En konventionell kamera utför olika signalbehandling steg sekventiellt för att rekonstruera en bild från en rå Bayer bild. Vid utförandet av denna bearbetning i flera steg ackumuleras det kvarstående felet från varje steg i bilden och försämrar kvaliteten på den slutliga rekonstruerade bilden. I det här dokumentet presenterar vi ett fullständigt konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för att utföra fel pixelkorrigering, denoisering, vitbalansering, exponeringskorrigering, demosaicing, färgtransform och gammakodning. Så vitt vi vet är detta den första CNN tränade end-to-end att utföra hela bildsignalbehandlingsledningen i en kamera. Genom omfattande experiment visar vi att det föreslagna CNN-baserade bildsignalbehandlingssystemet fungerar bättre än de konventionella signalbehandlingsrörledningar som utför bearbetningen sekventiellt.
Ratnasingam REF har kombinerat felpunktsinterpolering, demosaikering, denoisering, vitbalansering, exponeringskorrigering och kontrastförstärkning med hjälp av ett enda CNN.
Deep Camera: A Fully Convolutional Neural Network for Image Signal Processing
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshop (ICCVW)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshop (ICCVW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}