我们提出了一个可训练的图像信号处理（ISP）框架，该框架生成智能手机捕获的原始图像的数码单反相关图像。为了解决训练图对之间的颜色错位，我们采用了颜色条件的ISP网络，并优化了每个输入原始和参考DSLR图像之间的新型参数颜色映射。在推断期间，我们通过设计具有有效的全局上下文变压器模块的颜色预测网络来预测目标颜色图像。后者有效利用全球信息来学习一致的颜色和音调映射。我们进一步提出了一个强大的掩盖对齐损失，以识别和丢弃训练期间运动估计不准确的区域。最后，我们在野外（ISPW）数据集中介绍ISP，由弱配对的RAW和DSLR SRGB图像组成。我们广泛评估我们的方法，在两个数据集上设置新的最新技术。

由智能手机和中端相机捕获的照片的空间分辨率和动态范围有限，在饱和区域中未充满刺激的区域和颜色人工制品中的嘈杂响应。本文介绍了第一种方法（据我们所知），以重建高分辨率，高动态范围的颜色图像，这些颜色来自带有曝光括号的手持相机捕获的原始照相爆发。该方法使用图像形成的物理精确模型来结合迭代优化算法，用于求解相应的逆问题和学习的图像表示，以进行健壮的比对，并以前的自然图像。所提出的算法很快，与基于最新的学习图像恢复方法相比，内存需求较低，并且从合成但逼真的数据终止学习的特征。广泛的实验证明了其出色的性能，具有最多$ \ times 4 $的超分辨率因子在野外拍摄的带有手持相机的真实照片，以及对低光条件，噪音，摄像机摇动和中等物体运动的高度鲁棒性。

在极低光线条件下捕获图像会对标准相机管道带来重大挑战。图像变得太黑了，太吵了，这使得传统的增强技术几乎不可能申请。最近，基于学习的方法已经为此任务显示了非常有希望的结果，因为它们具有更大的表现力能力来允许提高质量。这些研究中的激励，在本文中，我们的目标是利用爆破摄影来提高性能，并从极端暗的原始图像获得更加锐利和更准确的RGB图像。我们提出的框架的骨干是一种新颖的粗良好网络架构，逐步产生高质量的输出。粗略网络预测了低分辨率，去噪的原始图像，然后将其馈送到精细网络以恢复微尺的细节和逼真的纹理。为了进一步降低噪声水平并提高颜色精度，我们将该网络扩展到置换不变结构，使得它作为输入突发为低光图像，并在特征级别地合并来自多个图像的信息。我们的实验表明，我们的方法通过生产更详细和相当更高的质量的图像来引起比最先进的方法更令人愉悦的结果。

现实世界图像Denoising是一个实用的图像恢复问题，旨在从野外嘈杂的输入中获取干净的图像。最近，Vision Transformer（VIT）表现出强大的捕获远程依赖性的能力，许多研究人员试图将VIT应用于图像DeNosing任务。但是，现实世界的图像是一个孤立的框架，它使VIT构建了内部贴片的远程依赖性，该依赖性将图像分为贴片并混乱噪声模式和梯度连续性。在本文中，我们建议通过使用连续的小波滑动转换器来解决此问题，该小波滑动转换器在现实世界中构建频率对应关系，称为dnswin。具体而言，我们首先使用CNN编码器从嘈杂的输入图像中提取底部功能。 DNSWIN的关键是将高频和低频信息与功能和构建频率依赖性分开。为此，我们提出了小波滑动窗口变压器，该变压器利用离散的小波变换，自我注意力和逆离散小波变换来提取深度特征。最后，我们使用CNN解码器将深度特征重建为DeNo的图像。对现实世界的基准测试的定量和定性评估都表明，拟议的DNSWIN对最新方法的表现良好。

在高光中，幽灵伪像，运动模糊和低忠诚度是来自多个低动态范围（LDR）图像的高动态范围（HDR）成像的主要挑战。这些问题来自使用中等暴露图像作为先前方法中的参考框架。为了应对它们，我们建议使用暴露不足的图像作为避免这些问题的参考。但是，暴露不足图像的黑暗区域中的沉重噪音成为一个新问题。因此，我们提出了一个关节HDR和Denoising管道，其中包含两个子网络：（i）通过利用暴露先验来适应性的denoise输入LDR； （ii）金字塔级联融合网络（PCFNET），以多尺度的方式引入了注意机制和级联结构。为了进一步利用这两个范式，我们提出了一个选择性和联合HDR和DeNoising（SJ-HD $^2 $ R）成像框架，利用特定方案的先验来进行路径选择，准确性超过93.3 $ \％$ $ 。我们创建了第一个关节HDR和Denoising基准数据集，该数据集包含各种具有挑战性的HDR和DeNoising场景，并支持参考图像的切换。广泛的实验结果表明，我们的方法实现了与以前的方法相比的卓越性能。

由于长时间曝光时间，传统的基于帧的相机不可避免地遭受运动模糊。作为一种生物启发相机，事件摄像机以具有高时间分辨率的异步方式记录强度变化，在曝光时间内提供有效的图像劣化信息。在本文中，我们重新思考基于事件的图像去掩盖问题并将其展开成为端到端的两级图像恢复网络。为了有效地利用事件信息，我们设计（i）专门用于图像去纹理的新型对称累积事件表示，以及（ii）在我们网络的多个级别应用的仿射事件图像融合模块。我们还提出了网络的两个阶段之间的事件掩码所连接的连接，以避免信息丢失。在数据集级别，为了促进基于事件的运动解训，并促进挑战真实世界图像的评估，我们介绍了在照明控制的光学实验室中使用活动摄像机捕获的高质量模糊（HQBLUR）数据集。我们的多尺度事件融合网络（MEFNET）设置了用于运动解训的新技术，超越了先前最佳的基于图像的方法和GoPro上的公共实现的所有基于事件的方法（高达2.38dB即使在极端模糊条件下，也是HQBLUR Datasets。源代码和数据集将公开可用。

快速移动受试者的运动模糊是摄影中的一个长期问题，由于收集效率有限，尤其是在弱光条件下，在手机上非常常见。尽管近年来我们目睹了图像脱毛的巨大进展，但大多数方法都需要显着的计算能力，并且在处理高分辨率照片的情况下具有严重的局部动作。为此，我们根据手机的双摄像头融合技术开发了一种新颖的面部脱毛系统。该系统检测到主题运动以动态启用参考摄像头，例如，最近在高级手机上通常可用的Ultrawide Angle摄像机，并捕获带有更快快门设置的辅助照片。虽然主镜头是低噪音但模糊的，但参考镜头却很锋利，但嘈杂。我们学习ML模型，以对齐和融合这两张镜头，并在没有运动模糊的情况下输出清晰的照片。我们的算法在Google Pixel 6上有效运行，每次拍摄需要463毫秒的开销。我们的实验证明了系统对替代单片，多帧，面部特异性和视频脱张算法以及商业产品的优势和鲁棒性。据我们所知，我们的工作是第一个用于面部运动脱毛的移动解决方案，在各种运动和照明条件下，在数千个图像中可靠地工作。

从一组多曝光图像中重建无精神的高动态范围（HDR）图像是一项具有挑战性的任务，尤其是在大型对象运动和闭塞的情况下，使用现有方法导致可见的伪影。为了解决这个问题，我们提出了一个深层网络，该网络试图学习以正规损失为指导的多尺度特征流。它首先提取多尺度功能，然后对非参考图像的特征对齐。对齐后，我们使用残留的通道注意块将不同图像的特征合并。广泛的定性和定量比较表明，我们的方法可实现最新的性能，并在颜色伪像和几何变形大大减少的情况下产生出色的结果。

在本文中，我们使第一个基准测试精力阐述在低光增强中使用原始图像的优越性，并开发一种以更灵活和实用的方式利用原始图像的新颖替代路线。通过对典型图像处理管道进行充分考虑的启发，我们受到启发，开发了一种新的评估框架，分解增强模型（FEM），它将原始图像的属性分解成可测量的因素，并提供了探索原始图像属性的工具凭经验影响增强性能。经验基金基准结果表明，在元数据中记录的数据和曝光时间的线性起作用最关键的作用，这在将SRGB图像作为输入中的方法采取各种措施中提出了不同的性能增益。通过从基准测试结果中获得的洞察力，开发了一种原始曝光增强网络（REENET），这在实际应用中的实际应用中的优缺点与仅在原始图像中的原始应用中的优点和可接近之间的权衡培训阶段。 Reenet将SRGB图像投影到线性原域中，以应用相应的原始图像的约束，以减少建模培训的难度。之后，在测试阶段，我们的reenet不依赖于原始图像。实验结果不仅展示了Reenet到最先进的SRGB的方法以及原始指导和所有组件的有效性。

高动态范围（HDR）成像在现代数字摄影管道中具有根本重要性，并且尽管在图像上变化照明，但仍用于生产具有良好暴露区域的高质量照片。这通常通过在不同曝光时拍摄多个低动态范围（LDR）图像来实现。然而，由于补偿不良的运动导致人工制品如重影，过度暴露的地区和未对准误差。在本文中，我们提出了一种新的HDR成像技术，可以专门模拟对准和曝光不确定性以产生高质量的HDR结果。我们介绍了一种使用HDR感知的HDR感知的不确定性驱动的注意力映射来联合对齐和评估对齐和曝光可靠性的策略，该注意力映像鲁棒地将帧合并为单个高质量的HDR图像。此外，我们介绍了一种渐进式多级图像融合方法，可以以置换不变的方式灵活地合并任何数量的LDR图像。实验结果表明，我们的方法可以为最先进的高达0.8dB的PSNR改进，以及更好的细节，颜色和更少人工制品的主观改进。

偏光颜色摄影在一个快照中提供视觉纹理和对象表面信息。但是，与常规颜色成像相比，定向偏振阵列的使用会导致极低的光子计数和SNR。因此，该特征实质上导致令人不愉快的嘈杂图像并破坏极化分析性能。对于传统的图像处理管道来说，这是一个挑战，因为事实是，隐式施加在渠道中的物理约束过于复杂。为了解决这个问题，我们提出了一种基于学习的方法，以同时恢复清洁信号和精确的极化信息。捕获了配对的原始短期嘈杂和长期暴露参考图像的真实世界两极化的颜色图像数据集，以支持基于学习的管道。此外，我们采用视觉变压器的开发，并提出了一个混合变压器模型，用于偏光颜色图像denoising，即PocoFormer，以更好地恢复性能。大量的实验证明了所提出的方法的有效性和影响结果的关键因素。

高动态范围（HDR）成像是一种允许广泛的动态曝光范围的技术，这在图像处理，计算机图形和计算机视觉中很重要。近年来，使用深度学习（DL），HDR成像有重大进展。本研究对深层HDR成像方法的最新发展进行了综合和富有洞察力的调查和分析。在分层和结构上，将现有的深层HDR成像方法基于（1）输入曝光的数量/域，（2）学习任务数，（3）新传感器数据，（4）新的学习策略，（5）应用程序。重要的是，我们对关于其潜在和挑战的每个类别提供建设性的讨论。此外，我们审查了深度HDR成像的一些关键方面，例如数据集和评估指标。最后，我们突出了一些打开的问题，并指出了未来的研究方向。

随着移动设备的快速开发，现代使用的手机通常允许用户捕获4K分辨率（即超高定义）图像。然而，对于图像进行示范，在低级视觉中，一项艰巨的任务，现有作品通常是在低分辨率或合成图像上进行的。因此，这些方法对4K分辨率图像的有效性仍然未知。在本文中，我们探索了Moire模式的删除，以进行超高定义图像。为此，我们提出了第一个超高定义的演示数据集（UHDM），其中包含5,000个现实世界4K分辨率图像对，并对当前最新方法进行基准研究。此外，我们提出了一个有效的基线模型ESDNET来解决4K Moire图像，其中我们构建了一个语义对准的比例感知模块来解决Moire模式的尺度变化。广泛的实验表明了我们的方法的有效性，这可以超过最轻巧的优于最先进的方法。代码和数据集可在https://xinyu-andy.github.io/uhdm-page上找到。

来自单个运动模糊图像的视频重建是一个具有挑战性的问题，可以增强现有的相机的能力。最近，几种作品使用传统的成像和深度学习解决了这项任务。然而，由于方向模糊和噪声灵敏度，这种纯粹 - 数字方法本质上是有限的。一些作品提出使用非传统图像传感器解决这些限制，然而，这种传感器非常罕见和昂贵。为了使这些限制具有更简单的方法，我们提出了一种用于视频重建的混合光学 - 数字方法，其仅需要对现有光学系统的简单修改。在图像采集期间，在镜头孔径中使用学习的动态相位编码以对运动轨迹进行编码，该运动轨迹用作视频重建过程的先前信息。使用图像到视频卷积神经网络，所提出的计算相机以各种编码运动模糊图像的各种帧速率产生锐帧帧突发。与现有方法相比，我们使用模拟和现实世界的相机原型表现了优势和改进的性能。

夜间摄影通常由于昏暗的环境和长期使用而遭受弱光和模糊问题。尽管现有的光增强和脱毛方法可以单独解决每个问题，但一系列此类方法不能和谐地适应可见性和纹理的共同降解。训练端到端网络也是不可行的，因为没有配对数据可以表征低光和模糊的共存。我们通过引入新的数据合成管道来解决该问题，该管道对现实的低光模糊降解进行建模。使用管道，我们介绍了第一个用于关节低光增强和去皮的大型数据集。数据集，LOL-BLUR，包含12,000个低Blur/正常出现的对，在不同的情况下具有不同的黑暗和运动模糊。我们进一步提出了一个名为LEDNET的有效网络，以执行关节弱光增强和脱毛。我们的网络是独一无二的，因为它是专门设计的，目的是考虑两个相互连接的任务之间的协同作用。拟议的数据集和网络都为这项具有挑战性的联合任务奠定了基础。广泛的实验证明了我们方法对合成和现实数据集的有效性。

数码相机通过图像信号处理器（ISP）将传感器原始读数转换为RGB图像。诸如图像去噪和颜色恒定的计算摄影任务通常在原始域中进行，部分原因是由于固有的硬件设计，而且由于引起了由直接传感器读数导致的噪声统计的吸引力的吸引力。尽管如此，与可用RGB数据的丰富和多样性相比，原始图像的可用性有限。最近的方法已经尝试通过估计RGB对原始映射来弥合这个差距：可手工制作的基于模型的方法，这些方法通常需要手动参数微调，而端到端的学习神经网络需要大量的培训数据，有时与复杂的训练程序，并且通常缺乏解释性和参数控制。为了解决这些现有的限制，我们提出了一种基于混合模型的基于混合模型和数据驱动的ISP，其构建在规范ISP运营中，并且是学习和可解释的。我们所提出的可逆模型，能够在原始和RGB域之间双向映射，采用丰富的参数表示的端到端学习，即词典，即没有直接参数监督，另外启用简单且合理的数据增强。我们证明我们的数据生成过程的价值在原始图像重建和原始图像去噪任务下，在两者中获得最先进的性能。此外，我们表明我们的ISP可以从少数数据样本中学习有意义的映射，并且尽管只有少数或零地面标签，但基于大字典的数据增强训练的那种培训的培训模型是有竞争力的。

尽管近年来取得了显着的进展，但开发了几个局限性的单像超分辨率方法。具体而言，它们在具有某些降解（合成还是真实）的固定内容域中进行了培训。他们所学的先验容易过度适应培训配置。因此，目前尚不清楚对新型领域（例如无人机顶视图数据以及跨海）的概括。尽管如此，将无人机与正确的图像超分辨率配对具有巨大的价值。这将使无人机能够飞行更高的覆盖范围，同时保持高图像质量。为了回答这些问题，并为无人机图像超级分辨率铺平了道路，我们探索了该应用程序，特别关注单像案例。我们提出了一个新颖的无人机图像数据集，其场景在低分辨率和高分辨率下捕获，并在高度范围内捕获。我们的结果表明，现成的最先进的网络见证了这个不同领域的性能下降。我们还表明了简单的微调，并将高度意识纳入网络的体系结构，都可以改善重建性能。

近年来已经提出了显示屏下的显示器，作为减少移动设备的形状因子的方式，同时最大化屏幕区域。不幸的是，将相机放在屏幕后面导致显着的图像扭曲，包括对比度，模糊，噪音，色移，散射伪像和降低光敏性的损失。在本文中，我们提出了一种图像恢复管道，其是ISP-Annostic，即它可以与任何传统ISP组合，以产生使用相同的ISP与常规相机外观匹配的最终图像。这是通过执行Raw-Raw Image Restoration的深度学习方法来实现的。为了获得具有足够对比度和场景多样性的大量实际展示摄像机培训数据，我们还开发利用HDR监视器的数据捕获方法，以及数据增强方法以产生合适的HDR内容。监视器数据补充有现实世界的数据，该数据具有较少的场景分集，但允许我们实现细节恢复而不受监视器分辨率的限制。在一起，这种方法成功地恢复了颜色和对比度以及图像细节。

Image restoration tasks demand a complex balance between spatial details and high-level contextualized information while recovering images. In this paper, we propose a novel synergistic design that can optimally balance these competing goals. Our main proposal is a multi-stage architecture, that progressively learns restoration functions for the degraded inputs, thereby breaking down the overall recovery process into more manageable steps. Specifically, our model first learns the contextualized features using encoder-decoder architectures and later combines them with a high-resolution branch that retains local information. At each stage, we introduce a novel per-pixel adaptive design that leverages in-situ supervised attention to reweight the local features. A key ingredient in such a multi-stage architecture is the information exchange between different stages. To this end, we propose a twofaceted approach where the information is not only exchanged sequentially from early to late stages, but lateral connections between feature processing blocks also exist to avoid any loss of information. The resulting tightly interlinked multi-stage architecture, named as MPRNet, delivers strong performance gains on ten datasets across a range of tasks including image deraining, deblurring, and denoising. The source code and pre-trained models are available at https://github.com/swz30/MPRNet.

移动设备上的低光成像通常是由于不足的孔径穿过相对较小的孔径而挑战，导致信噪比较低。以前的大多数关于低光图像处理的作品仅关注单个任务，例如照明调整，颜色增强或删除噪声；或在密切依赖于从特定的摄像机模型中收集的长时间曝光图像对的关节照明调整和降解任务上，因此，这些方法在需要摄像机特定的关节增强和恢复的现实环境中不太实用且可推广。为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一个低光图像处理框架，该框架可以执行关节照明调整，增强色彩和降解性。考虑到模型特异性数据收集的难度和捕获图像的超高定义，我们设计了两个分支：系数估计分支以及关节增强和denoising分支。系数估计分支在低分辨率空间中起作用，并预测通过双边学习增强的系数，而关节增强和去核分支在全分辨率空间中工作，并逐步执行关节增强和脱氧。与现有方法相反，我们的框架在适应另一个摄像机模型时不需要回忆大量数据，这大大减少了微调我们用于实际使用方法所需的努力。通过广泛的实验，与当前的最新方法相比，我们在现实世界中的低光成像应用中证明了它的巨大潜力。