論文の概要: Deep Contrastive Patch-Based Subspace Learning for Camera Image Signal Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00253v4
• Date: Tue, 3 Oct 2023 14:48:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 11:33:22.206809
• Title: Deep Contrastive Patch-Based Subspace Learning for Camera Image Signal Processing
• Title（参考訳）: カメラ画像信号処理のための深部コントラストパッチに基づく部分空間学習
• Authors: Yunhao Yang, Yi Wang, Chandrajit Bajaj
• Abstract要約: 我々は、カメラISPを改良し、異質なアーティファクトに対して堅牢なパッチベースのローカルサブスペースディープニューラルネットワークを提案する。 Patch Subspace Learning Autoencoder (PSL-AE) と呼ぶ。 PSL-AEは、コントラスト学習によって、異なるアーティファクトタイプや歪みレベルを持つ、ノイズの多い第2クリーンイメージペアから抽出されたパッチを符号化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.678834480723395
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Camera Image Signal Processing (ISP) pipelines can get appealing results in different image signal processing tasks. Nonetheless, the majority of these methods, including those employing an encoder-decoder deep architecture for the task, typically utilize a uniform filter applied consistently across the entire image. However, it is natural to view a camera image as heterogeneous, as the color intensity and the artificial noise are distributed vastly differently, even across the two-dimensional domain of a single image. Varied Moire ringing, motion blur, color-bleaching, or lens-based projection distortions can all potentially lead to a heterogeneous image artifact filtering problem. In this paper, we present a specific patch-based, local subspace deep neural network that improves Camera ISP to be robust to heterogeneous artifacts (especially image denoising). We call our three-fold deep-trained model the Patch Subspace Learning Autoencoder (PSL-AE). The PSL-AE model does not make assumptions regarding uniform levels of image distortion. Instead, it first encodes patches extracted from noisy a nd clean image pairs, with different artifact types or distortion levels, by contrastive learning. Then, the patches of each image are encoded into corresponding soft clusters within their suitable latent sub-space, utilizing a prior mixture model. Furthermore, the decoders undergo training in an unsupervised manner, specifically trained for the image patches present in each cluster. The experiments highlight the adaptability and efficacy through enhanced heterogeneous filtering, both from synthesized artifacts but also realistic SIDD image pairs.
• Abstract（参考訳）: カメラ画像信号処理(isp)パイプラインは、異なる画像信号処理タスクで魅力的な結果を得ることができる。 それでも、タスクにエンコーダ-デコーダ深層アーキテクチャを使用するものを含むこれらのメソッドの大部分は、通常、画像全体に一貫して適用される一様フィルタを使用する。 しかし、色強度と人工雑音が1枚の画像の2次元領域にわたっても大きく異なるため、カメライメージを異種と見なすことは自然である。 様々なモアレリング、動きのぼやけ、カラーブレッシング、レンズベースの投影歪みは、すべて異種画像アーティファクトフィルタリング問題を引き起こす可能性がある。 本稿では,カメラISPが不均一なアーティファクト(特に画像デノイング)に対して堅牢であるように改良された,特定のパッチベースの局所部分空間ディープニューラルネットワークを提案する。 私たちは3次元深層学習モデルであるpatch subspace learning autoencoder (psl-ae) と呼んでいる。 PSL-AEモデルは画像歪みの均一なレベルについて仮定しない。 代わりに、コントラスト学習によって、異なるアーティファクトタイプや歪みレベルを持つ、ノイズの多い第2クリーンイメージペアから抽出されたパッチをコード化する。 次に、各画像のパッチを対応する潜在サブ空間内のソフトクラスタに符号化し、先行混合モデルを利用する。 さらに、デコーダは教師なしの方法でトレーニングを受け、特に各クラスタに存在するイメージパッチのためにトレーニングされる。 実験では、合成された人工物と現実的なSIDDイメージペアの両方から、改良された異種フィルタリングによる適応性と有効性を強調した。

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