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Deep Demosaicing Using ResNet-Bottleneck Architecture

  • 2020
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Divakar Verma
Manish Kumar
Srinivas Eregala
Erschienen in
Computer Vision and Image Processing
Verlag
Springer Singapore

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Abstract

Demosaicing ist ein grundlegender Schritt in einer Kamera-Pipeline zur Erstellung eines vollständigen RGB-Bildes aus den von einem Kamerasensor erfassten bayer-Daten. Die herkömmlichen Signalverarbeitungsalgorithmen versagen bei komplexen Musterbildern, die zu mehreren Artefakten wie Moire, Farbe und Zipper-Artefakten führen. Das vorgeschlagene, auf tiefem Lernen basierende Modell entfernt solche Artefakte und erzeugt Bilder von visuell überlegener Qualität. Das Modell schneidet sowohl auf dem sRGB (Standard-RGB-Farbraum) als auch auf den linearen Datensätzen ohne Umschulung gut ab. Es basiert auf Convolutional Neural Networks (CNNs) und verwendet eine Residualarchitektur mit mehreren "Residual Bottleneck Blocks" mit jeweils 3 CNN-Schichten. Durch die Verwendung von 1 1 Kernen konnte die Anzahl der Filter (Breite) des Modells erhöht und somit die Abhängigkeiten zwischen den Kanälen besser erlernt werden.
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Vorheriges Kapitel Video Based Deception Detection Using Deep Recurrent Convolutional Neural Network
Nächstes Kapitel Psychological Stress Detection Using Deep Convolutional Neural Networks
Titel
Deep Demosaicing Using ResNet-Bottleneck Architecture
Verfasst von
Divakar Verma
Manish Kumar
Srinivas Eregala
Copyright-Jahr
2020
Verlag
Springer Singapore
Buch
Computer Vision and Image Processing

Print ISBN: 978-981-15-4017-2

Electronic ISBN: 978-981-15-4018-9

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-15-4018-9_16
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