BSRAW: 改进盲RAW图像超分辨率
图像与视频处理
2023-12-27 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
在智能手机和紧凑型相机中，图像信号处理器（ISP）将RAW传感器图像转换为人类可读的sRGB图像。大多数流行的超分辨率方法从sRGB图像出发，进一步放大并提高其质量。然而，由于非线性的ISP变换，在sRGB域中建模退化是复杂的。尽管存在这个已知问题，只有少数方法直接处理RAW图像并应对真实世界的传感器退化。我们处理RAW域中的盲图像超分辨率。我们设计了一个专门针对原始传感器数据训练模型的现实退化流程。我们的方法考虑了传感器噪声、散焦、曝光和其他常见问题。使用我们的流程训练的BSRAW模型可以放大真实场景的RAW图像并提高其质量。作为这项工作的一部分，我们还为此任务提供了一个新的DSLM数据集和基准。
引用
@article{arxiv.2312.15487,
title = {BSRAW: Improving Blind RAW Image Super-Resolution},
author = {Marcos V. Conde and Florin Vasluianu and Radu Timofte},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.15487},
year = {2023}
}
备注
IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) 2024