Краткое содержание

arXiv:2511.14469v1 Тип объявления: новый Аннотация: Устранение размытия в условиях низкой освещенности представляет значительные трудности для таких приложений, как ночное видеонаблюдение и автономное вождение из-за слабого освещения и длительных выдержек. Хотя камеры событий предлагают потенциальные решения благодаря повышенной чувствительности к низкому уровню света и высокому временному разрешению, существующие методы объединения данных обычно используют поэтапные стратегии, что ограничивает их эффективность при комбинированных деградациях от низкого уровня освещения и движения. Для преодоления этого мы предлагаем CompEvent — сложную нейросетевую архитектуру, обеспечивающую целостную полную интеграцию данных событий и кадров RGB для улучшенного совместного восстановления. Компоненты CompEvent включают два основных элемента: 1) Сложный рекуррентный блок временного выравнивания (Complex Temporal Alignment GRU), который использует комплекснозначные свертки и обрабатывает видеопотоки и события итерационно с помощью GRU для достижения временного выравнивания и непрерывной интеграции; а также 2) Модуль комплексного пространственно-частотного обучения (Complex Space-Frequency Learning Module), выполняющий унифицированную обработку комплекснозначных сигналов одновременно в пространственной и частотной областях.