミックレンジのイメージを生成し、過去の最先端のイベントベースメソッドを最大6.62dBで上回り、効率的な推論速度は640X480画像上で35.6フレーム/秒に維持する、という結論に達した。
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