: Vårt end-to-end system rekonstruerar bilder och tillsammans står för demosaicking, denoising, deconvolution, och saknas datarekonstruktion. Tack vare separationen av bildmodell och formulering baserad på naturbilder tidigare stödjer vi både konventionella och okonventionella sensorkonstruktioner. Exempel Konventionella rörledningar för att fånga, visa och lagra bilder definieras vanligen som en serie kaskadmoduler, var och en ansvarig för att ta itu med ett visst problem. Även om denna uppdelning-och-konquer tillvägagångssätt ger många fördelar, introducerar det också ett kumulativt fel, eftersom varje steg i rörledningen endast beaktar utgången av föregående steg, inte den ursprungliga sensordata. Vi föreslår en end-to-end-system som är medveten om kameran och bildmodellen, upprätthåller naturlig bild tidigare, samtidigt som gemensamt redovisa för gemensamma bildbehandling steg som demosaicking, denoizing, deconvolution, och så vidare, allt direkt i en given utdata representation (t.ex., YUV, DCT). Vårt system är flexibelt och vi demonstrerar det på vanliga Bayer bilder samt bilder från anpassade sensorer. I samtliga fall uppnår vi stora förbättringar i bildkvalitet och signalrekonstruktion jämfört med den senaste tekniken. Slutligen visar vi att vår strategi är kapabel att mycket effektivt hantera högupplösta bilder, vilket gör även mobila implementationer möjliga.
Heide och Al. REF utvecklade ett ramverk för att utföra gemensamma bildbehandlingssteg i en ISP baserat på den naturliga bilden tidigare.
FlexISP: a flexible camera image processing framework
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}