論文の概要: Histogram Assisted Quality Aware Generative Model for Resolution Invariant NIR Image Colorization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.01103v1
• Date: Sat, 03 Jan 2026 07:46:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 16:25:22.0323
• Title: Histogram Assisted Quality Aware Generative Model for Resolution Invariant NIR Image Colorization
• Title（参考訳）: 解像度不変NIR画像色化のためのヒストグラム支援品質認識モデル
• Abstract要約: 本稿では,分解能不変なNIR-to-RGBカラー化のための統一生成モデルHAQAGenを提案する。 提案モデルでは, (i) 異なるヒストグラムマッチング, 知覚的画像品質測定, テクスチャ情報を保存するための特徴に基づく類似性を通じて, グローバルな色統計を整合させる複合的損失項を導入する。 品質を犠牲にすることなく高分解能翻訳を可能にする適応分解能推論エンジンを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9064664319018063
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present HAQAGen, a unified generative model for resolution-invariant NIR-to-RGB colorization that balances chromatic realism with structural fidelity. The proposed model introduces (i) a combined loss term aligning the global color statistics through differentiable histogram matching, perceptual image quality measure, and feature based similarity to preserve texture information, (ii) local hue-saturation priors injected via Spatially Adaptive Denormalization (SPADE) to stabilize chromatic reconstruction, and (iii) texture-aware supervision within a Mamba backbone to preserve fine details. We introduce an adaptive-resolution inference engine that further enables high-resolution translation without sacrificing quality. Our proposed NIR-to-RGB translation model simultaneously enforces global color statistics and local chromatic consistency, while scaling to native resolutions without compromising texture fidelity or generalization. Extensive evaluations on FANVID, OMSIV, VCIP2020, and RGB2NIR using different evaluation metrics demonstrate consistent improvements over state-of-the-art baseline methods. HAQAGen produces images with sharper textures, natural colors, attaining significant gains as per perceptual metrics. These results position HAQAGen as a scalable and effective solution for NIR-to-RGB translation across diverse imaging scenarios. Project Page: https://rajeev-dw9.github.io/HAQAGen/
• Abstract（参考訳）: 本稿では,分解能不変なNIR-to-RGBカラー化のための統一生成モデルであるHAQAGenについて述べる。 提案モデルの導入 一 相違可能なヒストグラムマッチング、知覚的画質測定、テクスチャ情報を保存するための特徴に基づく類似性により、グローバルな色統計を整合させる複合損失項。 (II)空間適応的非正規化(SPADE)による色再現の安定化と局所的な色調変化 三 細部保存のため、マンバのバックボーン内のテクスチャを意識した監督。 品質を犠牲にすることなく高分解能翻訳を可能にする適応分解能推論エンジンを導入する。 提案したNIR-to-RGB翻訳モデルは,グローバルな色統計と局所色調整合を同時に適用すると同時に,テクスチャの忠実度や一般化を損なうことなく,ネイティブな解像度にスケールする。 FANVID, OMSIV, VCIP2020, RGB2NIR の様々な評価指標による広範囲な評価は、最先端のベースライン法よりも一貫した改善を示す。 HAQAGenは、よりシャープなテクスチャ、自然な色で画像を生成し、知覚のメトリクスによって大きく向上する。 これらの結果は、HAQAGenを多様な画像シナリオにわたるNIR-to-RGB翻訳のスケーラブルで効果的なソリューションとして位置づけている。 Project Page: https://rajeev-dw9.github.io/HAQAGen/

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