AFMNet: Una red colaborativa de doble dominio con guía de prioridad de frecuencia para la mejora de imágenes con poca...

Área de la Ciencia:

• Visión por Computadora
• Procesamiento de Imágenes
• Inteligencia Artificial

Sus antecedentes:

• La mejora de imágenes con poca luz (LLIE) enfrenta desafíos como la iluminación deficiente, las oclusiones y el ruido.
• Los métodos existentes luchan por equilibrar la mejora del brillo con la preservación de los detalles.
• El análisis del dominio de la frecuencia muestra amplitudes suprimidas y fases estables en imágenes degradadas.

Objetivo del estudio:

• Proponer AFMNet, una novedosa red de doble dominio para la mejora de imágenes con poca luz.
• Aprovechar una prioridad de frecuencia teórica de la información para mejorar la regularización de la iluminación y la restauración de detalles.
• Lograr un equilibrio entre la corrección del brillo y la preservación de la información estructural.

Principales métodos:

• Desarrolló AFMNet, una red de mejora colaborativa que opera en los dominios espacial y de frecuencia.
• Introdujo un Estimador de Amplitud Multiescala (MSAE) para mapas de modulación de amplitud adaptativa.
• Empleó un módulo de Atención Espectral-Espacial de Doble Rama (DBSSA) con Bloques de Atención Modulados por Frecuencia (FMAB) y Bloques de Atención de Profundidad Variable de Escala (SVDAB).
• Utilizó una Red de Alimentación de Avance con Puerta Espectral (SGFFN) para la mejora selectiva por banda.

Principales resultados:

• AFMNet regulariza eficazmente la iluminación global utilizando la prioridad de frecuencia.
• Las ramas espaciales restauran los detalles locales, preservando la información estructural.
• El enfoque de doble dominio logra un equilibrio favorable entre la corrección de la iluminación y la preservación de los detalles.
• AFMNet demuestra un rendimiento de vanguardia en múltiples puntos de referencia de mejora de imágenes con poca luz.

Conclusiones:

• AFMNet ofrece una solución robusta para la mejora de imágenes con poca luz al integrar el procesamiento de los dominios espacial y de frecuencia.
• La prioridad de frecuencia teórica de la información propuesta guía a la red para obtener resultados superiores.
• AFMNet logra un rendimiento superior en el equilibrio de la mejora del brillo y la fidelidad de los detalles.