초록
저조도 환경에서 촬영된 이미지는 종종 복잡한 품질 저하를 겪는다. 단순히 조명을 조절하는 것은 숨겨진 노이즈의 급증과 색상 왜곡을 피할 수 없다. 품질 저하된 입력 이미지로부터 만족스러운 조명, 청결도, 현실감을 갖춘 결과를 얻기 위해 본 논문은 '분할하여 통제하라'(divide-and-rule) 원칙을 영감으로 삼은 새로운 프레임워크를 제안한다. 이는 품질 저하의 복잡한 상호작용을 크게 완화한다. 이미지를 텍스처(노이즈를 포함할 수 있음)와 색상 성분으로 분해할 수 있다고 가정하면, 각각에 대해 별도로 노이즈 제거 및 색상 보정을 수행하면서 조명 조절도 가능하다. 이를 위해 우리는 RGB 공간에서 이미지를 밝기-채도 공간으로 변환하는 방안을 제안한다. 밝게 조명된 밝기 성분에서 노이즈를 제거하기 위해 조정 가능한 노이즈 억제 네트워크를 설계하였으며, 이는 노이즈 증폭 수준을 나타내는 조명 맵을 추정함으로써 작동한다. 강화된 밝기 성분은 채도 매핑기에게 현실적인 색상을 생성하는 가이드로 활용된다. 여러 벤치마크 데이터셋을 대상으로 실시한 광범위한 실험을 통해 제안한 설계의 효과성을 입증하였으며, 정량적 및 정성적 측면에서 최신 기술 대비 우수한 성능을 보여주었다. 본 연구의 코드는 공개되어 있으며, https://github.com/mingcv/Bread 에서 확인할 수 있다.