论文理解【图像处理

《CycleISP: Real Image Restoration via Improved Data Synthesis》
论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9156752
提出了一个框架，该框架在正向和反向方向上对相机成像管道进行建模。它允许我们生成任意数量的真实图像对，以便在RAW和sRGB空间中进行去噪。通过在逼真的合成数据上训练新的图像去噪网络，我们在真实相机基准数据集上实现了最先进的性能。我们模型中的参数比以前的最佳RAW去噪方法少约5倍。

在实践中，由于照明条件和相机/物体运动的变化，空间像素错位，颜色和亮度不匹配是不可避免的。此外，这种昂贵而繁琐的采集图像对的练习需要用不同的相机传感器重复，因为它们表现出不同的噪声特性。

常用方法：单图像去噪主要在合成设置中执行：拍摄大量干净的sRGB图像并添加合成噪声以生成其噪声版本。但与传统方法相比，它们对真实相机数据的泛化较差。

本文方法：主要思想是在通过我们学习的与设备无关的转换获得的RAW图像中注入噪声**，而不是直接在sRGB图像中注入噪声。数据集为MIT-Adobe FiveK数据集[10，Vladimir Bychkovsky, Sylvain Paris, Eric Chan and Frédo Durand, “Learning photographic global tonal adjustment with a database of input/output image pairs”, CVPR, 2011.]

关键见解：sRGB图像中存在的真实噪声被常规图像信号处理（ISP）流水线复杂化了。（原文：The
key insight behind our framework is that the real noise present in sRGB images is convoluted by the series of steps performed in a regular image signal processing (ISP) pipeline [6, 46].）例如RAW数据的噪声与信号相关，经过去马赛克处理后变为与时空与色度相关，经过ISP的其他处理后噪声不一定保持为高斯噪声。因此若要合成经过ISP处理后产生的噪声，需要用更复杂的模型。

本文需要解决的问题：将互联网上大量可用的sRGB图片转换回RAW测量值。

方法：提出CycleISP框架。CycleISP框架先将sRGB图像转换为RAW数据，再从RAW还原为sRGB图像，而无需任何相机参数知识。此属性允许我们在RAW和sRGB空间中合成任意数量的干净逼真的噪声图像对。

贡献：此转换无关设备，能够在RAW和sRBG之间来回转换；能够在RAW和sRGB空间中生成干净/嘈杂的配对数据；具有双重注意力机制；参数更少；除了去噪还实现了图像质量的提升

相机ISP将RAW传感器噪声转换为复杂的形式（时空色度相关，不一定是高斯）。（原文：The camera
ISP transforms RAW sensor noise into a complicated form（spatio-chromatically correlated and not necessarily Gaussian））

第三节描述将相机ISP建模为CNN。另外引入了辅助色彩校正网络分支，为RAW2RGB网络提供显式色彩关注，以便正确还原RAW的信息。

RGB2RAW

首先得到RGB图片I，然后通过卷积层M0获得低层特征图T0。继续通过N个用于提取深层特征Td的递归残差群（RRG，recursive residual group）

$$T_d=RR{G}_N（\dots （RR{G}_1（T_0））），\text{\hspace{1em}(1)}$$

每个RRG包含多个双重注意块。Td经过最后的卷积层M1得到图片I’，且M1的输出为三通道，以尽可能保存更多原始图像的结构信息，同时此结构也帮助网络更快、更准确的学习到从sRGB到RAW的映射。此结构仍可复原经过色调映射、伽马矫正、色彩校正、白平衡等的图片，使图片像素与场景辐射值线性相关。

为了生成经过马赛克的RAW图片Iraw，将参考拜尔模式（Bayer，即省略两个颜色通道）的函数Fbayer应用于以上步骤生成的结果。

$$\hat{\mathbf{I}}\ast raw=f\ast bayer（M_1（T_d））.\text{\hspace{1em}(2)}$$

RGB2RAW网络用L1损失在线性和log域进行优化。

ε是数值稳定的极小值。Iraw是真实值，I’raw是生成的结果。log使图像像素值大致相等，使网络将更多注意力放在突出显示的区域。

RAW2RGB

为了保证转换前后的稳定性并降低计算成本，将Iraw中的像素点以2*2为单位转换为RGGB的四通道图片，从而将图像分辨率降低一半。由于输入RAW数据可能来自不同的相机，因此通过应该拜尔图案统一技术【39】来确保打包图像的通道顺序为RGGB。然后将打包后的RAW图像Ipack通过卷积层M2和K-1个RRG模块得到深层的特征向量Td’。

$$T_{d^{\prime }}=RR{G}_{K-1}（\dots （RR{G}_1（M_2（\text{Pack}（{\mathbf{I}}_{raw}））））.\text{\hspace{1em}(4)}$$

注意此处的Iraw不是学习结果，而是从相机中得到的数据，因为这里的目标是独立学习RAW到sRGB的映射。

色彩矫正单元color attention unit

为了解决不同相机的ISP对图片进行的处理的差异，本框架在RAW2RGB中加入色彩校正单元，通过色彩校正分支提供显示的颜色注意。色彩校正分支为CNN，sRGB图片为输入，生成颜色编码的深层特征向量。首先将图片进行高斯模糊处理，然后与卷积层M3、两个RRG和sigmoid激活函数σ。

$$T_{color}=\sigma （M_4（RR{G}_2（RR{G}_1（M_3（K\ast {\mathbf{I}}_{rgb}））））），\text{\hspace{1em}(5)}$$

其中*表示卷积，K为参数12的高斯核。高斯模糊保证只有颜色信息经过色彩校正单元分支，结构和精细纹理来自RAW2RGB分支。使用较弱的模糊会破坏特征张量的有效性（4）。整体色彩关注单元流程变为：

$$T_{atten}=T_{d^{\prime }}+（T_{d^{\prime }}\otimes T_{color}），\text{\hspace{1em}(6)}$$

Td’与Tcolor进行基本积。再将Tatten经过RRG和卷积层M5和上采样层Mup。

$$\hat{\mathbf{I}}\ast rgb=M\ast up（M_5（RR{G}_K（T_{atten}））.\text{\hspace{1em}(7)}$$

在优化过程中采用L1损失函数：

$$\mathcal{L}\ast r\to s（\hat{\mathbf{I}}\ast rgb，\mathbf{I}\ast rgb）=\Vert \hat{\mathbf{I}}\ast rgb-\mathbf{I}\ast rgb\Vert \ast 1.\text{\hspace{1em}(8)}$$

RRG递归残差群

RRG包含双重注意力块DAB，作用是抑制不太有用的特征。DAB采用两种注意力机制（1）通道注意（2）空间注意。

$$T_{DAB}=T_{in}+M_c（[\text{CA}（U），\text{SA}（U）]），\text{\hspace{1em}(9)}$$

Mc是1*1卷积层，U是经过卷积后提取的特征向量。

通道注意：通过平均池化、激活函数、

空间注意：最大池化

循环微调

由于RGB2RAW和RAW2RGB网络最初是独立训练的，因此由于它们之间的断开连接，它们可能无法提供最佳质量的图像。因此，我们执行联合微调，其中RGB2RAW的输出成为RAW2RGB的输入。关节优化的损失函数为：

$${\mathcal{L}}_{joint}=\beta {\mathcal{L}}_{s\to r}（{\hat{\mathbf{I}}}_{raw}，{\mathbf{I}}_{raw}）+（1-\beta ）{\mathcal{L}}_{r\to s}（{\hat{\mathbf{I}}}_{rgb}，{\mathbf{I}}_{rgb}）$$

合成噪声

The noise injection module adds shot and read noise of different levels to the output of RGB2RAW network. [Tim Brooks, Ben Mildenhall, Tianfan Xue, Jiawen Chen, Dillon Sharlet and Jonathan T Barron, “Unprocessing images for learned raw denoising”, CVPR, 2019.]对任意sRGB生成相应的干净噪声，得到噪声与无噪声的成对图片。利用数据集SIDD，此数据集在RAW和RGB空间内都有成对的噪声与无噪声图片对。

实验

优化器为Adam，图像裁剪为128*128。执行随机水平和垂直翻转。

数据集：

DND[Tobias Plotz and Stefan Roth, “Benchmarking denoising algorithms with real photographs”, CVPR, 2017.],没有ground truth

SSID[Abdelrahman Abdelhamed, Stephen Lin and Michael S Brown, “A high-quality denoising dataset for smartphone cameras”, CVPR, 2018.]

MIT-Adobe FiveK[Vladimir Bychkovsky, Sylvain Paris, Eric Chan and Frédo Durand, “Learning photographic global tonal adjustment with a database of input/output image pairs”, CVPR, 2011.]

评价方法：PSNR，SSIM

最后

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