该论文回顾了 NTIRE 2024 年低光图像增强挑战，突出了提出的解决方案和结果，旨在发现在处理各种条件时能够生成更明亮、更清晰和更具视觉吸引力结果的有效网络设计或解决方案，包括超高分辨率（4K 及以上）、非均匀照明、逆光、极端黑暗和夜景。这个挑战共有 428 名参与者注册，最终有 22 个团队提交了有效的作品，本文详细评估了低光图像增强领域的最新进展，反映了这一领域的重大进步和创造力。

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

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

该论文回顾了 NTIRE 2024 人像质量评估挑战，重点介绍了提出的解决方案和结果，该挑战旨在获得能够估计真实人像照片的感知质量的高效深度神经网络，并能够推广到各种场景和光照条件（室内、室外、低光源）、运动、模糊和其他具有挑战性的条件。挑战活动中有 140 个参与者注册，其中 35 人在挑战期间提交了结果。本文展示了排名前 5 个提交结果的性能，作为目前人像质量评估的最新进展。

Apr, 2024

本文介绍了 NTIRE 2022 感知图像质量评估（IQA）挑战赛，该挑战赛旨在解决感知图像处理算法的 IQA 新挑战和通过 PIPAL 数据集使用完全不同于传统失真的算法输出图像。该挑战分为两个轨道，一个是类似于以前的 IQA 挑战的全参考 IQA 轨道，另一个是专注于无参考 IQA 方法的新轨道。该挑战已有 192 和 179 个参赛者注册，其中有 7 和 8 个参赛者提交了他们的模型和实验报告。几乎所有参赛者的结果都优于现有的 IQA 方法，获胜算法表现卓越。

Jun, 2022

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

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

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

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

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