HyperAIHyperAI
منذ 17 أيام

تحسين الصور ذات الإضاءة المنخفضة المعتمدة على SNR

{Jiaya Jia, Chi-Wing Fu, RuiXing Wang, Xiaogang Xu}
تحسين الصور ذات الإضاءة المنخفضة المعتمدة على SNR
الملخص

يقدم هذا البحث حلًا جديدًا لتحسين الصور في الإضاءة المنخفضة من خلال استغلال مجمّع لنموذجات المحولات المستندة إلى نسبة الإشارة إلى الضوضاء (SNR) والنمذجة التلافيفية لتعزيز البكسلات ديناميكيًا باستخدام عمليات تختلف حسب الموقع. حيث تُطبَّق العمليات طويلة المدى على مناطق الصورة التي تتمتع بنسبة إشارة إلى ضوضاء (SNR) منخفضة جدًا، بينما تُطبَّق العمليات القصيرة المدى على باقي المناطق. ونقترح استخدام معرفة مسبقة بنسبة الإشارة إلى الضوضاء (SNR) لتوجيه دمج الميزات، ونُصَمّم نموذج محول مُدرك لنسبة الإشارة إلى الضوضاء باستخدام نموذج انتباه ذاتي جديد يمنع تأثير البكسلات من مناطق الصورة المشوّشة ذات نسبة إشارة إلى ضوضاء منخفضة جدًا. أظهرت التجارب الواسعة أن إطارنا يحقق أداءً أفضل باستمرار مقارنةً بالطرق المتقدمة (SOTA) على سبعة معايير ممثلة، مع الحفاظ على نفس البنية. بالإضافة إلى ذلك، أجرينا دراسة مستخدمين على نطاق واسع شارك فيها 100 مشارك للتحقق من الجودة الإدراكية المتفوقة لنتائجنا.