Trots en snabb ökning av kvaliteten på inbyggda smartphone-kameror, deras fysiska begränsningar - små sensorstorlek, kompakta linser och bristen på specifik hårdvara, -hindra dem att uppnå kvalitetsresultat av DSLR-kameror. I detta arbete presenterar vi en end-to-end djupe learning approach som överbryggar denna lucka genom att översätta vanliga bilder till DSLRquality bilder. Vi föreslår att lära sig översättningsfunktionen med hjälp av ett kvarvarande konvolutionellt neuralt nätverk som förbättrar både färgåtergivning och bildskärpa. Eftersom den vanliga genomsnittliga kvadratförlusten inte är väl lämpad för att mäta perceptuell bildkvalitet, introducerar vi en sammansatt perceptuell felfunktion som kombinerar innehåll, färg och texturförluster. De två första förlusterna definieras analytiskt, medan texturförlusten lärs in på ett kontradiktoriskt sätt. Vi presenterar även DPED, en storskalig datauppsättning som består av verkliga bilder tagna från tre olika telefoner och en high-end reflexkamera. Våra kvantitativa och kvalitativa bedömningar visar att den förbättrade bildkvaliteten är jämförbar med DSLR-tagna bilder, medan metoden generaliseras till alla typer av digitalkamera.
Dessutom föreslår DPED Ref en end-to-end metod med hjälp av en sammansatt perceptuell felfunktion för att översätta låg kvalitet mobiltelefon bilder till DSLR-kvalitet bilder.
DSLR-Quality Photos on Mobile Devices with Deep Convolutional Networks
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}