저조도 환경에서 촬영된 이미지의 심한 노이즈, 색상 왜곡, 가상 잔상 등의 문제를 해결하기 위해 조명 정보를 이용한 3단계 저조도 이미지 향상 알고리즘(IG-TSNet)을 제안한다. 이 알고리즘은 푸리에 주파수 영역이 이미지의 전역 정보를 포착하는 이점과 Transformer가 공간 영역에서 원거리 의존성을 모델링하는 장점을 결합하고, 조명 정보를 통해 전체 향상 과정을 안내한다. IG-TSNet은 세 단계가 연쇄적으로 구성되며, 픽셀 향상 단계에서는 적응형 매개변수 조정 메커니즘을 통해 이미지의 전역 표현을 강화한다; 푸리에 재구성 단계에서는 조명 프라이어를 사용해 진폭과 위상 스펙트럼의 이중 채널 최적화를 수행하여 이미지의 전역 재구성을 실현한다; 교차 주의 융합 단계에서는 경량화된 교차 주의 메커니즘이 내장된 이중 경로 U형 구조 네트워크를 설계해 푸리에 재구성 출력과 조명 분기에서 얻은 조명 가이드 정보를 교차 주의 융합한다. 마지막으로, 6개의 LLIE 벤치마크 데이터 세트에서 알고리즘을 평가했다. 실험 결과 IG-TSNet이 저노출 영역의 밝기를 효과적으로 향상시키고, 노이즈를 신뢰성 있게 억제하며 얼룩과 가상 잔상을 유발하지 않고 이미지 색상 정확도를 안정적으로 유지함을 보여준다. IG-TSNet은 9개 지표에서 최적 성능을 달성했다. 3개의 쌍으로 된 데이터 세트에서 PSNR은 각각 26.968, 27.880, 28.939 dB, SSIM은 0.867, 0.882, 0.947, LPIPS는 0.099, 0.141, 0.047이었다. 3개의 비쌍 데이터 세트에서 BRISQUE 점수는 각각 25.67, 20.51, 18.80, NIQE 값은 3.79, 4.09, 4.02였다. 본 논문은 저조도 이미지 향상을 위한 주파수-공간 연합 향상 알고리즘을 제시한다.

이미지 향상; 저조도 이미지; 푸리에 주파수 영역; 교차 주의; Transformer