本文提出了可训练的图像信号处理框架，通过使用智能手机拍摄 RAW 图像，可以生成 DSLR 画质的图像，其中使用了色彩条件 ISP 网络和优化的参数色彩映射，在设计具有高效全局上下文模块的颜色预测网络的同时，使用了鲁棒的遮蔽对齐损失函数。同时推出了 ISP in the Wild（ISPW）数据集，并在两个数据集上取得了新的最先进的结果。

Mar, 2022

研究表明，使用 PyNET 可以使用单个端到端深度学习模型取代复杂的手工设计相机 ISP 解决方案，实现精细图像恢复，并将移动相机传感器直接获得的 RAW Bayer 数据转换为使用专业高端 DSLR 相机采集的相片，无需了解特定的移动 ISP 实现。

Feb, 2020

现代智能手机相机中，图像信号处理器（ISP）是将传感器的原始读数转换为用户可感知的 RGB 图像的核心元素。我们提出了一个可以捕捉全局上下文信息的模块，并利用该模块构建了一个高效且简单的神经 ISP，实现了对不同基准测试集的全分辨率真实智能手机图像的最新成果。

Apr, 2024

本文设计了基于小波变换和空间注意力机制的双分支网络（WDNet），用于图像去马赛克处理，并在 Rain 100 和 Raindrop 800 数据集上优于现有的图像去雨滴方法。

Jul, 2020

提出了一种名为 CameraNet 的新型框架，采用两个 CNN 模块来处理图像恢复和图像增强两个相对独立的子任务，CamaraNet 通过两个模块逐步处理恢复和增强子任务，从而取得了比传统 ISP 管线更好的重建质量。

Aug, 2019

本文提出了一种新的卷积神经网络，叫做 Wavelet 通道注意力模块与融合网络，通过利用小波变换和逆小波变换来恢复图像，结合通道注意力，取得了比现有方法更好的降雨噪声图像去噪效果。

Jul, 2020

该研究提出了一种基于深度学习的图像信号处理流程来提高移动相机的感知性能，通过使用 Sony IMX586 Quad Bayer 移动传感器和专业的 102 百万像素中画幅相机拍摄的 RAW-RGB 图像对生成所作的全新学习型 ISP 数据集来评估该方法，其处理时间低于 100 毫秒且具有高保真度。

May, 2021

本文研究了最近关于相机 ISP 的几个新型深度学习方法和研究成果，提供了深入分析和比较，包括结果和未来研究的潜在改进点。

May, 2023

该论文提出了一种将小波变换与 CNN 融合的方法，通过 DWT/IDWT 层将特征图分成低频和高频两部分来提高 CNN 对噪声和对抗性攻击的鲁棒性，并在 COCO 检测数据集上不断提高 object detectors 性能的实验结果表明，该方法可以有效提升 CNN 的训练速度和精度。

Jul, 2021

本文提出了一种用于水下图像恢复的深度神经网络模型 Deep WaveNet，采用多重上下文特征和注意力跳过机制，有效地解决了水下环境中波长不对称性引起的色彩失真问题。文中实验证明，该模型在多个高级视觉任务方面表现优于已有模型，并且开源代码。

Jun, 2021