論文の概要: Reversed Image Signal Processing and RAW Reconstruction. AIM 2022 Challenge Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11153v1
• Date: Thu, 20 Oct 2022 10:43:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-21 15:43:00.708115
• Title: Reversed Image Signal Processing and RAW Reconstruction. AIM 2022 Challenge Report
• Title（参考訳）: 逆画像信号処理とRAW再構成 AIM 2022 チャレンジレポート
• Authors: Marcos V. Conde, Radu Timofte, Yibin Huang, Jingyang Peng, Chang Chen, Cheng Li, Eduardo P\'erez-Pellitero, Fenglong Song, Furui Bai, Shuai Liu, Chaoyu Feng, Xiaotao Wang, Lei Lei, Yu Zhu, Chenghua Li, Yingying Jiang, Yong A, Peisong Wang, Cong Leng, Jian Cheng, Xiaoyu Liu, Zhicun Yin, Zhilu Zhang, Junyi Li, Ming Liu, Wangmeng Zuo, Jun Jiang, Jinha Kim, Yue Zhang, Beiji Zou, Zhikai Zong, Xiaoxiao Liu, Juan Mar\'in Vega, Michael Sloth, Peter Schneider-Kamp, Richard R\"ottger, Furkan K{\i}nl{\i}, Bar{\i}\c{s} \"Ozcan, Furkan K{\i}ra\c{c}, Li Leyi, SM Nadim Uddin, Dipon Kumar Ghosh, Yong Ju Jung
• Abstract要約: 本稿では,AIM 2022 Challenge on Reversed Image Signal Processing and RAW Reconstructionを紹介する。 我々は,メタデータを使わずにRGBから生のセンサイメージを回収し,ISP変換を「逆」することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 109.2135194765743
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Cameras capture sensor RAW images and transform them into pleasant RGB images, suitable for the human eyes, using their integrated Image Signal Processor (ISP). Numerous low-level vision tasks operate in the RAW domain (e.g. image denoising, white balance) due to its linear relationship with the scene irradiance, wide-range of information at 12bits, and sensor designs. Despite this, RAW image datasets are scarce and more expensive to collect than the already large and public RGB datasets. This paper introduces the AIM 2022 Challenge on Reversed Image Signal Processing and RAW Reconstruction. We aim to recover raw sensor images from the corresponding RGBs without metadata and, by doing this, "reverse" the ISP transformation. The proposed methods and benchmark establish the state-of-the-art for this low-level vision inverse problem, and generating realistic raw sensor readings can potentially benefit other tasks such as denoising and super-resolution.
• Abstract（参考訳）: カメラはセンサーRAW画像をキャプチャして、その統合されたイメージシグナルプロセッサ(ISP)を使用して、人間の目に適したRGB画像に変換する。 RAW領域(例えば、画像デノイング、ホワイトバランス)における多くの低レベル視覚タスクは、シーンの照度、12ビットでの幅広い情報、センサー設計との線形関係のために動作する。 それにもかかわらず、RAWイメージデータセットは、すでに大規模でパブリックなRGBデータセットよりも、収集が困難で高価である。 本稿では,AIM 2022 Challenge on Reversed Image Signal Processing and RAW Reconstructionを紹介する。 我々は,メタデータを使わずにRGBから生のセンサイメージを回収し,ISP変換を「逆」することを目的としている。 提案手法とベンチマークにより、この低レベルの視覚逆問題に対する最先端の手法が確立され、リアルな生のセンサー読み取りを生成することは、ノイズ除去や超高解像度化といった他のタスクに利益をもたらす可能性がある。

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