移动设备上的实时屏下摄像头图像复原与 HDR
图像与视频处理
2023-11-24 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
全面屏设备的新趋势意味着将摄像头置于屏幕后方，以带来更大的屏占比、增强眼神交流，并在智能手机、电视或平板上提供无开孔 viewing 体验。另一方面，屏下摄像头（UDC）捕捉的图像被其前方的屏幕退化。用于图像复原的深度学习方法可显著减少所捕捉图像的退化，为人眼提供满意结果。然而，大多数提出的方案不够可靠或高效，无法在移动设备上实时使用。本文中，我们旨在使用高效的深度学习方法解决该图像复原问题，这些方法能够在商用智能手机上实时处理 FHD 图像，同时提供高质量结果。我们提出一种用于盲 UDC 图像复原与 HDR 的轻量模型，并提供了比较不同方法在智能手机上性能与运行时间的基准。我们的模型在 UDC 基准上具竞争力，同时运算量比其他方法少 x4。据我们所知，我们是首个从效率与生产角度研究并分析这一真实世界单图像复原问题的工作。
引用
@article{arxiv.2211.14040,
title = {Real-Time Under-Display Cameras Image Restoration and HDR on Mobile Devices},
author = {Marcos V. Conde and Florin Vasluianu and Sabari Nathan and Radu Timofte},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.14040},
year = {2023}
}
备注
ECCV 2022 AIM Workshop. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2210.13552