HVI: A New color space for Low-light Image Enhancement

要約

Low-light Image Enhancement（LLIE）は、破損した低光度画像から詳細な視覚情報を復元することを目的とする重要なコンピュータービジョンタスクです。
多くの既存のLLIEメソッドは、標準のRGB（SRGB）空間に基づいています。これは、SRGBの固有の高い色感度のために色バイアスと輝度アーティファクトを生成することがよくあります。
色相、飽和と値（HSV）の色空間を使用して画像を変換すると、明るさの問題を解決するのに役立ちますが、かなりの赤と黒のノイズアーティファクトを導入します。
この問題に対処するために、偏光HSマップと学習可能な強度で定義されたLlieの新しい色空間、すなわち水平/垂直強度（HVI）を提案します。
前者は赤い座標のわずかな距離を強制して赤いアーティファクトを除去し、後者は低光領域を圧縮して黒いアーティファクトを除去します。
色と強度の情報を完全に活用するために、HVI空間のさまざまな照明条件下で正確な測光マッピング機能を学習するために、新しい色と強度分離ネットワーク（CIDNET）がさらに導入されます。
ベンチマークとアブレーション実験からの包括的な結果は、CIDNETを備えた提案されたHVIカラー空間が10のデータセットの最先端の方法を上回ることを示しています。
このコードは、https：//github.com/fediory/hvi-cidnetで入手できます。

要約(オリジナル)

Low-Light Image Enhancement (LLIE) is a crucial computer vision task that aims to restore detailed visual information from corrupted low-light images. Many existing LLIE methods are based on standard RGB (sRGB) space, which often produce color bias and brightness artifacts due to inherent high color sensitivity in sRGB. While converting the images using Hue, Saturation and Value (HSV) color space helps resolve the brightness issue, it introduces significant red and black noise artifacts. To address this issue, we propose a new color space for LLIE, namely Horizontal/Vertical-Intensity (HVI), defined by polarized HS maps and learnable intensity. The former enforces small distances for red coordinates to remove the red artifacts, while the latter compresses the low-light regions to remove the black artifacts. To fully leverage the chromatic and intensity information, a novel Color and Intensity Decoupling Network (CIDNet) is further introduced to learn accurate photometric mapping function under different lighting conditions in the HVI space. Comprehensive results from benchmark and ablation experiments show that the proposed HVI color space with CIDNet outperforms the state-of-the-art methods on 10 datasets. The code is available at https://github.com/Fediory/HVI-CIDNet.

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