本論文は、NTIRE 2024の低光環境画像強化チャレンジの提案手法と結果を詳細に紹介している。このチャレンジの目的は、様々な低光環境条件下で高品質な画像を生成できる効果的なネットワーク設計やソリューションを見出すことである。
本研究は、ペアデータの不足を克服するために、半教師あり学習と対照学習を統合したSemi-LLIEフレームワークを提案する。さらに、Mambaベースの低光環境画像強化バックボーンを設計し、RAM ベースの意味認識対照損失関数と知覚損失関数を導入することで、自然な色調と豊かな質感を持つ強化画像を生成することができる。