从密集二值像素进行图像重建
计算机视觉与模式识别
2015-12-08 v1
摘要
近年来，密集二值像素 Gigavision 相机被提出，其模拟了摄影胶片的数字版本。虽然它似乎是 HDR 成像的一种有前景的解决方案，但其输出不能直接使用，需要图像重建过程。在这项工作中，我们将该问题表述为结合最大似然项与稀疏合成先验的凸目标函数的最小化。我们提出了 MLNet——一种新颖的前馈神经网络，在固定复杂度下产生可接受的输出质量，且比迭代算法快两个数量级。我们在摘要中给出了最先进的结果。
引用
@article{arxiv.1512.01774,
title = {Image reconstruction from dense binary pixels},
author = {Or Litany and Tal Remez and Alex Bronstein},
journal= {arXiv preprint arXiv:1512.01774},
year = {2015}
}
备注
Signal Processing with Adaptive Sparse Structured Representations (SPARS 2015)