Abstract-Image demosaicing -ett av de viktigaste tidiga stadierna i digitala kamerarörledningar - tog itu med problemet med att rekonstruera en full-upplösning bild från så kallade färgfilterarrays. Trots enorma framsteg under pase årtiondet, en grundläggande fråga som återstår att ta itu med är hur man kan garantera den visuella kvaliteten på rekonstruerade bilder, särskilt i närvaro av bullerkorruption. Inspirerade av de senaste framstegen inom generativa kontrariska nätverk (GAN) presenterar vi en ny djupinlärningsstrategi mot gemensam demosaicing och denoising (JDD) med perceptuell optimering för att säkerställa den visuella kvaliteten på rekonstruerade bilder. De viktigaste bidragen i detta arbete inkluderar: 1) vi har utvecklat en GAN-baserad strategi för bilddemosacing där ett discriminatornätverk med både perceptuella och kontradiktoriska förlustfunktioner används för kvalitetssäkring; 2) vi föreslår att optimera den perceptuella kvaliteten på rekonstruerade bilder av den föreslagna GAN i ett slut-till-slut sätt. En sådan end-to-end optimering av GAN är särskilt effektiv för att gemensamt utnyttja den vinst som varje modulär komponent ger (t.ex. resthaltsinlärning i det generativa nätverket och perceptuell förlust i discriminatornätet). Våra omfattande experimentella resultat har på ett övertygande sätt förbättrat prestandan jämfört med befintliga toppmoderna metoder när det gäller både subjektiva och objektiva kvalitetsmått med en jämförbar beräkningskostnad. Index Terms-joint demosaicing and denoising (JDD), djupinlärning, Generative Adversarial Networks (GAN), perceptuell optimering.
Nyligen har ett generativt kontradiktoriskt nätverk föreslagits för att utföra gemensam demosaikering och denoisering med hjälp av perceptuell optimering REF.
Joint Demosaicing and Denoising with Perceptual Optimization on a Generative Adversarial Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}