論文の概要: SAGAN: Adversarial Spatial-asymmetric Attention for Noisy Nona-Bayer Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08619v1
• Date: Sat, 16 Oct 2021 17:21:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-21 10:48:09.224748
• Title: SAGAN: Adversarial Spatial-asymmetric Attention for Noisy Nona-Bayer Reconstruction
• Title（参考訳）: ノイズNona-Bayer再建に対する逆向き空間非対称注意法
• Authors: S M A Sharif, Rizwan Ali Naqvi, Mithun Biswas
• Abstract要約: Nona-Bayer Color Filter Array (CFA) パターンは、伝統的なベイアパターンの最も有効な代替品の1つである。 このような非Bayer CFAパターンは、大きな利点があるにもかかわらず、ノイズの多いセンサデータからRGBイメージを再構成しながら視覚的アーチファクトを生成することができる。 本研究では,ノイズの多いNona-Bayer CFAからRGB画像再構成を総合的に学習する上での課題について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0850101961203746
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Nona-Bayer colour filter array (CFA) pattern is considered one of the most viable alternatives to traditional Bayer patterns. Despite the substantial advantages, such non-Bayer CFA patterns are susceptible to produce visual artefacts while reconstructing RGB images from noisy sensor data. This study addresses the challenges of learning RGB image reconstruction from noisy Nona-Bayer CFA comprehensively. We propose a novel spatial-asymmetric attention module to jointly learn bi-direction transformation and large-kernel global attention to reduce the visual artefacts. We combine our proposed module with adversarial learning to produce plausible images from Nona-Bayer CFA. The feasibility of the proposed method has been verified and compared with the state-of-the-art image reconstruction method. The experiments reveal that the proposed method can reconstruct RGB images from noisy Nona-Bayer CFA without producing any visually disturbing artefacts. Also, it can outperform the state-of-the-art image reconstruction method in both qualitative and quantitative comparison. Code available: https://github.com/sharif-apu/SAGAN_BMVC21.
• Abstract（参考訳）: Nona-Bayer Color Filter Array (CFA) パターンは、伝統的なベイアパターンの最も有効な代替品の1つである。 このような非Bayer CFAパターンは、大きな利点にもかかわらず、ノイズの多いセンサデータからRGBイメージを再構成しながら視覚的アーチファクトを生成することができる。 本研究では,ノイズの多いnona-bayer cfaからrgb画像再構成の課題を包括的に解決する。 両方向変換と大カーネルグローバルアテンションを共同で学習し,視覚的アーチファクトを減らすための空間非対称アテンションモジュールを提案する。 提案モジュールと逆学習を組み合わせることで,Nona-Bayer CFAから可視画像を生成する。 提案手法の有効性を検証し,最新の画像再構成法と比較した。 実験の結果,提案手法はノイズの多いNona-Bayer CFAからRGB画像を再構成できることがわかった。 また, 質的, 定量的に比較すれば, 最先端画像再構成法を上回ることができる。 コード:https://github.com/sharif-apu/SAGAN_BMVC21。

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