基于合成事件引导的低光照视频增强
计算机视觉与模式识别
2022-08-24 v1
摘要
低光照视频增强（LLVE）是一项重要且具有挑战性的任务，在摄影和自动驾驶等诸多领域有应用。与单图像低光照增强不同，大多数 LLVE 方法利用相邻帧的时间信息来恢复目标帧的颜色并去除噪声。然而，这些基于多帧对齐与增强框架的算法在遭遇极暗光照或快速运动时可能产生多帧融合伪影。本文受事件低延迟和高动态范围的启发，利用多帧合成的事件来引导低光照视频的增强与复原。我们的方法包含三个阶段：1）事件合成与增强，2）事件与图像融合，3）低光照增强。在该框架中，我们分别为第二和第三阶段设计了两个新颖模块（事件-图像融合变换与事件引导双分支）。大量实验表明，我们的方法在合成与真实 LLVE 数据集上均优于现有的低光照视频或单图像增强方法。
引用
@article{arxiv.2208.11014,
title = {Low-Light Video Enhancement with Synthetic Event Guidance},
author = {Lin Liu and Junfeng An and Jianzhuang Liu and Shanxin Yuan and Xiangyu Chen and Wengang Zhou and Houqiang Li and Yanfeng Wang and Qi Tian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.11014},
year = {2022}
}