
要約
低照度環境で撮影された画像は、しばしば複雑な劣化を伴う。単に明るさを調整するだけでは、隠れたノイズの爆発的増加や色歪みが避けられない。劣化した入力から満足のいく照明条件、クリアな画質、現実的な色彩を実現するため、本論文では「分割して統治する(divide-and-rule)」原理を想起した新たな枠組みを提案する。この手法により、劣化の相互依存性を著しく軽減する。本研究では、画像がテクスチャ(ノイズを含む可能性あり)成分と色成分に分解可能であると仮定し、明るさ調整と並行して、ノイズ除去と色補正をそれぞれ明確に実行できる点に着目する。この目的のため、RGB空間から輝度-色度空間への画像変換を提案する。明るさ成分におけるノイズを抑制するため、調整可能なノイズ抑制ネットワークを設計。この際、照明マップを推定することで、ノイズの増幅レベルを適応的に制御する。強化された輝度成分は、色度マッパーに対してリアルな色再現を促すためのガイドとして機能する。多数の実験を通じて、本手法の有効性を検証し、複数のベンチマークデータセットにおいて、定量的・定性的に最先端の手法を上回ることを示した。本研究のコードは、https://github.com/mingcv/Bread にて公開されている。