論文の概要: Inheriting Bayer's Legacy-Joint Remosaicing and Denoising for Quad Bayer Image Sensor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13571v1
• Date: Thu, 23 Mar 2023 16:16:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-27 16:57:41.318661
• Title: Inheriting Bayer's Legacy-Joint Remosaicing and Denoising for Quad Bayer Image Sensor
• Title（参考訳）: quad bayerイメージセンサのためのbayerのレガシージョイントリモーザリングとデノイジングの継承
• Authors: Haijin Zeng, Kai Feng, Jiezhang Cao, Shaoguang Huang, Yongqiang Zhao, Hiep Luong, Jan Aelterman, and Wilfried Philips
• Abstract要約: ピクセルビンニングをベースとしたQuadセンサーは、低照度撮像におけるコンパクトカメラのハードウェア制限を克服する、有望なソリューションとして登場した。 そこで本稿では,ノイズフリーベイアパターンとノイズフリーベイアパターンの変換が可能なデュアルヘッド継手消音ネットワーク(DJRD)を提案する。 提案手法は,ハードウェアやソフトウェアの複雑さを伴わずに,約3dBの競合モデルよりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.36002828484577
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pixel binning based Quad sensors have emerged as a promising solution to overcome the hardware limitations of compact cameras in low-light imaging. However, binning results in lower spatial resolution and non-Bayer CFA artifacts. To address these challenges, we propose a dual-head joint remosaicing and denoising network (DJRD), which enables the conversion of noisy Quad Bayer and standard noise-free Bayer pattern without any resolution loss. DJRD includes a newly designed Quad Bayer remosaicing (QB-Re) block, integrated denoising modules based on Swin-transformer and multi-scale wavelet transform. The QB-Re block constructs the convolution kernel based on the CFA pattern to achieve a periodic color distribution in the perceptual field, which is used to extract exact spectral information and reduce color misalignment. The integrated Swin-Transformer and multi-scale wavelet transform capture non-local dependencies, frequency and location information to effectively reduce practical noise. By identifying challenging patches utilizing Moire and zipper detection metrics, we enable our model to concentrate on difficult patches during the post-training phase, which enhances the model's performance in hard cases. Our proposed model outperforms competing models by approximately 3dB, without additional complexity in hardware or software.
• Abstract（参考訳）: ピクセルビンニングをベースとしたQuadセンサーは、低照度撮像におけるコンパクトカメラのハードウェア制限を克服する、有望なソリューションとして登場した。 しかし、結合により空間分解能が低下し、非バイヤーCFAアーティファクトが生じる。 これらの課題に対処するために、ノイズのないQuad Bayerパターンと標準ノイズのないBayerパターンの変換を可能にするDJRD(Dual-head Joint Remosaicing and Denoising Network)を提案する。 DJRDは、新しく設計されたQuad Bayer Remosaicing (QB-Re)ブロック、Swin-transformerとマルチスケールウェーブレット変換に基づく統合デノナイジングモジュールを含む。 QB-Reブロックは、CFAパターンに基づいて畳み込みカーネルを構築し、知覚領域における周期的な色分布を達成する。 Swin-Transformerとマルチスケールウェーブレット変換は、非局所的な依存関係、周波数、位置情報を捕捉し、実用的なノイズを効果的に低減する。 moire と zipper 検出メトリクスを利用した挑戦的パッチを識別することにより,トレーニング後に難しいパッチを集中させることで,ハードケースでのモデルの性能を向上させることができる。 提案モデルは,ハードウェアやソフトウェアの複雑さを増すことなく,約3dbの競合モデルを上回る。

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