論文の概要: Survey on software ISP methods based on Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11994v1
• Date: Fri, 19 May 2023 20:37:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 01:22:48.133122
• Title: Survey on software ISP methods based on Deep Learning
• Title（参考訳）: ディープラーニングに基づくソフトウェアISP手法に関する調査研究
• Authors: Matheus Henrique Marques da Silva, Jhessica Victoria Santos da Silva, Rodrigo Reis Arrais, Wladimir Barroso Guedes de Ara\'ujo Neto, Leonardo Tadeu Lopes, Guilherme Augusto Bileki, Iago Oliveira Lima, Lucas Borges Rondon, Bruno Melo de Souza, Mayara Costa Regazio, Rodolfo Coelho Dalapicola, Claudio Filipi Gon\c{c}alves dos Santos
• Abstract要約: カメラのイメージシグナルプロセッサ(ISP)全体は、カラーフィルタアレイ(CFA)センサーからデータを変換する複数のプロセスに依存している。 ディープラーニング(Deep Learning)は、その一部、あるいはひとつのニューラルネットワークを使ってISP全体を置き換えるためのソリューションとして登場した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The entire Image Signal Processor (ISP) of a camera relies on several processes to transform the data from the Color Filter Array (CFA) sensor, such as demosaicing, denoising, and enhancement. These processes can be executed either by some hardware or via software. In recent years, Deep Learning has emerged as one solution for some of them or even to replace the entire ISP using a single neural network for the task. In this work, we investigated several recent pieces of research in this area and provide deeper analysis and comparison among them, including results and possible points of improvement for future researchers.
• Abstract（参考訳）: カメラの全画像信号処理装置(isp)は、デモサイシング、デノイジング、エンハンスメントなど、カラーフィルタアレイ(cfa)センサーからデータを変換するためのいくつかのプロセスに依存している。 これらのプロセスはハードウェアでもソフトウェアでも実行できる。 近年では、Deep Learningが一部のソリューションとして登場したり、あるいはひとつのニューラルネットワークを使ってISP全体を置き換えたりもしています。 本研究では,この領域における最近の研究をいくつか調査し,今後の研究成果や改善点などについて,より深い分析と比較を行った。

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