Inom digital fotografering har två bildrenoveringsuppgifter studerats ingående och lösts självständigt: demosaiering och superupplösning. Båda dessa uppgifter har att göra med kamerans upplösningsbegränsningar. Utföra superupplösning på en demosaierad bilder förvärrar helt enkelt artefakter som införs genom demosaiering. I detta dokument visar vi att sådan ackumulering av fel lätt kan avvärjas genom att gemensamt utföra demosaikering och super-upplösning. I detta syfte föreslår vi ett djupt nätverk för att lära sig en end-to-end-kartläggning mellan Bayer-bilder och högupplösta bilder. Genom att träna på högkvalitativa prover, vår djupa kvarvarande demosaik och super-upplösning nätverk kan återställa högkvalitativa super-upplösta bilder från lågupplöst Bayer mosaik i ett enda steg utan att producera de artefakter som är gemensamma för sådan bearbetning när de två åtgärderna görs separat. Vi utför omfattande experiment för att visa att vårt djupa kvarvarande nätverk uppnår demosaierade och superupplösta bilder som är överlägsna toppmoderna både kvalitativt och när det gäller PSNR- och SSIM-mått.
Zhou m.fl. REF föreslog ett kvarvarande neuralt nätverk för gemensam demosaikering och superupplösning genom att utföra en end-to-end-kartläggning mellan Bayer-bilder och högupplösta RGB-bilder.
Deep Residual Network for Joint Demosaicing and Super-Resolution
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}