要約
従来の画像信号処理 (ISP) フレームワークは、単一の生の測定値から RGB 画像を再構築するように設計されています。
最近ではマルチカメラ システムの人気が高まっているため、複数のカメラからの生の測定値を組み込むことで、ISP フレームワークの改善を検討する価値があります。
この原稿は、開発中の新しい ISP フレームワーク、StereoISP の中間進捗レポートです。
ステレオ カメラ ペアからの生の測定値を使用して、2 つのビュー間で推定された視差を利用して、デモザイキングおよびノイズ除去された RGB 画像を生成します。
ステレオ データセットから合成された生の画像ペアでパフォーマンスをテストすることにより、StereoISP を調査します。
私たちの予備的な結果は、再構成された RGB 画像の PSNR が KITTI 2015 で少なくとも 2dB 改善され、グラウンド トゥルース スパース ディスパリティ マップを使用してステレオ データセットを駆動することを示しています。
要約(オリジナル)
Conventional image signal processing (ISP) frameworks are designed to reconstruct an RGB image from a single raw measurement. As multi-camera systems become increasingly popular these days, it is worth exploring improvements in ISP frameworks by incorporating raw measurements from multiple cameras. This manuscript is an intermediate progress report of a new ISP framework that is under development, StereoISP. It employs raw measurements from a stereo camera pair to generate a demosaicked, denoised RGB image by utilizing disparity estimated between the two views. We investigate StereoISP by testing the performance on raw image pairs synthesized from stereo datasets. Our preliminary results show an improvement in the PSNR of the reconstructed RGB image by at least 2dB on KITTI 2015 and drivingStereo datasets using ground truth sparse disparity maps.
arxiv情報
| 著者 | Ahmad Bin Rabiah,Qi Guo |
| 発行日 | 2022-11-15 17:48:38+00:00 |
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