論文の概要: Beyond Pixel Fidelity: Minimizing Perceptual Distortion and Color Bias in Night Photography Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.28136v1
• Date: Thu, 30 Apr 2026 17:19:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-01 16:31:54.221322
• Title: Beyond Pixel Fidelity: Minimizing Perceptual Distortion and Color Bias in Night Photography Rendering
• Title（参考訳）: レンズの忠実さを超える:夜景撮影における知覚歪みとカラーバイアスの最小化
• Abstract要約: ナイト・フォトグラフィー(NPR)は、暗黒領域と照明領域の極端にコントラストがあるため、重要な課題となっている。 我々は、ロバストなHVI色空間上に構築された新しいRAW-to-RGBフレームワークであるpHVI-ISPNetを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Night Photography Rendering (NPR) poses a significant challenge due to the extreme contrast between dark and illuminated areas in scenes, stemming from concurrent capture of severely dark regions alongside intense point light sources. Existing methods, which are mainly tailored for fidelity metrics, reveal considerable perceptual gaps and often detract from visual quality. We introduce pHVI-ISPNet, a novel RAW-to-RGB framework built on the robust HVI color space. Our network integrates four distinct key refinements: RAW-domain feature processing and Wavelet-based feature propagation to mitigate high-frequency detail loss; sample-based dynamic loss coefficients to ensure stable learning across varying exposure levels; and loss term based on feature distributions to maintain rigorous color constancy. Evaluations on the dataset introduced in the NTIRE 2025 challenge on NPR confirm our approach achieves competitive fidelity while establishing new state-of-the-art results in both CIE2000 color difference and LPIPS. This validates our perceptually-driven design for high-quality nighttime imaging.
• Abstract（参考訳）: ナイト・フォトグラフィー・レンダリング(NPR)は、暗黒領域と暗黒領域の極端にコントラストがあるため、激しい点光源とともに暗黒領域を同時に捕獲することに起因する重要な課題である。 既存の方法は、主に忠実度測定のために調整されているが、かなりの知覚的ギャップが明らかであり、しばしば視覚的品質から引き離される。 我々は、ロバストなHVI色空間上に構築された新しいRAW-to-RGBフレームワークであるpHVI-ISPNetを紹介する。 我々のネットワークは、RAWドメインの特徴処理とウェーブレットベースの特徴伝搬により、高周波詳細損失を緩和する、サンプルベースの動的損失係数により、様々な露出レベルにわたる安定した学習を確実にする、特徴分布に基づく損失項を、厳密な色の一貫性を維持する、という4つの重要な改良点を統合している。 NTIRE 2025 Challenge on NPRで導入されたデータセットの評価では、CIE2000色差とLPIPSの両面で、新しい最先端結果を確立しながら、我々のアプローチが競争力を達成することを確認した。 これにより、高画質夜間撮像のための知覚駆動型設計が検証される。

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