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双摄像头联合去模糊-去噪

计算机视觉与模式识别 2023-09-19 v1

摘要

近期的图像增强方法已显示出使用一对长曝光与短曝光图像进行低光摄影的优势。这些图像模态具有互补的优缺点:前者因相机或物体运动而干净但模糊,后者因光子数低而清晰但含噪。受现代智能手机配备多个后置摄像头传感器的事实启发,我们提出一种获取高质量图像的新颖双摄像头方法。我们的方法使用由一个摄像头捕获的同步短曝光图像连拍,以及由另一个摄像头同时捕获的长曝光图像。拥有与长曝光图像同步的短曝光连拍使我们能够 (i) 通过使用连拍而非单幅图像获得更好的去噪,(ii) 从连拍中恢复运动并将其用于长曝光图像的运动感知去模糊,以及 (iii) 融合两者结果以进一步提升质量。我们的方法在 GoPro 数据集的合成双摄像头图像上以比次优方法少五倍的训练参数实现了 state-of-the-art 结果。我们还表明,在真实同步双摄像头捕获上,我们的方法在定性上优于竞争方法。

关键词

引用

@article{arxiv.2309.08826,
  title  = {Dual-Camera Joint Deblurring-Denoising},
  author = {Shayan Shekarforoush and Amanpreet Walia and Marcus A. Brubaker and Konstantinos G. Derpanis and Alex Levinshtein},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2309.08826},
  year   = {2023}
}

备注

Project webpage: http://shekshaa.github.io/Joint-Deblurring-Denoising/