本文综述了 NTIRE 2024 挑战赛的夜间摄影渲染。该挑战的目标是寻找处理夜间条件下拍摄的原始相机图像并在标准 RGB（sRGB）颜色空间中生成图像质量高的输出图像的解决方案。与去年的比赛不同，挑战图像是使用移动电话收集的，并且算法的速度也与其输出质量一起被测量。为了评估结果，足够数量的观众被要求评估所提出解决方案的视觉质量，考虑到任务的主观性。有两个提名：质量和效率。根据评估时间，对输出质量排名前 5 的解决方案进行了排序（见图 1）。排名靠前的参与者的解决方案有效地代表了夜间摄影渲染的最新技术水平。更多结果可在此 https 链接找到。

Jun, 2024

本文介绍了 NTIRE 2020 关于知觉极限超分辨率的挑战，重点关注了提出的解决方案和结果。挑战任务旨在基于先前的低和高分辨率图像集合对输入图像进行 16 倍的超分辨率处理，通过设计网络实现最佳知觉质量和接近真实效果的高分辨率结果，并评估了单图像超分辨率的最新技术水平。有 280 名注册参赛者，19 个团队提交了最终结果。

May, 2020

本文回顾了 NTIRE 2024 挑战赛关于图像超分辨率（$ imes$4）的研究，突出了提出的解决方案和获得的结果；该挑战要求利用先前的信息从低分辨率图像生成相应的 4 倍放大的高分辨率图像；其目标是推动最先进的超分辨率性能设计 / 解决方案，对计算资源（如模型大小和 FLOPs）或训练数据没有限制；此挑战通过在 DIV2K 测试数据集上使用 PSNR 度量来评估性能；比赛吸引了 199 名注册者，其中有 20 个团队提交了有效的参赛作品；这个集体努力不仅推动了单图像超分辨率的性能界限，还提供了该领域当前趋势的全面概述。

Apr, 2024

对 NTIRE 2024 原始图像超分辨率挑战赛及其结果进行综述，该挑战的目标是通过 2 倍放大 RAW Bayer 图像来探索现代图像信号处理中 RAW 超分辨率的新方法。其中，参与者注册了 230 个，挑战期间提交了 45 个结果，笔者对前 5 名的表现进行了回顾，作为 RAW 图像超分辨率领域现有技术水平的指标。

Apr, 2024

这篇论文回顾了 NTIRE 2020 关于真实世界超分辨率的挑战，重点关注参与方法和最终结果。该挑战旨在提高超分辨率领域的技术水平，提供了包括图像处理伪影和智能手机图像两个领域的评估标准，并吸引了 22 个团队的参与。

May, 2020

本文总结了首个基于光场图像超分辨率的 NTIRE 挑战赛，该挑战旨在在标准双三次降级下将光场图像进行超分辨率处理，其中着重探讨了如何利用大量视角相互补充的角度信息来进行超分辨率处理，并介绍了从 148 个参赛者中评选出的 11 个团队的解决方案和他们的关键技巧。

Apr, 2023

该论文回顾了 2022 年 CVPR 的 NTIRE 研讨会中关于受限高动态范围（HDR）成像的挑战。本文聚焦于竞赛设定、数据集、提议的方法以及他们的结果。竞赛旨在从多个相应的低动态范围（LDR）观测中估计 HDR 图像，这些观测可能会受到欠曝或过曝区域和不同噪声来源的影响。竞赛由两个轨道组成，强调保真度和复杂性约束。在跟踪 1 中，要求参与者在强制执行低复杂性约束的同时优化客观保真度分数。在跟踪 2 中，要求参与者在强制执行保真度约束的同时最小化其解决方案的复杂度。这两个轨道使用相同的数据和指标：保真度通过与基准 HDR 图像进行相对于 PSNR 的计算来进行测量，包括通过乘积累加（MAC）操作的数量和运行时间（以秒为单位）的复杂性指标。

May, 2022

本文总结了第一届 NTIRE 立体影像超分辨率挑战赛，该挑战赛通过标准双三次降采样实现了在立体影像超分辨率问题上的新解决方案和结果，最终有 21 个团队参加了测试，其中 20 个团队的 PSNR (RGB) 得分优于基准线，该挑战赛为立体影像超分辨率建立了新的基准。

Apr, 2022

该论文回顾了 NTIRE 2021 高动态范围（HDR）成像挑战赛的首次挑战，着重讲述了新引入的数据集、提出的方法及其结果。该挑战旨在从一个或多个低动态范围（LDR）观测中估计 HDR 图像，要解决曝光不足或过度曝光区域和不同噪声来源的问题。本文介绍了该挑战的两个阶段，并旨在实现最佳目标 HDR 重构。

Jun, 2021

该论文旨在回顾 NTIRE 2020 关于真实图像去噪的挑战， 着重介绍新引入的数据集 SIDD+、 提出的方法以及其结果，展示在 Bayer-pattern rawRGB 和标准 RGB（sRGB）颜色空间中对图像去噪的性能进行量化评估的两个赛道，其中参赛者达到了约 250 人。22 支队伍采用了 24 种方法进行比赛，参赛团队提出的方法代表当前针对真实噪声图像的图像去噪中的最新技术表现。

May, 2020