論文の概要: MIPI 2022 Challenge on Quad-Bayer Re-mosaic: Dataset and Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07060v1
• Date: Thu, 15 Sep 2022 05:46:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-16 13:20:56.755579
• Title: MIPI 2022 Challenge on Quad-Bayer Re-mosaic: Dataset and Report
• Title（参考訳）: MIPI 2022 四面体再モザイクへの挑戦:データセットと報告
• Authors: Qingyu Yang, Guang Yang, Jun Jiang, Chongyi Li, Ruicheng Feng, Shangchen Zhou, Wenxiu Sun, Qingpeng Zhu, Chen Change Loy, Jinwei Gu
• Abstract要約: 本稿では,新しい画像センサと撮像アルゴリズムに着目した5つのトラックを含む,最初のMIPI課題を紹介する。 参加者は、高品質なQuadとBayerのペアの70(トレーニング)と15(検証)シーンを含む、新しいデータセットを提供した。 最終結果は、PSNR、SSIM、LPIPS、KLDなどの客観的指標を用いて評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.34148262169595
• 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, Quad Joint Remosaic and Denoise, one of the five tracks, working on the interpolation of Quad CFA to Bayer at full resolution, is introduced. The participants were provided a new dataset, including 70 (training) and 15 (validation) scenes of high-quality Quad and Bayer pairs. In addition, for each scene, Quad of different noise levels was provided at 0dB, 24dB, and 42dB. All the data were captured using a Quad sensor in both outdoor and indoor conditions. The final results are evaluated using objective metrics, including PSNR, SSIM, LPIPS, and KLD. 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,5つのトラックのうちの1つであるQuad Joint Remosaic and Denoiseについて,完全分解能でQuad CFAとBaierの補間作業について紹介する。 参加者は新しいデータセットを提供し、70(トレーニング)と15(評価)の高品質クワッドとバイエルペアのシーンを提供した。 さらに、各シーンごとに0dB、24dB、42dBのノイズレベルが異なるQuadが提供された。 すべてのデータは、屋外と屋内の両方の状況でクワッドセンサーを使って取得された。 最終結果は、PSNR、SSIM、LPIPS、KLDなどの客観的指標を用いて評価される。 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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  本稿では,新しい画像センサと撮像アルゴリズムに着目した5つのトラックを含む,最初のMIPI課題を紹介する。 参加者は、高品質なRGBWとBayerペアの70(トレーニング)と15(検証)シーンを含む、新しいデータセットを与えられた。 すべてのデータは、屋外と屋内の両方でRGBWセンサーで撮影されました。
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