AFMNet: 低照度画像強調のための周波数事前ガイダンスを備えたデュアルドメイン協調ネットワーク

科学分野:

• コンピュータビジョン
• 画像処理
• 人工知能

背景:

• 低照度画像強調（LLIE）は、照明不良、隠蔽、ノイズなどの課題に直面しています。
• 既存の方法では、明るさ強調とディテール保持のバランスをとることが困難です。
• 周波数領域分析は、劣化画像における振幅の抑制と位相の安定性を示しています。

主な方法:

• 空間領域と周波数領域の両方で動作する協調強調ネットワークであるAFMNetを開発しました。
• 適応的振幅変調マップのためにマルチスケール振幅推定器（MSAE）を導入しました。
• 周波数変調アテンションブロック（FMAB）とスケール可変デプスアテンションブロック（SVDAB）を備えたデュアルブランチスペクトル空間アテンション（DBSSA）モジュールを採用しました。
• バンドごとの選択的強調のためにスペクトルゲート付きフィードフォワードネットワーク（SGFFN）を利用しました。

結論:

• AFMNetは、空間領域と周波数領域の処理を統合することにより、低照度画像強調のための堅牢なソリューションを提供します。
• 提案された情報理論的周波数事前は、優れた結果のためにネットワークをガイドします。
• AFMNetは、明るさ強調とディテール忠実度のバランスにおいて優れたパフォーマンスを達成します。