論文の概要: UnfoldIR: Rethinking Deep Unfolding Network in Illumination Degradation Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06683v1
• Date: Sat, 10 May 2025 16:13:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:48.986077
• Title: UnfoldIR: Rethinking Deep Unfolding Network in Illumination Degradation Image Restoration
• Title（参考訳）: UnfoldIR:照明劣化画像復元における深部展開ネットワークの再考
• Authors: Chunming He, Rihan Zhang, Fengyang Xiao, Chengyu Fang, Longxiang Tang, Yulun Zhang, Sina Farsiu,
• Abstract要約: DUN(Deep Openfolding Network)は、照明劣化画像復元(IDIR)に広く利用されている。 IDIRタスクのための新しいDUNベースのUnfoldIRを提案する。 反射率支援照明補正(RAIC)モジュールと照明誘導反射率向上(IGRE)モジュールから構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.290565892897824
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep unfolding networks (DUNs) are widely employed in illumination degradation image restoration (IDIR) to merge the interpretability of model-based approaches with the generalization of learning-based methods. However, the performance of DUN-based methods remains considerably inferior to that of state-of-the-art IDIR solvers. Our investigation indicates that this limitation does not stem from structural shortcomings of DUNs but rather from the limited exploration of the unfolding structure, particularly for (1) constructing task-specific restoration models, (2) integrating advanced network architectures, and (3) designing DUN-specific loss functions. To address these issues, we propose a novel DUN-based method, UnfoldIR, for IDIR tasks. UnfoldIR first introduces a new IDIR model with dedicated regularization terms for smoothing illumination and enhancing texture. We unfold the iterative optimized solution of this model into a multistage network, with each stage comprising a reflectance-assisted illumination correction (RAIC) module and an illumination-guided reflectance enhancement (IGRE) module. RAIC employs a visual state space (VSS) to extract non-local features, enforcing illumination smoothness, while IGRE introduces a frequency-aware VSS to globally align similar textures, enabling mildly degraded regions to guide the enhancement of details in more severely degraded areas. This suppresses noise while enhancing details. Furthermore, given the multistage structure, we propose an inter-stage information consistent loss to maintain network stability in the final stages. This loss contributes to structural preservation and sustains the model's performance even in unsupervised settings. Experiments verify our effectiveness across 5 IDIR tasks and 3 downstream problems.
• Abstract（参考訳）: ディープ・アンフォールディング・ネットワーク(DUN)は、モデルベースアプローチの解釈可能性と学習ベース手法の一般化を融合させるために、照明劣化画像復元(IDIR)に広く利用されている。 しかし、DUNベースの手法の性能は、最先端のIDIRソルバよりもかなり劣っている。 特に,(1)タスク固有の復元モデルの構築,(2)高度なネットワークアーキテクチャの統合,(3)DUN固有の損失関数の設計などにおいて,この制限はDUNの構造的欠点に起因していると考えられる。 これらの課題に対処するために,IDIRタスクのための新しいDUNベースのUnfoldIRを提案する。 UnfoldIRはまず、照明のスムーズ化とテクスチャの強化のための専用正規化用語を備えた新しいIDIRモデルを導入する。 反射率支援照明補正(RAIC)モジュールと照明誘導反射率向上(IGRE)モジュールから構成される。 RAICは、非局所的な特徴を抽出し、照明の滑らかさを強制する視覚状態空間(VSS)を採用し、IGREは、周波数対応のVSSを導入し、類似したテクスチャをグローバルに整列させ、軽度に劣化した領域で詳細の強化を誘導する。 これによりノイズが抑制され、詳細が強化される。 さらに,多段階構造を考慮し,最終段階におけるネットワーク安定性を維持するために,段階間情報一貫した損失を提案する。 この損失は構造的な保存に寄与し、教師なしの設定でもモデルの性能を維持する。 実験では、5つのIDIRタスクと3つの下流問題で有効性を検証する。

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