論文の概要: BSRAW: Improving Blind RAW Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15487v1
• Date: Sun, 24 Dec 2023 14:17:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 17:50:36.806865
• Title: BSRAW: Improving Blind RAW Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: bsraw: ブラインドraw画像の超高解像度化
• Authors: Marcos V. Conde, Florin Vasluianu, Radu Timofte
• Abstract要約: RAW領域におけるブラインド画像の超解像化に取り組む。 生センサデータを用いたトレーニングモデルに特化した,現実的な劣化パイプラインを設計する。 私たちのパイプラインでトレーニングしたBSRAWモデルは、リアルタイムRAW画像をスケールアップし、品質を向上させることができます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.408484584265985
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In smartphones and compact cameras, the Image Signal Processor (ISP) transforms the RAW sensor image into a human-readable sRGB image. Most popular super-resolution methods depart from a sRGB image and upscale it further, improving its quality. However, modeling the degradations in the sRGB domain is complicated because of the non-linear ISP transformations. Despite this known issue, only a few methods work directly with RAW images and tackle real-world sensor degradations. We tackle blind image super-resolution in the RAW domain. We design a realistic degradation pipeline tailored specifically for training models with raw sensor data. Our approach considers sensor noise, defocus, exposure, and other common issues. Our BSRAW models trained with our pipeline can upscale real-scene RAW images and improve their quality. As part of this effort, we also present a new DSLM dataset and benchmark for this task.
• Abstract（参考訳）: スマートフォンやコンパクトカメラでは、画像信号処理装置(ISP)はRAWセンサーイメージを人間の読みやすいsRGB画像に変換する。 一般的な超解像法は、sRGB画像から分離し、さらにアップスケールし、品質を向上する。 しかし、非線形ISP変換のため、sRGB領域の劣化のモデル化は複雑である。 この既知の問題にもかかわらず、rawイメージを直接処理し、現実世界のセンサー劣化に取り組む方法はわずかである。 RAW領域におけるブラインド画像の超解像化に取り組む。 生センサデータを用いたトレーニングモデルに特化した,現実的な劣化パイプラインを設計する。 センサノイズ,デフォーカス,露出,その他の一般的な問題を考察する。 私たちのパイプラインでトレーニングしたBSRAWモデルは、リアルタイムRAW画像をスケールアップし、品質を向上させることができます。 この取り組みの一環として、このタスクのための新しいDSLMデータセットとベンチマークも提示します。

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