IllumiCurveNet: Low-Light Image Enhancement of Lunar Permanently Shadowed Regions Using a Self-Guided Loss Framework
Notice bibliographique
Résumé
Lunar Permanently Shadowed Regions (PSRs) are areas near the Moon’s poles that remain in perpetual darkness due to its axial tilt. Obtaining clear and high-quality images of these regions are crucial for exploring lunar surface and detecting valuable minerals. However, due to the absence of illumination, PSR images often suffer from low visibility, poor contrast, and elevated noise levels, making their enhancement a significant challenge. To overcome these challenges, this paper introduces IllumiCurveNet, a novel framework leveraging an encoder-decoder architecture with spatial attention, dilated convolutions, and adaptive gamma correction for illuminance optimization. It uses the proposed Self-Guided Loss Framework that integrates the novel texture preservation and contrast enhancement losses, along with exposure control, spatial consistency, color consistency, and total variation losses, enabling robust enhancement without paired training data. IllumiCurveNet achieves state-of-the-art performance on PSR images with no-reference image quality metrics, surpassing other zero-shot methods. The results highlight IllumiCurveNet’s potential for applications in lunar mapping, rover navigation, and resource analysis, advancing visual perception in unlit extraterrestrial environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».