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CVPR基于 Swin Transformer 和像素焦点损失的事件相机去马赛克
利用 Swin-Transformer 和像素聚焦损失函数来处理 RAW 领域中带有缺失像素数值的图像，解决了以往在 RGB 领域中的广泛模型适用性问题，并通过 MIPI Demosaic Challenge 数据集验证了方法的有效性。
PDF3 months ago
双重深层图像先验的联合去马赛克和去噪
我们提出了一种新的联合去马赛克和降噪方法，名为 JDD-DoubleDIP，它直接在单个 RAW 图像上操作，无需任何训练数据。实验结果表明，我们的方法在 PSNR、SSIM 和质量视觉感知等方面始终优于其他比较方法。
PDF10 months ago
大规模视频压缩感知的内存高效网络
本文介绍一种基于多组可逆 3D 卷积神经网络的内存高效型网络，用于压缩成像 (SCI)，并将 demosaicing 与 SCI 重建相结合，以直接从 Bayer 测量中恢复彩色视频。实验表明，我们的模型在大规模问题中优于现有的最先进技术，
PDF3 years ago
深度残差网络实现联合插值和超分辨率
本论文提出了一种使用深度残差网络联合执行 Bayer 图像去马赛克和超分辨率的方法，按照高质量样本训练的模型可在单步骤中从低分辨率 Bayer 马赛克图像中恢复高质量的超分辨率图像。实验表明，该方法优于目前的各种技术，并在定量和定性指标上取
PDF6 years ago
学习深度卷积网络进行去马赛克
本文提出了利用卷积神经网络（CNN）解决去马赛克问题的全面研究，包括实验表明 CNN 模型在 sRGB 和线性空间中同等有效，可用于任何 CFA 设计的去马赛克，并展示了自动发现的 CFA 模式和自动设计的去马赛克方法结合能够提高去马赛克结
PDF6 years ago
高光谱图像获取的广义修补方法
文中介绍了一种利用单体集成光谱滤光片的高光谱成像设备，提出了一种基于压缩感知和分析稀疏模型的超分辨率处理和去马赛克的方法，并通过数值实验验证其效率。
PDF9 years ago