CDAN: Convolutional dense attention-guided network for low-light image enhancement

要約

照明が不十分であることを特徴とする低照度画像は、明瞭さの低下、色調の鈍化、詳細の低下という課題を引き起こします。
コンピューター ビジョンにおける重要なタスクである低照度画像の強調は、明るさ、コントラスト、全体的な知覚品質を改善することでこれらの問題を修正し、それによって正確な分析と解釈を容易にすることを目的としています。
このペーパーでは、低照度画像を強化するための新しいソリューションである畳み込み密注意誘導ネットワーク (CDAN) を紹介します。
CDAN は、オートエンコーダ ベースのアーキテクチャを畳み込みブロックと高密度ブロックと統合し、アテンション メカニズムとスキップ接続によって補完されます。
このアーキテクチャにより、効率的な情報伝達と機能学習が保証されます。
さらに、専用の後処理フェーズにより、カラーバランスとコントラストが洗練されます。
私たちのアプローチは、低照度画像強調における最先端の結果と比較して顕著な進歩を示し、幅広い困難なシナリオにわたってその堅牢性を示しています。
私たちのモデルは、ベンチマーク データセットで顕著なパフォーマンスを発揮し、露出不足を効果的に軽減し、さまざまな低照度のシナリオでテクスチャと色を適切に復元します。
この成果は、多様なコンピュータ ビジョン タスクに対する CDAN の可能性を強調し、特に困難な低照度条件下での堅牢な物体検出と認識を可能にします。

要約(オリジナル)

Low-light images, characterized by inadequate illumination, pose challenges of diminished clarity, muted colors, and reduced details. Low-light image enhancement, an essential task in computer vision, aims to rectify these issues by improving brightness, contrast, and overall perceptual quality, thereby facilitating accurate analysis and interpretation. This paper introduces the Convolutional Dense Attention-guided Network (CDAN), a novel solution for enhancing low-light images. CDAN integrates an autoencoder-based architecture with convolutional and dense blocks, complemented by an attention mechanism and skip connections. This architecture ensures efficient information propagation and feature learning. Furthermore, a dedicated post-processing phase refines color balance and contrast. Our approach demonstrates notable progress compared to state-of-the-art results in low-light image enhancement, showcasing its robustness across a wide range of challenging scenarios. Our model performs remarkably on benchmark datasets, effectively mitigating under-exposure and proficiently restoring textures and colors in diverse low-light scenarios. This achievement underscores CDAN’s potential for diverse computer vision tasks, notably enabling robust object detection and recognition in challenging low-light conditions.

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