تقدير وتصحيح التغير اللوني لتحسين الصور

الصور الملتقطة في ظروف الإضاءة غير المثلى قد تحتوي على مناطق مُضيئة بشكل زائد ومناطق مُظلمة بشكل زائد. تركز الأساليب الحالية بشكل أساسي على ضبط سطوع الصورة، مما قد يزيد من تشوه نبرات الألوان في المناطق المُظلمة بشكل زائد ولا تستطيع استعادة الألوان الدقيقة في المناطق المُضيئة بشكل زائد. لاحظنا أن المناطق المُضيئة والمُظلمة بشكل زائد تظهر تحولات متباينة في توزيع نبرات الألوان بالنسبة لبعضها البعض، والتي قد لا تكون سهلة التطبيع في النمذجة المشتركة لأنها عادةً ما لا تحتوي على مناطق/بكسل "مُضيئة بشكل طبيعي" كمرجع.في هذا البحث، نقترح طريقة جديدة لتحسين الصور التي تحتوي على مناطق مُضيئة ومُظلمة بشكل زائد من خلال تعلم تقدير وتصحيح هذه التحولات اللونية. بوجه خاص، نشتق أولاً خرائط الخصائص اللونية للنسخ المشرقة والمظلمة من الصورة الإدخال عبر شبكة مستندة إلى UNet، ثم نستخدم مولدًا للخصائص الطبيعية الوهمية لإنتاج خرائط الخصائص اللونية الطبيعية الوهمية. بعد ذلك، نقترح وحدة تقدير تحول اللون (COSE) جديدة لتقييم التحولات اللونية بين خرائط الخصائص اللونية المشتقة (المشرقة أو المظلمة) والخرائط الطبيعية الوهمية. تقوم وحدة COSE بتصحيح التحولات اللونية المتوقعة للمناطق المُضيئة والمُظلمة بشكل زائد على حدة. كما نقترح أيضًا وحدة تعديل اللون (COMO) جديدة لتعديل الألوان المعالجة على حدة في المناطق المُضيئة والمُظلمة بشكل زائد لإنتاج الصورة المعززة.أظهرت التجارب الشاملة أن طريقتنا تتفوق على الأساليب الموجودة. صفحة المشروع: https://github.com/yiyulics/CSEC.