論文の概要: CRISPnet: Color Rendition ISP Net
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10562v2
- Date: Tue, 22 Mar 2022 09:34:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-23 11:55:44.168979
- Title: CRISPnet: Color Rendition ISP Net
- Title（参考訳）: CRISPnet:カラーレンタルISPネット
- Authors: Matheus Souza, Wolfgang Heidrich
- Abstract要約: 画像信号プロセッサ(ISP)は、ノイズの多い生センサ測定からカラーイメージを再構築するための、歴史的に成長したソフトウェアシステムである。
複雑でレガシなスマートフォンISPと比較して色再現精度を特に目標とする最初の学習ISPモデルであるCRISPnetを提案する。
また,高ダイナミックレンジモニタデータと実世界のデータの両方からなるISPイメージデータセットを,実際の携帯電話ISPパイプラインで取得する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.210464009273934
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Image signal processors (ISPs) are historically grown legacy software systems
for reconstructing color images from noisy raw sensor measurements. They are
usually composited of many heuristic blocks for denoising, demosaicking, and
color restoration. Color reproduction in this context is of particular
importance, since the raw colors are often severely distorted, and each smart
phone manufacturer has developed their own characteristic heuristics for
improving the color rendition, for example of skin tones and other visually
important colors.
In recent years there has been strong interest in replacing the historically
grown ISP systems with deep learned pipelines. Much progress has been made in
approximating legacy ISPs with such learned models. However, so far the focus
of these efforts has been on reproducing the structural features of the images,
with less attention paid to color rendition.
Here we present CRISPnet, the first learned ISP model to specifically target
color rendition accuracy relative to a complex, legacy smart phone ISP. We
achieve this by utilizing both image metadata (like a legacy ISP would), as
well as by learning simple global semantics based on image classification --
similar to what a legacy ISP does to determine the scene type. We also
contribute a new ISP image dataset consisting of both high dynamic range
monitor data, as well as real-world data, both captured with an actual cell
phone ISP pipeline under a variety of lighting conditions, exposure times, and
gain settings.
- Abstract（参考訳）: 画像信号プロセッサ(ISP)は、ノイズの多い生センサ測定からカラーイメージを再構築するための、歴史的に成長したソフトウェアシステムである。
それらは通常、装飾、解体、色復元のための多くのヒューリスティックブロックで構成されている。
この文脈での色再現は特に重要であり、生の色はしばしばひどく歪められ、各携帯電話メーカーは、肌色やその他の視覚的に重要な色などの色調を改善するために独自の特徴的ヒューリスティックを開発した。
近年では、歴史的に成長したISPシステムをディープラーニングパイプラインに置き換えることへの関心が高まっている。
このような学習モデルによるレガシーISPの近似には、多くの進歩があった。
しかし、これらの取り組みの焦点は画像の構造的特徴の再現であり、色調にはあまり注意が払われていない。
ここでは、複雑でレガシなスマートフォンISPと比較して色再現精度を特に目標とする、最初の学習ISPモデルであるCRISPnetを紹介する。
我々は、画像メタデータ(レガシISPのような)と、画像分類に基づく単純なグローバルセマンティクス(レガシISPがシーンタイプを決定するために何をしているかに似たもの)の両方を活用することで、これを実現する。
また,高ダイナミックレンジモニタデータと実世界のデータの両方からなるISPイメージデータセットを,様々な照明条件,露光時間,ゲイン設定の下で,実際の携帯電話ISPパイプラインでキャプチャした。
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