論文の概要: MIPI 2022 Challenge on Under-Display Camera Image Restoration: Methods and Results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07052v1
• Date: Thu, 15 Sep 2022 05:13:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-16 13:21:13.595285
• Title: MIPI 2022 Challenge on Under-Display Camera Image Restoration: Methods and Results
• Title（参考訳）: MIPI 2022 アンダーディスクカメラ画像復元への挑戦:方法と結果
• Authors: Ruicheng Feng, Chongyi Li, Shangchen Zhou, Wenxiu Sun, Qingpeng Zhu, Jun Jiang, Qingyu Yang, Chen Change Loy, Jinwei Gu
• Abstract要約: 我々はMIPI 2022のUDC(Under-Display Camera)画像復元トラックを要約・レビューする。 合計167人の参加者が登録され、19チームが最終テストフェーズで結果を提出した。 この課題で開発されたソリューションは、Under-Display Camera Image Restorationにおける最先端のパフォーマンスを実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.61915017739895
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Developing and integrating advanced image sensors with novel algorithms in camera systems are prevalent with the increasing demand for computational photography and imaging on mobile platforms. However, the lack of high-quality data for research and the rare opportunity for in-depth exchange of views from industry and academia constrain the development of mobile intelligent photography and imaging (MIPI). To bridge the gap, we introduce the first MIPI challenge including five tracks focusing on novel image sensors and imaging algorithms. In this paper, we summarize and review the Under-Display Camera (UDC) Image Restoration track on MIPI 2022. In total, 167 participants were successfully registered, and 19 teams submitted results in the final testing phase. The developed solutions in this challenge achieved state-of-the-art performance on Under-Display Camera Image Restoration. A detailed description of all models developed in this challenge is provided in this paper. More details of this challenge and the link to the dataset can be found at https://github.com/mipi-challenge/MIPI2022.
• Abstract（参考訳）: カメラシステムにおける新しいアルゴリズムによる高度な画像センサの開発と統合は、モバイルプラットフォームでの計算写真や画像の需要の増加とともに普及している。 しかし、研究のための高品質なデータがないことと、産業や学界からの視点を深く交換する稀な機会が、モバイル・インテリジェント・フォトグラフィー・イメージング(MIPI)の開発を妨げている。 このギャップを埋めるために,新しいイメージセンサとイメージングアルゴリズムに焦点を当てた5つのトラックを含む,最初のmipiチャレンジを紹介する。 本稿では,mipi 2022のアンダーディスプレイカメラ(udc)画像復元トラックについて概説する。 合計167人の参加者が登録され、19チームが最終テストフェーズで結果を提出した。 この課題で開発されたソリューションは、Under-Display Camera Image Restorationにおける最先端のパフォーマンスを達成した。 本論文では,本課題で開発された全モデルについて詳述する。 この課題の詳細とデータセットへのリンクは、https://github.com/mipi-challenge/mipi2022にある。

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