Abstract-This paper presenterar en omfattande studie av att tillämpa det konvolutionella neurala nätverket (CNN) för att lösa demosaierande problem. Papperet presenterar två CNN-modeller som lär sig end-to-end-kartläggningar mellan mosaikproverna och de ursprungliga bildplåstren med fullständig information. I fallet Bayer färgfilter array (CFA) används, en utvärdering på populära riktmärken bekräftar att de datadrivna, automatiskt inlärda funktioner av CNN-modellerna är mycket effektiva och vår bästa föreslagna CNN-modell överträffar de nuvarande state-of-the-art algoritmer. Experiment visar att de föreslagna CNN-modellerna kan prestera lika bra i både sRGB-utrymmet och det linjära utrymmet. Det visas också att CNN-modellen kan utföra gemensam denoisering och demonstration. CNN-modellen är mycket flexibel och kan enkelt användas för att demontera med valfri CFA-design. Vi utbildar CNN-modeller för demonstration med tre olika CFA och får bättre resultat än befintliga metoder. Med den stora flexibiliteten att kopplas till alla CFA presenterar vi den första datadrivna gemensamma optimeringen av CFA-designen och demonteringsmetoden med CNN. Experiment visar att kombinationen av det automatiskt upptäckta CFA-mönstret och den automatiskt framtagna demosaikmetoden överträffar andra mönster och demosaikmetoder. Visuella jämförelser bekräftar att de föreslagna metoderna minskar fler visuella artefakter. Slutligen visar vi att CNN-modellen också är effektiv för det mer allmänna demosaicing problemet med rumsligt varierande exponering och färg och kan användas för att ta bilder av högre dynamiska intervall med ett enda skott. De föreslagna modellerna och de noggranna experimenten tillsammans visar att CNN är ett effektivt och mångsidigt verktyg för att lösa demosaikproblemet. Index Terms-convolutional neural network, demosaicing, färgfilter array (CFA).
Ett arbete som nyligen utförts av Syu et al. föreslår att CNNs för gemensam optimering av färgfilter array och en motsvarande demosaierande filter REF.
Learning Deep Convolutional Networks for Demosaicing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}