LLCaps：利用曲波小波注意力与反向扩散学习照亮低光照胶囊内镜
图像与视频处理
2023-07-25 v2 计算机视觉与模式识别
机器人学
摘要
无线胶囊内镜（WCE）是一种无痛且非侵入性的胃肠道（GI）疾病诊断工具。然而，由于胃肠道解剖限制与硬件制造局限，WCE 视觉信号可能遭受光照不足的影响，导致筛查与检查过程复杂化。医学领域中基于深度学习的低光照图像增强（LLIE）逐渐吸引研究者关注。鉴于去噪扩散概率模型（DDPM）在计算机视觉中的蓬勃发展，我们引入了一种基于多尺度卷积神经网络（CNN）与反向扩散过程的 WCE LLIE 框架。多尺度设计使模型能够保留来自低分辨率的高分辨率表征与上下文信息，同时提出曲波小波注意力（CWA）模块用于高频与局部特征学习。此外，我们结合反向扩散过程进一步优化浅层输出并生成最真实的图像。所提方法与十种最先进（SOTA）的 LLIE 方法进行比较，在定量与定性上均显著优于它们。在 GI 疾病分割上的优越性能进一步证明了我们所提模型的临床潜力。我们的代码已公开。
引用
@article{arxiv.2307.02452,
title = {LLCaps: Learning to Illuminate Low-Light Capsule Endoscopy with Curved Wavelet Attention and Reverse Diffusion},
author = {Long Bai and Tong Chen and Yanan Wu and An Wang and Mobarakol Islam and Hongliang Ren},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.02452},
year = {2023}
}
备注
To appear in MICCAI 2023. Code availability: https://github.com/longbai1006/LLCaps