CAPformer：面向低光图像增强的压缩感知预训练变换器
计算机视觉与模式识别
2024-07-11 v2 图像与视频处理
摘要
低光图像增强（LLIE）随着手机摄影需求的增长而取得了显著进展，但许多现有方法忽视了压缩这一对资源受限手机摄影至关重要的因素。大多数 LLIE 方法忽视了这一点，限制了其效果。本研究检验了 JPEG 压缩对低光图像的影响，揭示了由于暗区域像素值普遍较低，JPEG 压缩导致的信息损失显著。因此，我们提出了压缩感知预训练变换器（CAPformer），采用新颖的预训练策略从未压缩的低光图像中学习无损信息。此外，提出的亮度引导自注意力（BGSA）机制增强了合理信息的收集。实验表明，我们的方法在缓解 JPEG 压缩对 LLIE 的影响方面具有优势，展示了在资源受限场景中改进 LLIE 的潜力。
引用
@article{arxiv.2407.07056,
title = {CAPformer: Compression-Aware Pre-trained Transformer for Low-Light Image Enhancement},
author = {Wei Wang and Zhi Jin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.07056},
year = {2024}
}