要約
低照度画像の強調技術は著しく進展しているものの、画像品質の不安定な回復や満足のいく視覚的認識が依然として大きな課題である。これらの問題を解決するために、本研究では、CLIP-Fourier誘導型ウェーブレット拡散（CLIP-Fourier Guided Wavelet Diffusion、略称：CFWD）と呼ばれる新規かつ堅牢な低照度画像強調手法を提案する。具体的には、CFWDは複数のウェーブレット変換によって生成される周波数領域空間における多モーダルな視覚・言語情報を利用し、強調プロセスをガイドする。異なるモダリティ間の多スケール監視により、ウェーブレット拡散プロセス中における画像特徴と意味特徴の整合性を促進し、劣化した領域と正常な領域の間のギャップを効果的に埋め合わせる。さらに、画像の詳細な復元をさらに促進するため、ウェーブレット変換に基づくフーリエ変換を組み合わせ、詳細特徴に対する顕著な感知能力を持つハイブリッド高周波感知モジュール（Hybrid High Frequency Perception Module、HFPM）を構築した。このモジュールは、強調結果の細粒度構造の復元をガイドすることで、ウェーブレット拡散プロセスにおける多様性の混同を回避し、優れた評価指標および視覚的質を実現する強調を達成する。公開されている実世界ベンチマークを用いた広範な定量的・定性的な実験の結果、本手法は既存の最先端手法を上回り、画像品質の向上およびノイズ抑制において顕著な進展を示した。プロジェクトのコードは、https://github.com/hejh8/CFWD にて公開されている。