#108
summarized by : Teppei Kurita
End-to-End Learning for Joint Image Demosaicing, Denoising and Super-Resolution

どんな論文か?

RAW画像のデモザイク、ノイズ除去、超解像を同時に行いRGBを出力するEnd2EndのNNを提案。
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新規性

スケーラブルな設計がキモでパラメータであるノイズレベルを0、スケールを1に設定すればノイズ除去と超解像の動作をOFFにできる。

結果

様々な手法を体系的に検討し、提案手法と比較し優位性を確認。

その他(なぜ通ったか?等)

スケーラブルな構成で実用的。デモザイク前にノイズ除去をすることでデモザイク後の相関ノイズのフィルタリングが複雑にならないようにすべきだったり、超解像はカラーチャンネル間の相関を利用することができるためデモザイク後に行うと良いだったり、ISPのあるべき順番について根拠つきで語っているのが参考になる。