Fugu-MT 論文翻訳(概要): An End-to-End Real-World Camera Imaging Pipeline

論文の概要: An End-to-End Real-World Camera Imaging Pipeline

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10773v1
Date: Sat, 16 Nov 2024 11:19:03 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-19 14:27:32.246783
Title: An End-to-End Real-World Camera Imaging Pipeline
Title（参考訳）: エンド・ツー・エンドのリアル・ワールド・カメラ・イメージング・パイプライン
Authors: Kepeng Xu, Zijia Ma, Li Xu, Gang He, Yunsong Li, Wenxin Yu, Taichu Han, Cheng Yang,
Abstract要約: 本稿では,リアルタイムカメラ撮像性能を向上させるために,エンドツーエンドカメラ撮像パイプライン(RealCamNet)を提案する。 RealCamNetはRAWからRGBへの高品質な変換とコンパクトな画像圧縮のために設計されている。実験の結果,RealCamNetは推論遅延を低く抑え,最高の速度歪み性能が得られることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 26.595914212462183
License:
Abstract: Recent advances in neural camera imaging pipelines have demonstrated notable progress. Nevertheless, the real-world imaging pipeline still faces challenges including the lack of joint optimization in system components, computational redundancies, and optical distortions such as lens shading.In light of this, we propose an end-to-end camera imaging pipeline (RealCamNet) to enhance real-world camera imaging performance. Our methodology diverges from conventional, fragmented multi-stage image signal processing towards end-to-end architecture. This architecture facilitates joint optimization across the full pipeline and the restoration of coordinate-biased distortions. RealCamNet is designed for high-quality conversion from RAW to RGB and compact image compression. Specifically, we deeply analyze coordinate-dependent optical distortions, e.g., vignetting and dark shading, and design a novel Coordinate-Aware Distortion Restoration (CADR) module to restore coordinate-biased distortions. Furthermore, we propose a Coordinate-Independent Mapping Compression (CIMC) module to implement tone mapping and redundant information compression. Existing datasets suffer from misalignment and overly idealized conditions, making them inadequate for training real-world imaging pipelines. Therefore, we collected a real-world imaging dataset. Experiment results show that RealCamNet achieves the best rate-distortion performance with lower inference latency.
Abstract（参考訳）: ニューラルカメラ画像パイプラインの最近の進歩は顕著な進歩を示している。それにもかかわらず、実際の撮像パイプラインは、システムコンポーネントのジョイント最適化の欠如、計算冗長性、レンズシェーディングなどの光学歪みなどの課題に直面しており、これを踏まえ、実世界の撮像性能を向上させるために、エンドツーエンドの撮像パイプライン(RealCamNet)を提案する。本手法は,従来の断片化多段階画像信号処理からエンドツーエンドアーキテクチャへ展開する。このアーキテクチャは、全パイプライン間の共同最適化と座標バイアス歪みの復元を容易にする。 RealCamNetはRAWからRGBへの高品質な変換とコンパクトな画像圧縮のために設計されている。具体的には、座標依存の光歪み、例えば、ナビネット、ダークシェーディングを深く分析し、座標バイアスの歪みを復元する新しい座標認識歪み回復モジュール(CADR)を設計する。さらに、トーンマッピングと冗長な情報圧縮を実装するためのコーディネート独立マッピング圧縮(CIMC)モジュールを提案する。既存のデータセットは、ミスアライメントや過度に理想化された条件に悩まされており、実際の画像パイプラインのトレーニングには不十分である。そこで我々は,実世界の画像データセットを収集した。実験の結果,RealCamNetは推論遅延を低く抑え,最高の速度歪み性能が得られることがわかった。

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