本論文は、低照度画像の強化に関する新しい手法を提案している。従来の手法は、sRGBやHSV色空間を用いて低照度画像と通常照度画像の関係を学習していたが、これらの色空間では輝度と色の情報が強く結びついているため、強化処理時に不安定性が生じ、色ひずみや明るさの歪みが生じていた。
そこで本論文では、新しい色空間「Horizontal/Vertical-Intensity (HVI)」を提案する。HVIは輝度と色の情報を分離しており、さらに学習可能なパラメータを持つことで、様々な照度条件に適応できる。HVIを用いたCIDNetモデルは、輝度と色の2つのブランチで画像を処理し、ブランチ間の相互作用を促すLightweight Cross-Attention (LCA)モジュールを導入している。
実験の結果、CIDNetは11のデータセットで従来手法を大きく上回る性能を示し、パラメータ数とFLOPSも小さいことが確認された。HVIの有効性と、CIDNetの優れた低照度画像強化性能が実証された。
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by Yixu Feng,Ch... في arxiv.org 04-24-2024
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