LL-GaussianImage: Efficient Image Representation for Zero-shot Low-Light Enhancement with 2D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2601.15772v1 📥 PDF

作者: Yuhan Chen, Wenxuan Yu, Guofa Li, Yijun Xu, Ying Fang, Yicui Shi, Long Cao, Wenbo Chu, Keqiang Li

分类: cs.CV

发布日期: 2026-01-22

💡 一句话要点

提出LL-GaussianImage，用于在2D高斯溅射压缩域内进行零样本弱光增强。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 弱光增强 2D高斯溅射 压缩域处理 零样本学习 图像表示

📋 核心要点

  1. 现有弱光增强算法主要在像素域操作，处理2DGS压缩图像需要繁琐的解压缩-增强-再压缩流程，效率低且引入二次退化。
  2. LL-GaussianImage框架通过语义引导的混合专家增强，直接在2DGS压缩域进行弱光增强，无需完全解压缩。
  3. 该方法采用多目标协同损失函数和两阶段优化，在保持高压缩比的同时，实现了高质量的弱光图像增强。

📝 摘要（中文）

本文提出LL-GaussianImage，这是一个首个为在2D高斯溅射（2DGS）压缩表示域内直接进行弱光增强而设计的零样本无监督框架。该框架具有三个主要优势。首先，设计了一个语义引导的混合专家增强框架，利用渲染图像作为指导，对2DGS的稀疏属性空间应用动态自适应变换，从而实现压缩即增强，无需完全解压缩到像素网格。其次，建立了一个多目标协同损失函数系统，严格约束增强过程中的平滑性和保真度，抑制伪影并提高视觉质量。第三，采用两阶段优化过程来实现重建即增强，通过单尺度重建确保基础表示的准确性，并增强网络鲁棒性。在保持高压缩比的同时，实现了低光图像的高质量增强。实验结果验证了该范例在压缩表示域内直接处理的可行性和优越性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在2D高斯溅射（2DGS）压缩图像上进行弱光增强的问题。现有方法通常需要在解压缩后的像素域进行增强，这导致计算效率低下，并且由于多次压缩和解压缩操作，图像质量会受到影响。因此，如何在压缩域内直接进行高效的弱光增强是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是在2DGS的压缩表示域内直接进行弱光增强，避免了繁琐的解压缩-增强-再压缩流程。通过学习一种映射关系，将2DGS的属性（如颜色、不透明度等）进行调整，从而达到增强图像亮度和对比度的目的。这种方法可以提高效率，并减少由于多次压缩和解压缩带来的图像质量损失。

技术框架：LL-GaussianImage框架主要包含以下几个模块：1) 2DGS表示模块：使用2DGS来表示低光图像。2) 语义引导的混合专家增强模块：该模块利用渲染图像的语义信息，动态地调整2DGS的属性。3) 多目标协同损失函数模块：该模块用于约束增强过程中的平滑性和保真度。4) 两阶段优化模块：该模块首先进行单尺度重建，然后进行弱光增强。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了首个在2DGS压缩表示域内直接进行弱光增强的框架。与现有方法相比，该方法避免了繁琐的解压缩-增强-再压缩流程，提高了效率，并减少了图像质量损失。此外，语义引导的混合专家增强模块和多目标协同损失函数模块也是该论文的创新点。

关键设计：在语义引导的混合专家增强模块中，论文使用渲染图像作为指导，动态地调整2DGS的属性。具体来说，论文使用一个神经网络来学习一个映射关系，将渲染图像的语义信息映射到2DGS的属性调整参数。在多目标协同损失函数模块中，论文使用了多个损失函数来约束增强过程中的平滑性和保真度，包括重建损失、平滑损失和感知损失等。两阶段优化策略首先确保基础表示的准确性，然后进行弱光增强，提升了网络的鲁棒性。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了LL-GaussianImage框架的有效性。实验结果表明，该框架在保持高压缩比的同时，能够显著提高低光图像的视觉质量。与现有方法相比，该框架在效率和图像质量方面都具有优势。具体性能数据未知，但论文强调了其在压缩域内直接处理的优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要对低光图像进行增强的场景，例如安防监控、自动驾驶、医学影像等。通过在压缩域内直接进行增强，可以显著提高处理效率，并减少图像质量损失，从而提升相关应用的性能和用户体验。未来，该方法还可以扩展到其他图像处理任务，例如图像去噪、图像超分辨率等。

📄 摘要（原文）

2D Gaussian Splatting (2DGS) is an emerging explicit scene representation method with significant potential for image compression due to high fidelity and high compression ratios. However, existing low-light enhancement algorithms operate predominantly within the pixel domain. Processing 2DGS-compressed images necessitates a cumbersome decompression-enhancement-recompression pipeline, which compromises efficiency and introduces secondary degradation. To address these limitations, we propose LL-GaussianImage, the first zero-shot unsupervised framework designed for low-light enhancement directly within the 2DGS compressed representation domain. Three primary advantages are offered by this framework. First, a semantic-guided Mixture-of-Experts enhancement framework is designed. Dynamic adaptive transformations are applied to the sparse attribute space of 2DGS using rendered images as guidance to enable compression-as-enhancement without full decompression to a pixel grid. Second, a multi-objective collaborative loss function system is established to strictly constrain smoothness and fidelity during enhancement, suppressing artifacts while improving visual quality. Third, a two-stage optimization process is utilized to achieve reconstruction-as-enhancement. The accuracy of the base representation is ensured through single-scale reconstruction and network robustness is enhanced. High-quality enhancement of low-light images is achieved while high compression ratios are maintained. The feasibility and superiority of the paradigm for direct processing within the compressed representation domain are validated through experimental results.