12 megapixel 16-bitars linjär ingång (tonmoppad för visualisering) med HDR+ 400-600 ms bearbetas med vår algoritm 61 ms, PSNR = 28,4 dB bild. 1................................................................ Vår nya neurala nätverk arkitektur kan reproducera sofistikerade bildförbättringar med inference körs i realtid vid full HD-upplösning på mobila enheter. Det kan inte bara användas för att dramatiskt påskynda referensimplementeringar, utan kan också lära sig subjektiva effekter av mänsklig retuschering. Prestanda är en kritisk utmaning i mobil bildbehandling. Med tanke på en referensbildrörledning, eller till och med människojusterade bildpar, försöker vi reproducera förbättringarna och möjliggöra utvärdering i realtid. För detta introducerar vi en ny neural nätverk arkitektur inspirerad av bilaterala rutnät bearbetning och lokala affin färg transformerar. Med hjälp av par av input/output-bilder tränar vi ett konvolutionellt neuralt nätverk för att förutsäga koefficienterna för en lokal-affin modell i bilateralt utrymme. Vår arkitektur lär sig att fatta lokala, globala och innehållsberoende beslut för att approximera den önskade bildomvandlingen. Vid runtime, neurala nätverket förbrukar en låg-upplösning version av inmatningsbilden, producerar en uppsättning affin omvandlingar i bilateralt utrymme, upp prover dessa omvandlingar i en kant-bevarande mode med hjälp av en ny skärande nod, och sedan tillämpar de upp sampled transformationer till den fullupplösta bilden. Vår algoritm behandlar högupplösta bilder på en smartphone i millisekunder, ger en realtid sökare på 1080p upplösning, och matchar kvaliteten på toppmoderna approximering tekniker på en stor klass av bildoperatörer. Till skillnad från tidigare arbete tränas vår modell offline från data och kräver därför inte tillgång till den ursprungliga operatören vid drifttidpunkten. Detta gör det möjligt för vår modell att lära sig komplexa, scenberoende omvandlingar för vilka ingen referens implementering finns tillgänglig, såsom fotografiska redigeringar av en människa retuscher.
Gharbi m.fl. REF har utbildat en modell för att förutsäga lokala afffin transforms i kanten/färg bilaterala utrymme, som kan fungera som en approximation till kantaware bildfilter och färg / ton justeringar för realtid bildförbättring.
Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancement
{'venue': 'ACM Trans. Graph. 36, 4, Article 118 (2017)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}