Conventional pipelines for capturing, displaying, and storing images
are usually defined as a series of cascaded modules, each responsible
for addressing a particular problem. While this divide-and-conquer
approach offers many benefits, it also introduces a cumulative error,
as each step in the pipeline only considers the output of the previous
step, not the original sensor data. We propose an end-to-end system
that is aware of the camera and image model, enforces naturalimage
priors, while jointly accounting for common image processing
steps like demosaicking, denoising, deconvolution, and so forth, all
directly in a given output representation (e.g., YUV, DCT). Our
system is flexible and we demonstrate it on regular Bayer images as
well as images from custom sensors. In all cases, we achieve large
improvements in image quality and signal reconstruction compared
to state-of-the-art techniques. Finally, we show that our approach is
capable of very efficiently handling high-resolution images, making
even mobile implementations feasible.
Conventional pipelines for capturing, displaying, and storing imagesare usually defined as a series of cascaded modules, each responsiblefor addressing a particular problem. While this divide-and-conquerapproach offers many benefits, it also introduces a cumulative error,as each step in the pipeline only considers the output of the previousstep, not the original sensor data. We propose an end-to-end systemthat is aware of the camera and image model, enforces naturalimagepriors, while jointly accounting for common image processingsteps like demosaicking, denoising, deconvolution, and so forth, alldirectly in a given output representation (e.g., YUV, DCT). Oursystem is flexible and we demonstrate it on regular Bayer images aswell as images from custom sensors. In all cases, we achieve largeimprovements in image quality and signal reconstruction comparedto state-of-the-art techniques. Finally, we show that our approach iscapable of very efficiently handling high-resolution images, makingeven mobile implementations feasible.
การแปล กรุณารอสักครู่..

ปกติท่อสำหรับการจับ , การแสดงและการจัดเก็บภาพมักกำหนดเป็นชุดของทั้งโมดูลแต่ละรับผิดชอบเพื่อแก้ไขปัญหาเฉพาะ ในขณะที่การแบ่งและพิชิตวิธีการให้สิทธิประโยชน์มากมาย มันยังแนะนำข้อผิดพลาดที่สะสมแต่ละขั้นตอนในท่อเพียงพิจารณาออกก่อนหน้านี้ขั้นตอนที่ไม่เดิม เซ็นเซอร์ข้อมูล เราเสนอแบบระบบที่ทราบของกล้องและภาพนางแบบ , บังคับ naturalimageลำดับ ในขณะที่ร่วมบัญชีสำหรับประมวลผลภาพทั่วไปขั้นตอนเหมือนกับ demosaicking denoising ธีค โวลูชั่น , , , และอื่น ๆทั้งหมดโดยตรงในได้รับการแสดงผล ( เช่น YUV DCT , ) ของเราระบบมีความยืดหยุ่น และเราแสดงให้เห็นในรูปเป็นปกติ ไบเออร์เป็นภาพจากเซ็นเซอร์ที่กำหนดเอง ในทุกกรณี เราบรรลุขนาดใหญ่การปรับปรุงคุณภาพของภาพและสัญญาณการเปรียบเทียบเทคนิคล่าสุด สุดท้ายเราแสดงให้เห็นว่า วิธีการคือสามารถมีประสิทธิภาพมากในการจัดการภาพความละเอียดสูง ,แม้แต่โทรศัพท์มือถือได้อย่างคุ้มค่า
การแปล กรุณารอสักครู่..
