低照度条件下で撮影された画像における深刻なノイズ、色偏差、偽影などの問題に対処するため、照明情報を用いた三段階の低照度画像強調アルゴリズム（IG-TSNet）を提案する。本アルゴリズムは、画像のグローバル情報を捉えるフーリエ周波数領域の利点と、空間領域におけるTransformerの遠隔依存関係モデリングの利点を組み合わせ、照明情報を用いて強調全過程を指導する。IG-TSNetは三つの段階で構成されており、ピクセル強調段階では適応的パラメータ調整機構により画像のグローバル表現を強化する。フーリエ再構成段階では、照明プライオリを用いて振幅および位相スペクトルを二重チャネルで最適化し、画像のグローバル再構成を実現する。クロスアテンション融合段階では、軽量クロスアテンション機構が埋め込まれた二重経路U型構造ネットワークを設計し、フーリエ再構成出力と照明ブランチから得られた照明誘導情報をクロスアテンションで融合する。最後に、6つのLLIEベンチマークデータセットでアルゴリズムを評価した。実験結果は、IG-TSNetが露出不足領域の輝度を効果的に向上させ、ノイズを確実に抑制し、斑点や偽影を導入せず堅牢に画像の色精度を保持することを示した。IG-TSNetは9つの指標で最適な性能を達成した。3つのペアデータセットにおけるPSNRはそれぞれ26.968、27.880、28.939 dB、SSIMは0.867、0.882、0.947、LPIPSは0.099、0.141、0.047であった。3つの非ペアデータセットにおけるBRISQUEは25.67、20.51、18.80、NIQEは3.79、4.09、4.02であった。本論文は低照度画像強調のための周波数領域と空間領域の結合強調アルゴリズムを提案する。

画像強調;低照度画像;フーリエ周波数領域;クロスアテンション;Transformer