AISP

AISP

深度学习应用于低级别计算机视觉与成像技术

AISP项目聚焦于低级别计算机视觉和成像的深度学习应用,涵盖RAW图像处理、RAW重建与合成、学习型图像信号处理(ISP)、图像增强与恢复(如去噪和去模糊),以及多镜头散景效果渲染。项目亮点包括高效的散景效果渲染、适用于智能手机的实时感知图像增强、结合模型和数据驱动的ISP设计,以及AIM 2022 RAW重建挑战的解决方案。该项目定期更新,保持领域的前沿进展。

AI Image Signal ProcessingComputational PhotographyRAW图像处理图像增强多镜头散景效果Github开源项目

AISP 项目介绍

项目背景

AISP(AI Image Signal Processing and Computational Photography)是一个开创性的项目,专注于低级别计算机视觉和成像领域的深度学习应用。该项目涉及多种图像处理技术,包括原始图像处理、原始图像重建和合成,学习型图像信号处理(ISP)、图像增强与修复(去噪、去模糊)、多镜头散景效应渲染等。项目研究的成果已在许多重要的学术会议上展示,受到学术界的高度关注。

主要研究成果

高效的多镜头散景效果渲染与转换

这一研究是NTIRE 2023 散景挑战赛的基准方案,探索散景效果的渲染和转换技术。该成果展示了一种最先进的多镜头散景效果处理方法,为图像平滑过渡和背景虚化提供了新的解决方案。

智能手机实时应用的感知图像增强(LPIENet)

LPIENet 是专为智能手机设计的轻量级感知图像增强网络。随着相机设计和成像管道的进步,智能手机能够拍摄高质量的图像,但由于镜头和尺寸限制,图像常常会出现噪声和失真等问题。LPIENet 致力于以低计算成本改善这些问题,保持高效和有竞争力的表现。

基于模型的图像信号处理器(ISP)

在AAAI 2022会议上,AISP项目提出了一种结合数据驱动和模型基于的方法,用于通过可学习字典对ISP进行建模。该方法不仅能够重建原始图像,还可以在后续任务(如去噪)中提高性能。

AIM 2022 反向ISP挑战

这一挑战旨在通过研究如何从相机的RGB图像恢复出原始的RAW图像,推动更复杂的图像复原任务的发展,比如去噪和超分辨率。成功的解决方案可以为其他任务提供可靠的合成数据。

未来方向

AISP项目团队计划每月更新项目内容,持续推进影像处理技术的发展。他们在社交应用上,与图像处理领域的挑战赛合作,并积极部署创新方案于商用设备,为学术研究和商业应用架起桥梁。

联系信息

对于任何问题或合作意向,欢迎联系项目负责人与协调者Marcos Conde (marcos.conde@uni-wuerzburg.de)。他也是NTIRE和AIM挑战赛的联合组织者之一。

AISP项目通过开创性的方法和持续的技术创新,在图像信号处理领域取得了显著的进展,是提升现有图像处理技术的重要实践者。

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