NeRD：基于神经场的去马赛克方法
计算机视觉与模式识别
2023-04-14 v1 图像与视频处理
摘要
我们提出 NeRD，一种从 Bayer 模式生成全彩图像的新的去马赛克（demosaicking）方法。我们的方法利用神经场的进展，通过将图像表示为带有正弦激活函数的基于坐标的神经网络来执行去马赛克。网络的输入是空间坐标和低分辨率 Bayer 模式，而输出是相应的 RGB 值。一个由 ResNet 和 U-net 混合而成的编码器网络增强了图像的隐式神经表示，以通过先验学习提升其质量并确保空间一致性。我们的实验结果表明，NeRD 优于传统的和最先进的基于 CNN 的方法，并显著缩小了与基于 transformer 的方法之间的差距。
引用
@article{arxiv.2304.06566,
title = {NeRD: Neural field-based Demosaicking},
author = {Tomas Kerepecky and Filip Sroubek and Adam Novozamsky and Jan Flusser},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.06566},
year = {2023}
}
备注
5 pages, 4 figures, 1 table