本文介绍了首个移动智能摄影和成像 (MIPI) 挑战赛之一，使用新颖的 RGBW 联合重构和去噪算法对 RGBW CFA 进行完整分辨率的 Bayer 插值。

Sep, 2022

本文总结了 MIPI 2023 的 RGBW 联合融合和去噪声跟踪，对于其中排名前三的模型进行了详细描述，并使用 PSNR，SSIM，LPIPS 和 KLD 等客观指标进行了测评。

Apr, 2023

本文概述了在 MIPI 2023 上 RGBW Joint Remosaic and Denoise track 的参赛结果和对于参赛队伍开发的前三个最佳模型的详细描述。

Apr, 2023

本文介绍了首个面向移动智能摄影和成像（MIPI）的挑战赛之一， Quad Joint Remosaic 和 Denoise， 该赛道集中在利用新型图像传感器和成像算法实现 Quad CFA 到 Bayer 的全分辨率插值。参与者采用 70 个各种噪声级别的高质量 Quad 和 Bayer 数据集，并使用多种目标指标对结果进行了评估。

Sep, 2022

本文介绍了包含五个跟新型图像处理和图像传感器算法相关的主题的 MIPI 挑战，着重介绍了 RGB+ToF 深度完成，在这个主题中，RGB 传感器和 ToF 传感器的数据融合被探究，为此我们提供了一个新数据集 TetrasRGBD。

Sep, 2022

在 MIPI 2024 中，本文总结和回顾了少样本 RAW 图像去噪音的挑战，共有 165 名参与者成功注册，并有 7 支团队在最终测试阶段提交了成果，这次挑战的解决方案在少样本 RAW 图像去噪音上取得了最新的成果。

Jun, 2024

手机智能摄影和成像（MIPI）的发展受限于缺乏高质量的研究数据以及工业界和学术界的深入交流机会，本文总结和回顾了 MIPI 2024 的夜间光晕消除挑战，包括三个关注新型图像传感器和成像算法的轨道，通过本挑战开发出的解决方案在夜间光晕消除方面取得了最先进的性能。

May, 2024

MIPI 2024 的研究论文总结和回顾了夜间光斑去除问题，并介绍了该挑战的参与者情况和最终结果。

Apr, 2024

该研究论文总结和回顾了关于象限雷达移除的 MIPI 比赛。共 120 名参赛者成功注册，并且 11 个团队在测试中提交了结果。该比赛中开发的解决方案在夜间象限的去除方面取得了最先进的性能。本文提供了该比赛中开发的所有模型的详细描述。

May, 2023

本篇论文讨论了移动智能摄影和成像 (MIPI) 领域的第一个挑战，重点关注新型图像传感器和图像算法，并总结了 MIPI 2022 中的 Under-Display Camera 图像恢复跟踪测试结果。

Sep, 2022