SepLUT: 分離可能な画像適応ルックアップテーブルを用いたリアルタイム画像補正

画像適応ルックアップテーブル（LUT）は、色変換のモデリングに高い効率性を有することから、リアルタイム画像強化タスクにおいて大きな成功を収めています。しかし、これらのLUTは、色成分間の依存関係のない部分と依存関係のある部分を含む完全な変換を、1次元または3次元のいずれかの単一タイプのLUTに結合した形で埋め込んでいます。このスキームは、モデル表現力と効率性の向上という二つの要因により、ジレンマを引き起こします。一方では、1次元LUTは高い計算効率性を提供しますが、色成分間の相互作用という重要な能力に欠けています。他方では、3次元LUTは成分間相関変換能力が向上していますが、メモリ消費量が大きく、学習が困難であり、セル利用率が制限されています。従来の画像信号処理における分割統治法に着想を得て、私たちは上記の制約に対処するためSepLUT（分離型画像適応ルックアップテーブル）を提案します。具体的には、単一の色変換を成分間独立性を持つ部分変換と成分間相関性を持つ部分変換に分離し、それぞれ1次元および3次元LUTとして実装します。これにより、2つの部分変換の能力が互いに補完し合うようになります。ここで3次元LUTは色成分を混ぜる能力を補完し、1次元LUTは入力色を再配分して3次元LUTのセル利用率を向上させることでより軽量な3次元LUTを使用可能とします。実験結果は、提案手法が現行最先端技術よりも写真レタッチベンチマークデータセット上で性能向上を示すとともに、GPUやCPU上でリアルタイム処理が可能であることを示しています。