最近，人们对端到端的基于深度学习的缝线模型的关注越来越大。但是，基于深度学习的缝线中最具挑战性的点是获得成对的输入图像，这些图像具有狭窄的视野和地面真相图像，并具有从现实世界中捕获的广阔视野。为了克服这一困难，我们开发了一种弱监督的学习机制来训练缝线模型，而无需真正的地面真相图像。此外，我们提出了一个缝合模型，该模型将多个现实世界的鱼眼图像作为输入，并以等应角投影格式创建360个输出图像。特别是，我们的模型由颜色一致性校正，翘曲和混合组成，并受到感知和SSIM损失的训练。在两个实际缝合数据集上验证了所提出算法的有效性。

图像缝线旨在缝合从不同的观点拍摄的图像到与更广泛的视野的图象。现有方法使用估计的扭曲函数将目标图像翘曲到参考图像，并且同情是最常用的翘曲功能之一。然而，当由于相机的非平面场景和平移运动导致图像具有大的视差时，同性特性不能完全描述两个图像之间的映射。基于全局或​​本地同类估计的现有方法不存在来自此问题的不含问题，并且由于视差而受到不期望的伪影。在本文中，而不是依赖于基于同位的扭曲，我们提出了一种新颖的深度图像拼接框架，利用像素 - 明智的横田来处理大视差问题。所提出的深度图像拼接框架由两个模块组成：像素 - 明智的翘曲模块（PWM）和缝合图像生成模块（SIGMO）。 PWM采用光学流量估计模型来获得整个图像的像素方面的翘曲，并通过所获得的跨场重新恢复目标图像的像素。 SIGMO将翘曲的目标图像和参考图像混合，同时消除了诸如损害缝合结果的合理性的未对准，接缝和孔的不需要的伪影。为了培训和评估所提出的框架，我们构建了一个大规模数据集，包括具有相应像素的图像对的图像对，该图像对进行映像对实际翘曲和样本缝合结果图像。我们表明，所提出的框架的结果与传统方法的结果优于常规方法，特别是当图像具有大视差时。代码和建议的数据集即将公开发布。

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。

This paper explores the problem of reconstructing high-resolution light field (LF) images from hybrid lenses, including a high-resolution camera surrounded by multiple low-resolution cameras. The performance of existing methods is still limited, as they produce either blurry results on plain textured areas or distortions around depth discontinuous boundaries. To tackle this challenge, we propose a novel end-to-end learning-based approach, which can comprehensively utilize the specific characteristics of the input from two complementary and parallel perspectives. Specifically, one module regresses a spatially consistent intermediate estimation by learning a deep multidimensional and cross-domain feature representation, while the other module warps another intermediate estimation, which maintains the high-frequency textures, by propagating the information of the high-resolution view. We finally leverage the advantages of the two intermediate estimations adaptively via the learned attention maps, leading to the final high-resolution LF image with satisfactory results on both plain textured areas and depth discontinuous boundaries. Besides, to promote the effectiveness of our method trained with simulated hybrid data on real hybrid data captured by a hybrid LF imaging system, we carefully design the network architecture and the training strategy. Extensive experiments on both real and simulated hybrid data demonstrate the significant superiority of our approach over state-of-the-art ones. To the best of our knowledge, this is the first end-to-end deep learning method for LF reconstruction from a real hybrid input. We believe our framework could potentially decrease the cost of high-resolution LF data acquisition and benefit LF data storage and transmission.

水下杂质的光吸收和散射导致水下较差的水下成像质量。现有的基于数据驱动的基于数据的水下图像增强（UIE）技术缺乏包含各种水下场景和高保真参考图像的大规模数据集。此外，不同颜色通道和空间区域的不一致衰减不完全考虑提升增强。在这项工作中，我们构建了一个大规模的水下图像（LSUI）数据集，包括5004个图像对，并报告了一个U形变压器网络，其中变压器模型首次引入UIE任务。 U形变压器与通道 - 方面的多尺度特征融合变压器（CMSFFT）模块和空间全局功能建模变压器（SGFMT）模块集成在一起，可使用更多地加强网络对色频道和空间区域的关注严重衰减。同时，为了进一步提高对比度和饱和度，在人类视觉原理之后，设计了组合RGB，实验室和LCH颜色空间的新型损失函数。可用数据集的广泛实验验证了报告的技术的最先进性能，具有超过2dB的优势。

低光图像增强（LLIE）旨在提高在环境中捕获的图像的感知或解释性，较差的照明。该领域的最新进展由基于深度学习的解决方案为主，其中许多学习策略，网络结构，丢失功能，培训数据等已被采用。在本文中，我们提供了全面的调查，以涵盖从算法分类到开放问题的各个方面。为了检查现有方法的概括，我们提出了一个低光图像和视频数据集，其中图像和视频是在不同的照明条件下的不同移动电话的相机拍摄的。除此之外，我们首次提供统一的在线平台，涵盖许多流行的LLIE方法，其中结果可以通过用户友好的Web界面生产。除了在公开和我们拟议的数据集上对现有方法的定性和定量评估外，我们还验证了他们在黑暗中的脸部检测中的表现。这项调查与拟议的数据集和在线平台一起作为未来研究的参考来源和促进该研究领域的发展。拟议的平台和数据集以及收集的方法，数据集和评估指标是公开可用的，并将经常更新。

One of the main challenges in deep learning-based underwater image enhancement is the limited availability of high-quality training data. Underwater images are difficult to capture and are often of poor quality due to the distortion and loss of colour and contrast in water. This makes it difficult to train supervised deep learning models on large and diverse datasets, which can limit the model's performance. In this paper, we explore an alternative approach to supervised underwater image enhancement. Specifically, we propose a novel unsupervised underwater image enhancement framework that employs a conditional variational autoencoder (cVAE) to train a deep learning model with probabilistic adaptive instance normalization (PAdaIN) and statistically guided multi-colour space stretch that produces realistic underwater images. The resulting framework is composed of a U-Net as a feature extractor and a PAdaIN to encode the uncertainty, which we call UDnet. To improve the visual quality of the images generated by UDnet, we use a statistically guided multi-colour space stretch module that ensures visual consistency with the input image and provides an alternative to training using a ground truth image. The proposed model does not need manual human annotation and can learn with a limited amount of data and achieves state-of-the-art results on underwater images. We evaluated our proposed framework on eight publicly-available datasets. The results show that our proposed framework yields competitive performance compared to other state-of-the-art approaches in quantitative as well as qualitative metrics. Code available at https://github.com/alzayats/UDnet .

我们提出了一种新型的基于网络的基于网络的HDR Duthosting方法，用于融合任意长度的动态序列。所提出的方法使用卷积和经常性架构来产生视觉上令人愉悦的重影的HDR图像。我们介绍了一个新的反复间谍架构，即自动门控内存（SGM）单元格，这胜过标准LSTM单元格，同时包含更少的参数并具有更快的运行时间。在SGM小区中，通过将门的输出乘以自身的函数来控制通过门的信息流。此外，我们在双向设置中使用两个SGM单元来提高输出质量。该方法的方法与现有的HDR Deghosting方法定量跨三个公共数据集相比，实现了最先进的性能，同时同时实现熔断器可变长度输入顺序的可扩展性而不需要重新训练。通过广泛的消融，我们证明了各个组件以拟议方法的重要性。该代码可在https://val.cds.iisc.ac.in.in/hdr/hdrrn/index.html中获得。

我们提出了一种运动分割引导的卷积神经网络（CNN）方法，以进行高动态范围（HDR）图像磁化。首先，我们使用CNN分段输入序列中的移动区域。然后，我们将静态区域和移动区域分别与不同的融合网络合并，并结合融合功能以生成最终的无幽灵HDR图像。我们的运动分割引导的HDR融合方法比现有的HDR脱胶方法具有显着优势。首先，通过将输入序列分割为静态和移动区域，我们提出的方法可以为各种具有挑战性的饱和度和运动类型学习有效的融合规则。其次，我们引入了一个新颖的存储网络，该网络积累了在饱和区域中生成合理细节所需的必要功能。所提出的方法在两个公开可用的数据集上优于九种现有的最新方法，并生成视觉上令人愉悦的无幽灵HDR结果。我们还提供了3683个不同暴露图像的大规模运动细分数据集，以使研究社区受益。

捕获比窄FOV相机的宽视野（FOV）相机，其捕获更大的场景区域，用于许多应用，包括3D重建，自动驾驶和视频监控。然而，广角图像包含违反针孔摄像机模型底层的假设的扭曲，导致对象失真，估计场景距离，面积和方向困难，以及防止在未造成的图像上使用现成的深层模型。下游计算机视觉任务。图像整流，旨在纠正这些扭曲，可以解决这些问题。本文从转换模型到整流方法的广角图像整流的全面调查进展。具体地，我们首先介绍了不同方法中使用的相机模型的详细描述和讨论。然后，我们总结了几种失真模型，包括径向失真和投影失真。接下来，我们审查了传统的基于几何图像整流方法和基于深度学习的方法，其中前者将失真参数估计作为优化问题，并且后者通过利用深神经网络的力量来将其作为回归问题。我们评估在公共数据集上最先进的方法的性能，并显示虽然两种方法都可以实现良好的结果，但这些方法仅适用于特定的相机型号和失真类型。我们还提供了强大的基线模型，并对合成数据集和真实世界广角图像进行了对不同失真模型的实证研究。最后，我们讨论了几个潜在的研究方向，预计将来进一步推进这一领域。

与平板扫描仪相比，便携式智能手机在物理文档数字化方面更加方便。但是，由于不受控制的物理变形，相机位置和照明变化，这种数字化的文档通常会扭曲。为此，我们提出了DocScanner，这是文档图像纠正的新颖框架。与现有方法不同，DocScanner通过引入渐进的学习机制来解决此问题。具体而言，DOCSCANNER维护了整流图像的单个估计值，该图像通过经常性架构逐步校正。迭代的精炼使DocScanner融合到了强大而卓越的性能，而轻量级的重复体系结构可确保运行效率。此外，在上述整流过程之前，观察先前工作中存在的损坏的整流边界，DocScanner利用文档本地化模块从混乱的背景环境中明确分割前景文档。为了进一步提高纠正质量，基于扭曲图像和整流图像之间的几何先验，在训练过程中引入了几何正则化，以进一步提高性能。在DOC3D数据集和Docunet基准数据集上进行了广泛的实验，定量和定性评估结果验证了DOCSCANNER的有效性，DOCSCANNER的有效性超过了先前的OCR准确性，图像相似性，以及我们建议的失真指标可相当大。此外，我们的DOCSCANNER显示出运行时延迟和型号大小的最高效率。

同性记估计是计算机视觉应用中的一个重要任务，例如图像拼接，视频稳定和相机校准。传统的同性恋估计方法大量取决于特征对应关系的数量和分布，导致低纹理场景中的稳健性差。相反，学习解决方案尝试学习强大的深度特征，但在具有低重叠率的场景中表现出不满意的性能。在本文中，我们通过设计上下文相关层（CCL）同时解决这两个问题。 CCL可以有效地捕获特征映射内的远程相关性，并且可以灵活地用于学习框架。此外，考虑到单位定位不能用视差将复杂的图像中的复杂空间转换表示，我们建议将多网权特征从全局预测到本地。此外，通过引入新的深度感知形状保存的损失，我们将我们的网络配备了深度感知能力。广泛的实验证明了我们在合成基准数据集和现实世界数据集中的最先进解决方案的方法的优越性。代码和模型将在https://github.com/nie-lang/multi-grid-deep-homography上获得。

滚动快门（RS）失真可以解释为在RS摄像机曝光期间，随着时间的推移从瞬时全局快门（GS）框架中挑选一排像素。这意味着每个即时GS帧的信息部分，依次是嵌入到行依赖性失真中。受到这一事实的启发，我们解决了扭转这一过程的挑战性任务，即从rs失真中的图像中提取未变形的GS框架。但是，由于RS失真与其他因素相结合，例如读数设置以及场景元素与相机的相对速度，因此仅利用临时相邻图像之间的几何相关性的型号，在处理数据中，具有不同的读数设置和动态场景的数据中遭受了不良的通用性。带有相机运动和物体运动。在本文中，我们建议使用双重RS摄像机捕获的一对图像，而不是连续的框架，而RS摄像机则具有相反的RS方向，以完成这项极具挑战性的任务。基于双重反转失真的对称和互补性，我们开发了一种新型的端到端模型，即IFED，以通过卢比时间对速度场的迭代学习来生成双重光流序列。广泛的实验结果表明，IFED优于天真的级联方案，以及利用相邻RS图像的最新艺术品。最重要的是，尽管它在合成数据集上进行了训练，但显示出在从现实世界中的RS扭曲的动态场景图像中检索GS框架序列有效。代码可在https://github.com/zzh-tech/dual-versed-rs上找到。

Images with haze of different varieties often pose a significant challenge to dehazing. Therefore, guidance by estimates of haze parameters related to the variety would be beneficial and their progressive update jointly with haze reduction will allow effective dehazing. To this end, we propose a multi-network dehazing framework containing novel interdependent dehazing and haze parameter updater networks that operate in a progressive manner. The haze parameters, transmission map and atmospheric light, are first estimated using specific convolutional networks allowing color-cast handling. The estimated parameters are then used to guide our dehazing module, where the estimates are progressively updated by novel convolutional networks. The updating takes place jointly with progressive dehazing by a convolutional network that invokes inter-step dependencies. The joint progressive updating and dehazing gradually modify the haze parameter estimates toward achieving effective dehazing. Through different studies, our dehazing framework is shown to be more effective than image-to-image mapping or predefined haze formation model based dehazing. Our dehazing framework is qualitatively and quantitatively found to outperform the state-of-the-art on synthetic and real-world hazy images of several datasets with varied haze conditions.

本文提出了一种有效融合多暴露输入并使用未配对数据集生成高质量的高动态范围（HDR）图像的方法。基于深度学习的HDR图像生成方法在很大程度上依赖于配对的数据集。地面真相图像在生成合理的HDR图像中起着领导作用。没有地面真理的数据集很难应用于训练深层神经网络。最近，在没有配对示例的情况下，生成对抗网络（GAN）证明了它们将图像从源域X转换为目标域y的潜力。在本文中，我们提出了一个基于GAN的网络，用于解决此类问题，同时产生愉快的HDR结果，名为Uphdr-Gan。提出的方法放松了配对数据集的约束，并了解了从LDR域到HDR域的映射。尽管丢失了这些对数据，但UPHDR-GAN可以借助修改后的GAN丢失，改进的歧视器网络和有用的初始化阶段正确处理由移动对象或未对准引起的幽灵伪像。所提出的方法保留了重要区域的细节并提高了总图像感知质量。与代表性方法的定性和定量比较证明了拟议的UPHDR-GAN的优越性。

由于波长依赖性的光衰减，折射和散射，水下图像通常遭受颜色变形和模糊的细节。然而，由于具有未变形图像的数量有限数量的图像作为参考，培训用于各种降解类型的深度增强模型非常困难。为了提高数据驱动方法的性能，必须建立更有效的学习机制，使得富裕监督来自有限培训的示例资源的信息。在本文中，我们提出了一种新的水下图像增强网络，称为Sguie-net，其中我们将语义信息引入了共享常见语义区域的不同图像的高级指导。因此，我们提出了语义区域 - 明智的增强模块，以感知不同语义区域从多个尺度的劣化，并将其送回从其原始比例提取的全局注意功能。该策略有助于实现不同的语义对象的强大和视觉上令人愉快的增强功能，这应该由于对差异化增强的语义信息的指导应该。更重要的是，对于在训练样本分布中不常见的那些劣化类型，指导根据其语义相关性与已经良好的学习类型连接。对公共数据集的广泛实验和我们拟议的数据集展示了Sguie-Net的令人印象深刻的表现。代码和建议的数据集可用于：https：//trentqq.github.io/sguie-net.html

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，我们考虑了颜色加式双相机系统，并提出了一个端到端的卷积神经网络，以有效且具有成本效益的方式使图像对齐和融合图像。我们的方法将跨域和跨尺度图像作为输入，因此综合了HR着色结果，以促进单相机成像系统中时空分辨率和色彩深度之间的权衡。与以前的着色方法相反，我们的功能可以适应具有独特时空分辨率的色彩和单色相机，从而使实际应用中的灵活性和鲁棒性。我们方法的关键要素是一个跨相机比对模块，该模块生成跨域图像对齐的多尺度对应关系。通过在各种数据集和多个设置上进行广泛的实验，我们验证了方法的灵活性和有效性。值得注意的是，我们的方法始终取得了实质性改进，即在最新方法上，大约10dB PSNR增益。代码为：https：//github.com/indigopurple/ccdc

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。

我们呈现SeveryGan，一种能够从单个输入示例自动生成砖纹理映射的方法。与大多数现有方法相比，专注于解决合成问题，我们的工作同时解决问题，合成和涤纶性。我们的关键思想是认识到，通过越野落扩展技术训练的生成网络内的潜伏空间产生具有在接缝交叉点的连续性的输出，然后可以通过裁剪中心区域进入彩色图像。由于不是潜在空间的每个值都有有效的来产生高质量的输出，因此我们利用鉴别者作为能够在采样过程中识别无伪纹理的感知误差度量。此外，与之前的深度纹理合成的工作相比，我们的模型设计和优化，以便使用多层纹理表示，使由多个地图组成的纹理，例如Albedo，法线等。我们广泛地测试网络的设计选择架构，丢失功能和采样参数。我们在定性和定量上展示我们的方法优于以前的方法和适用于不同类型的纹理。