基于成像模拟的后处理光学像差校正
计算机视觉与模式识别
2023-05-11 v1 图形学
多媒体
图像与视频处理
摘要
随着移动摄影的日益普及，人们在退化图像重建方面投入了大量精力。由于光学像差在空间上的变化在镜头设计过程中无法避免，近期的商用相机已将这些校正任务中的一部分从光学设计转移到后处理系统。然而，若不结合光学参数，这些系统对像差的校正效果有限。在本工作中，我们提出一种实用方法来恢复由光学像差引起的退化。具体而言，我们基于所提出的光学点扩散函数模型建立了一个成像模拟系统。给定相机的光学参数，该系统可生成这些特定设备的成像结果。为进行复原，我们在成像模拟系统生成的合成数据对上设计了一个空间自适应网络模型，大幅消除了通过大量拍摄与配准来获取训练数据的开销。此外，我们分别在定制的单反（DSLR）相机镜头和华为荣耀20上，通过模拟与实验对所提方法进行了全面评估。实验表明，我们的方案成功去除了空间变化的模糊与色散。与最先进的去模糊方法相比，所提方法以更低的计算开销取得了更好的结果。而且，该重建技术不会引入人工纹理，且便于迁移到当前商用相机。项目页面：\url{https://github.com/TanGeeGo/ImagingSimulation}。
引用
@article{arxiv.2305.05867,
title = {Optical Aberration Correction in Postprocessing using Imaging Simulation},
author = {Shiqi Chen and Huajun Feng and Dexin Pan and Zhihai Xu and Qi Li and Yueting Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.05867},
year = {2023}
}
备注
Published in ACM TOG. 15 pages, 13 figures