学习联合去模糊、去马赛克与降噪原始图像
图像与视频处理
2021-04-15 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
我们解决了含噪原始图像的非盲去模糊与去马赛克问题。我们调整了一种现有的基于学习的 RGB 图像去模糊方法以处理原始图像，引入了一个新的可解释模块来联合对它们进行去马赛克和去模糊。我们在遵循真实可逆相机管线转换为原始图像的 RGB 图像上训练该模型。我们在定量基准上证明了该模型相对于堆叠去马赛克和去模糊模块的两阶段方法的有效性。我们还将我们的方法应用于从真实图像中去除相机固有的模糊（其颜色相关点扩散函数），本质上是去模糊清晰图像。
引用
@article{arxiv.2104.06459,
title = {Learning to Jointly Deblur, Demosaick and Denoise Raw Images},
author = {Thomas Eboli and Jian Sun and Jean Ponce},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.06459},
year = {2021}
}