Low Light Image Enhancement
深度ニューラルネットワークを通じて画像固有の色調曲線を推定し、低照度画像を強化するアルゴリズム
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リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
Zero - DCEは参照画像を必要としない深層学習方法で、高次の色調曲線を推定することで低照度画像を強化し、ダイナミックレンジとコントラストを維持します。
モデル特徴
無参照学習
入力/出力画像ペアを必要とせずに学習し、無参照損失関数によってネットワークの学習をガイドします。
ダイナミックレンジ維持
高次の色調曲線推定によって画像のダイナミックレンジを維持します。
コントラスト保持
強化過程で隣接ピクセルのコントラストを保持します。
軽量級ネットワーク
軽量級のDCE - Netを使用してピクセルレベルの曲線推定を行います。
モデル能力
低照度画像強化
ダイナミックレンジ調整
コントラスト最適化
使用事例
画像処理
夜景撮影強化
低照度条件下で撮影した写真の明るさと細部を向上させます。
サンプル画像では明らかな明るさの向上と細部の回復が見られます。
監視ビデオ強化
低照度環境下の監視ビデオの品質を改善します。
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