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基于全局上下文引导的简单图像信号处理
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
PDF3 months ago
学习镜头模糊场
通过引入高维度的神经模型 ——{lens blur field} 和一种实用的获取方法，我们成功解决了现代相机中复杂光学元素导致的光学模糊的建模难题，并展示了通过获取 5D 模糊领域可以揭示出同款智能手机设备的光学行为差异的现象。
PDF9 months ago
RidgeBase：跨传感器多指接触式非接触式指纹数据集
本文介绍了 RidgeBase 基准数据集，该数据集是用两个智能手机相机和一台平板式接触式传感器在不同背景和光照条件下从 88 个个体中采集的超过 15,000 对接触式和非接触式指纹图像。为了促进不同匹配场景下的研究，我们提出了一种基于集
PDFa year ago
CVPR利用光学中心对称先验消除夜间智能手机反射光
提出了一种使相机镜头内的反射光和光源呈现对称的全新方法来精确定位和移除影响相片质量的反射光，并创建了首个大规模反射光数据集 BracketFlare，通过该数据集可以训练神经网络来有效地移除反射光。
PDFa year ago
ECCVD2HNet: 面向夜间图像恢复的分层网络联合去噪和去模糊
本研究提出了基于深度学习的夜间图像融合和增强方法，使用 D2HNet 架构可从多张不同曝光时间的照片中恢复出一张高质量、清晰无噪的夜间图像。经实验证明，在真实拍摄的夜景照片上，该方法可获得极佳的视觉效果和量化分数。
PDF2 years ago
日夜图像合成用于训练夜间神经边缘增强处理器
利用综合化的白天图像与少量夜晚图像进行训练可达到基于纯夜晚图像进行训练相似的效果，从而解决训练过程中需要捕获大量清晰夜晚图像且难以对齐的问题。
PDF2 years ago
PrivPAS：实时隐私保护人工智能系统及应用伦理
介绍了一个名为 PrivPAS 的实时隐私保护人工智能系统，该系统能够鉴定敏感内容，并识别和定位可访问性标志，以及对残障人士进行分类。该软件不占用过多的内存，适用于资源受限设备，并在面部匿名数据上训练而成，拥有高 mAP（89.5％）和 F
PDF2 years ago
ECCV使用角度监督的内容感知矫正
该研究介绍了一种新的文档矫正方法 —— 内容感知矫正算法（Content Aware Rectification using Angle Supervision, CREASE），该算法通过利用文档内容、单词位置及其方向等信号来辅助矫正，采
PDF4 years ago
手持机多帧超分辨率
这篇论文中，我们使用多帧超分辨率算法直接从一连串的彩色滤波阵列原始图像中创建完整的 RGB 图像，以替代传统的单帧和连拍摄影流程中使用的去马赛克方法。该算法旨在提高图像分辨率和信噪比，支持多种场景条件，可以在短时间内运行。实际应用于手机的两
PDF5 years ago
多个分布式摄像机的无线软件同步
本文提出了一种基于软件的方法，采用 WiFi 连接的智能手机摄像头精确定时同步图像序列捕获，无需使用图像内容，可在不到 250 微秒的时间内在未经修改的商品硬件上实现准确度。
PDF6 years ago