論文の概要: LEIQ-Assessor: Multi-dimensional Quality Assessment of Low-light Enhanced Images via Multi-task Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.29752v1
- Date: Mon, 29 Jun 2026 03:49:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-30 18:07:16.033997
- Title: LEIQ-Assessor: Multi-dimensional Quality Assessment of Low-light Enhanced Images via Multi-task Learning
- Title（参考訳）: LEIQ-Assessor:マルチタスク学習による低照度画像の多次元品質評価
- Abstract要約: マルチタスク学習に基づく低照度画像強調のための多次元品質評価モデルである textbfLEIQ-Assessor を提案する。
提案手法は,QoMEX 2026 Grand Challenge on Low-light Enhanced Image Quality Assessmentにおいて2位となった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.13842840233756
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Low-light image enhancement algorithms (LIEAs) aim to improve the visibility of images captured under poor illumination. However, the enhancement process often introduces artifacts such as noise amplification, color shift, structural damage, and over-exposure, which degrade the perceptual quality of the enhanced images. Therefore, a reliable image quality assessment (IQA) metric for evaluating enhancement effects is of great importance for both the development of LIEAs and their practical applications. In this paper, we present \textbf{LEIQ-Assessor}, a multi-dimensional quality assessment model for low-light image enhancement based on multi-task learning, developed for the QoMEX 2026 Grand Challenge on Low-light Enhanced Image Quality Assessment. Specifically, our method leverages a pre-trained SigLIP2 Vision Transformer as the backbone and simultaneously predicts the overall Mean Opinion Score (MOS) together with six perceptual sub-attributes: lightness, color fidelity, noise level, exposure quality, naturalness, and content recovery. By jointly optimizing these correlated objectives via the PLCC loss, the shared representation captures richer quality-aware features than its single-task counterpart. Experiments on the MLE benchmark demonstrate that LEIQ-Assessor significantly outperforms existing no-reference IQA models and hand-crafted quality descriptors. Our method achieved second place in the QoMEX 2026 Grand Challenge on Low-light Enhanced Image Quality Assessment. The code is available at https://github.com/sunwei925/LEIQ-Assessor.
- Abstract（参考訳）: 低照度画像強調アルゴリズム(LIEA)は、低照度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。
しかし、強調処理は、しばしばノイズ増幅、色シフト、構造的損傷、過剰露光などのアーティファクトを導入し、拡張画像の知覚的品質を低下させる。
したがって、改善効果を評価するための信頼性画像品質評価(IQA)基準は、LIEAの開発とその実用化において非常に重要である。
本稿では,QoMEX 2026 Grand Challenge on Low-light Enhanced Image Quality Assessmentのために開発された,マルチタスク学習に基づく低照度画像改善のための多次元品質評価モデルである \textbf{LEIQ-Assessor} を提案する。
具体的には、トレーニング済みのSigLIP2 Vision Transformerをバックボーンとして利用し、明度、色忠実度、ノイズレベル、露出品質、自然性、コンテンツ回復の6つのサブ属性とともに、全体の平均オピニオンスコア(MOS)を同時に予測する。
PLCC損失によってこれらの相関対象を協調的に最適化することにより、共有表現はシングルタスクよりもリッチな品質認識特徴をキャプチャする。
MLEベンチマークの実験では、LEIQ-Assessorは既存の非参照IQAモデルや手作り品質記述子よりも大幅に優れていた。
提案手法は,QoMEX 2026 Grand Challenge on Low-light Enhanced Image Quality Assessmentにおいて2位となった。
コードはhttps://github.com/sunwei925/LEIQ-Assessorで入手できる。
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