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环亚娱乐开户:品牌探索:在稀缺背后寻找品牌轨迹

文章来源:环亚娱乐开户    发布时间:2018年05月21日 20:55  【字号:      】

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图 2:SID 数据集中的示例图像。前两排是户外图像,下面是室内图像。长时间曝光的参考图像(有效)在前面显示,短时曝光的输入 图像(基本黑色)在有效图像后面显示。室外相机处照度一般在 0.2 到 5 勒克斯之间,室内为 0.03 到 0.3 勒克斯之间。

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方法

从成像传感器获取原始数据后,传统的图像处理流程会用一系列模块(如白平衡、去马赛克、去噪、锐化、色彩空间转换、伽马校正等)对其进行处理。这些模块通常会根据相机的不同进行微调。Jiang 等人 [18] 提出使用大量经过学习的局部线性(L3)滤波器来模仿常见成像系统里的复杂非线性流程,然而传统流程和 L3 流程都无法很好地处理快速低照度成像,因为它们无法处理极低的信噪比。Hasinoff 等人 [14] 提出了适用于手机相机的连拍成像流程。该方法通过对齐混合多个图像得到良好的结果,但同时会增加其复杂度(例如对应密度估计),且可能难以将其应用于视频捕获。

图 3:不同图像处理流程的结构。(a)从上到下分别是:传统的图像处理流程、L3 流程 [18] 和连拍成像流程 [14]。(b)我们的流程。

建议使用端到端学习来实现快速低照度图像的直接单图像处理。具体来说,训练一个全卷积网络(FCN)[22,25] 来执行整个图像处理流程。近期的成果表明,纯 FCN 可以有效地承载很多图像处理算法 [40,5],因此我们尝试将这种方法应用到极低照度成像中。我们不使用传统相机处理流程生成的 sRGB 图像,而是使用 RAW 格式的原始传感器数据。




(责任编辑:改凌蝶)

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