論文の概要: DarkVRAI: Capture-Condition Conditioning and Burst-Order Selective Scan for Low-light RAW Video Denoising
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.00917v1
- Date: Sun, 31 Aug 2025 16:03:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.46128
- Title: DarkVRAI: Capture-Condition Conditioning and Burst-Order Selective Scan for Low-light RAW Video Denoising
- Title（参考訳）: DarkVRAI:低照度RAWビデオデノーミングのためのキャプチャコンディションコンディショニングとバーストオーダー選択スキャン
- Authors: Youngjin Oh, Junhyeong Kwon, Junyoung Park, Nam Ik Cho,
- Abstract要約: 我々は,AIM 2025 Low-light RAW Video Denoising Challengeで最初に達成された新しいフレームワークであるDarkVRAIを提案する。
提案手法では,画像のアライメントとデノナイジングプロセスのガイドを行うビデオデノナイジングに,画像のアライメントとデノナイジングを明示的に活用するコンディショニングスキームを成功させるとともに,映像シーケンス内の長期時間依存性を効果的にモデル化するBurst-Order Selective Scan (BOSS) 機構を導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.84793675424915
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Low-light RAW video denoising is a fundamentally challenging task due to severe signal degradation caused by high sensor gain and short exposure times, which are inherently limited by video frame rate requirements. To address this, we propose DarkVRAI, a novel framework that achieved first place in the AIM 2025 Low-light RAW Video Denoising Challenge. Our method introduces two primary contributions: (1) a successful application of a conditioning scheme for image denoising, which explicitly leverages capture metadata, to video denoising to guide the alignment and denoising processes, and (2) a Burst-Order Selective Scan (BOSS) mechanism that effectively models long-range temporal dependencies within the noisy video sequence. By synergistically combining these components, DarkVRAI demonstrates state-of-the-art performance on a rigorous and realistic benchmark dataset, setting a new standard for low-light video denoising.
- Abstract（参考訳）: 低照度RAWビデオ復調は、高感度ゲインによる信号劣化と、ビデオフレームレートの要求によって本質的に制限される短い露光時間により、基本的に難しい課題である。
そこで我々は,AIM 2025 Low-light RAW Video Denoising Challengeで最初に達成された新しいフレームワークであるDarkVRAIを提案する。
提案手法では,画像のアライメントとデノナイジングプロセスのガイドを行うビデオデノナイジングに,画像のアライメントとデノナイジングを明示的に活用するコンディショニングスキームを成功させるとともに,映像シーケンス内の長期時間依存性を効果的にモデル化するBurst-Order Selective Scan (BOSS) 機構を導入する。
これらのコンポーネントを相乗的に組み合わせることで、DarkVRAIは厳格で現実的なベンチマークデータセット上で最先端のパフォーマンスを実証し、低照度ビデオのデノイングのための新しい標準を設定する。
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