ISP遇见深度学习：图像处理信号处理的深度学习方法综述
机器学习
2023-05-24 v2 图像与视频处理
摘要
相机的整个图像信号处理器(ISP)依赖若干处理过程来转换来自彩色滤光片阵列(CFA)传感器的数据，例如去马赛克、去噪和增强。这些过程可通过硬件或软件执行。近年来，深度学习已成为其中部分过程的解决方案，甚至可使用单一神经网络替代整个ISP来完成该任务。本工作中，我们调研了该领域的若干近期研究，并提供更深入的分析与比较，包括结果以及供未来研究者改进的潜在方向。
引用
@article{arxiv.2305.11994,
title = {ISP meets Deep Learning: A Survey on Deep Learning Methods for Image Signal Processing},
author = {Matheus Henrique Marques da Silva and Jhessica Victoria Santos da Silva and Rodrigo Reis Arrais and Wladimir Barroso Guedes de Araújo Neto and Leonardo Tadeu Lopes and Guilherme Augusto Bileki and Iago Oliveira Lima and Lucas Borges Rondon and Bruno Melo de Souza and Mayara Costa Regazio and Rodolfo Coelho Dalapicola and Claudio Filipi Gonçalves dos Santos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.11994},
year = {2023}
}