通过级联颜色与亮度补偿渲染夜间图像
计算机视觉与模式识别
2022-04-22 v2 图像与视频处理
摘要
图像信号处理（ISP）对相机成像至关重要，神经网络（NN）方案已广泛部署于白天场景。缺乏充足的夜间图像数据集以及对夜间光照特性的认识，给使用现有 NN ISP 实现高质量渲染带来了巨大挑战。为此，我们首先构建了一个高分辨率夜间 RAW-RGB（NR2R）数据集，其白平衡与色调映射由专业人员进行标注。同时，为最好地捕捉夜间光照光源的特性，我们开发了 CBUnet，一种两阶段 NN ISP，以级联方式补偿颜色与亮度属性。实验表明，与传统 ISP 流水线相比，我们的方法具有更好的视觉质量，并在 NTIRE 2022 夜间摄影渲染挑战赛的两个赛道中分别凭借大众与专业摄影师的偏好选择位列第二。代码与相关材料可在我们的网站获取：https://njuvision.github.io/CBUnet。
引用
@article{arxiv.2204.08970,
title = {Rendering Nighttime Image Via Cascaded Color and Brightness Compensation},
author = {Zhihao Li and Si Yi and Zhan Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.08970},
year = {2022}
}
备注
Accepted by NTIRE 2022 (CVPR Workshop)