Bidirectional Image-Event Guided Low-Light Image Enhancement

要約

極端な低光条件下では、動的範囲が限られているため、従来のフレームベースのカメラは、キャプチャされた画像の詳細損失とモーションブラーに直面しています。
このボトルネックを克服するために、研究者はイベントカメラを導入し、イベントガイド下のローライト画像強化アルゴリズムを提案しました。
ただし、これらの方法は、動的照明条件とスパースイベントデータにおける局所構造の不連続によって引き起こされるグローバルな低周波ノイズの影響を無視します。
これらの問題に対処するために、革新的な双方向のガイド付き低灯画像強化フレームワーク（Bilie）を提案します。
特に、グローバルな照明ステップの変更によって導入された有意な低周波ノイズを緩和するために、イベント表現レベルで周波数ハイパスフィルタリングベースのイベント機能強化（EFE）モジュールを導入して、低周波情報の干渉を抑制し、高周波のエッジを保存および強調します。
既存のデータセットの視覚的品質と色のバイアスが不十分であることを考慮して、拡張イベントガイダンスによって導入された構造的不連続性と局所ノイズを抑制しながら、よりスムーズな融合表現を生成しながら、エッジは、信頼できる強化スキームを通じて高品質のグラウンドトゥルースを備えた新しいデータセット（免除）を提供します。
広範な実験結果は、提案されたBilieがPSNRで0.96dB、LPIPSで0.03の最先端の方法よりも優れていることを示しています。

要約(オリジナル)

Under extreme low-light conditions, traditional frame-based cameras, due to their limited dynamic range and temporal resolution, face detail loss and motion blur in captured images. To overcome this bottleneck, researchers have introduced event cameras and proposed event-guided low-light image enhancement algorithms. However, these methods neglect the influence of global low-frequency noise caused by dynamic lighting conditions and local structural discontinuities in sparse event data. To address these issues, we propose an innovative Bidirectional guided Low-light Image Enhancement framework (BiLIE). Specifically, to mitigate the significant low-frequency noise introduced by global illumination step changes, we introduce the frequency high-pass filtering-based Event Feature Enhancement (EFE) module at the event representation level to suppress the interference of low-frequency information, and preserve and highlight the high-frequency edges.Furthermore, we design a Bidirectional Cross Attention Fusion (BCAF) mechanism to acquire high-frequency structures and edges while suppressing structural discontinuities and local noise introduced by sparse event guidance, thereby generating smoother fused representations.Additionally, considering the poor visual quality and color bias in existing datasets, we provide a new dataset (RELIE), with high-quality ground truth through a reliable enhancement scheme. Extensive experimental results demonstrate that our proposed BiLIE outperforms state-of-the-art methods by 0.96dB in PSNR and 0.03 in LPIPS.

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