论文阅读--Efficient Hybrid Zoom using Camera Fusion on Mobile Phones

本文主要是介绍论文阅读--Efficient Hybrid Zoom using Camera Fusion on Mobile Phones，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

这是谷歌影像团队 2023 年发表在 Siggraph Asia 上的一篇文章，主要介绍的是利用多摄融合的思路进行变焦。

单反相机因为卓越的硬件性能，可以非常方便的实现光学变焦。不过目前的智能手机，受制于物理空间的限制，还不能做到像单反一样的光学变焦。目前主流的智能手机，都是采用多摄的设计，一般来说一个主摄搭配一个长焦，为了实现主摄与长焦之间的变焦，目前都是采用数字变焦的方式，数字变焦相比于光学变焦，细节会损失很多。这篇文章提出一种混合变焦的方法，就是拍摄的时候，同时获取主摄和长焦的图像，然后利用机器学习模型将两张图像对齐，并且将长焦的细节迁移到主摄上。同时，这篇文章也设计了一种自适应的融合方法，去处理两个镜头的景深差异，遮挡，匹配误差等问题，为了尽量减少两个镜头之间的域差异，文章作者还设计了一个双目的采集系统，获取真实图像的输入和GT，用于有监督的训练。最终，这篇文章的方法，可以在手机上实现对 12M 像素的图像处理耗时在 500ms 左右，相比其它 SOTA 方法，在真实场景下的效果更好。

HYBRID ZOOM SUPER-RESOLUTION

文章将主摄的图像称为 $\mathbf{W}$，长焦的图像称为 $\mathbf{T}$

这篇文章的目标是设计一个高效的算法系统，能够运行在手机设备上。由于手机设备的限制，耗时耗内存的大模型无法使用，所以需要对整个算法流程进行精细的设计。整个算法流程如图 3 所示。当用户按下拍照按钮的时候，算法系统会同时拍摄两张图像。首先利用一个粗粒度的匹配算法，将主摄图像 $\mathbf{W}$ 和长焦图像 $\mathbf{T}$ 对齐，然后后面再接一个局部稠密的匹配算法，比如光流。接下来，文章作者采用 UNet 模型将从 $\mathbf{W}$ 中 crop 出来的图像和长焦图像 $\mathbf{T}$ 中的亮度通道进行融合。最后，利用一个自适应的融合算法，将景深差异，遮挡，匹配误差等考虑进去，将融合后的图像重新贴回主摄图像 $\mathbf{W}$。整个算法系统的算法模块都尽量轻量化，以保证整个系统的效果和效率。

Image Alignment

Coarse alignment：文章首先将 $\mathbf{W}$ 进行裁剪，让其与 $\mathbf{T}$ 的 FOV 基本一致，然后将裁剪后的图像利用 bicubic 的方法上采样，让两张图像的尺寸保持一致，然后作者估计了一个 2D 的转换矩阵，将裁剪后的上采样图像与 $\mathbf{T}$ 进行对齐，这个变换后的图像称为 $I_{src}$，同时，文章也将 $\mathbf{T}$ 的颜色，利用一个颜色对齐的方式，与 $I_{src}$ 对齐，颜色对齐后的 $\mathbf{T}$ 图像称为 $I_{ref}$

Dense alignment：做完粗对齐之后，文章接下来要做一个精对齐，需要用到稠密的光流，文章作者利用 PWC-Net 去估计 $I_{src}$ 与 $I_{ref}$ 之间的稠密光流，先对 $I_{src}$ 与 $I_{ref}$ 做一个下采样到 $384\times 512$，然后利用 PWC-Net 估计其光流，然后将估计得到光流图上采样回原始图像尺寸。为了加速，文章中将 PWC-Net 进行了剪枝，将一些运算复杂度高的模块去除了。

Image Fusion

为了保持 $\mathbf{W}$ 的颜色，文章在亮度空间进行融合，文章作者构建了一个 5 层的 UNet，将两路图像的亮度通道输入网络，此外还有前面光流估计输出的遮挡图也输入网络，最终输出得到一个灰度图像。然后这个输出的灰度图像 Y 与 UV 通道一起，做一个颜色转换，得到最终的 RGB 图像。

Adaptive Blending

前面基于 AI 的配准对齐和融合模型对大部分场景都能取得不错的效果，但是依然会有一些场景可能会在输出结果上看到明显的 artifacts。由于景深差异，遮挡，以及误匹配。因此，文章作者设计了一个策略来自适应地对 $Y_{src}$ 以及 $Y_{fusion}$ 进行融合，这个策略就是将 defocus map，occlusion map，flow uncertainty map 以及 alignment rejection map 最终统一成一个 alpha mask，然后基于这个 alpha mask 做融合。具体框架如图 4 所示：

Narrow DoF on $\mathbf{T}$ 一般来说，长焦的景深比主摄要小，因为一般来说景深和焦距成反比，焦距越长，景深会越浅，从论文中的图 2 可以看到，长焦的离焦区域比主摄要模糊，如果将离焦区域直接融合，会使最终的图像反而变得模糊，所以文章设计了一种方法，将 defocus map 计算出来，作为融合的引导信息。

• Defocus map：为了估计出 defocus map，首先需要知道对焦的中心区域，同时需要知道图像中的像素相对对焦中心区域的距离，也就是深度信息，因为主摄和长焦镜头基本是平行的，根据双目视觉的测距原理，两路图像中的光流大小与视差及空间深度是成正比的。基于这个假设，文章作者提出了一种估计 defocus map 的算法，如图 5 所示。首先，根据相机的自动对焦模块，获得图像中的对焦区域 ROI，一般是一个矩形区域。然后，基于双目匹配的原理，可以认为光流反映了深度信息，进而可以假设对于静态场景来说，像素在同样的深度面上，有近似的光流。为了找到这个对焦中心，文章作者用 K-means 聚类算法对光流信息进行聚类，然后选择这个聚焦中心 $x_f$ 作为最大聚类的中心。再利用如下的表达式，计算不同像素的光流与这个聚类中心的相对深度：

$${\mathbf{M}}_{defocus}(\mathbf{x})=\text{sigmoid}(\frac{{\Vert F_{fwd}(\mathbf{x})-F_{fwd}({\mathbf{x}}_f)\Vert }_2^2-\gamma }{{\sigma }_f})\text{\hspace{1em}(1)}$$

$F_{fwd}$ 是前面计算的光流信息，$\gamma$ 控制光流位移的阈值，让对焦区域容许一定的位移变化，${\sigma }_f$ 控制 defocus map 的平滑程度。

• Occlusion map：对于某些场景，$\mathbf{W}$ 和 $\mathbf{T}$ 之间可能因为遮挡，存在有些区域不能在两路图像中都存在的情况，如果将这些区域进行融合，可能会产生 artifacts，所以文章作者计算了一个 Occulusion map 作为引导：

$${\mathbf{M}}_{occ}(\mathbf{x})=\min (s{\Vert \mathbb{W}(\mathbb{W}(\mathbf{x};F_{fwd});F_{bwd})-\mathbf{x}\Vert }_2,1)\text{\hspace{1em}(2)}$$

其中，$\mathbb{W}$ 表示双线性 warp 操作，$\mathbf{x}$ 表示原始图像的二维坐标，尺度因子 s 控制 occlusion map 的强度。上面这个式子的原理，就是如果一个点在两张图像中都有，那么经过两次 warp 之后，这个点的坐标应该是保持不变的。

• Flow uncertainty map：因为稠密的光流匹配是一个非常病态的问题，文章中将 PWC-Net 的输出做了扩展，输出了一个光流的置信度 map，这个置信度输出的是每个像素的光流向量的拉普拉斯分布，如下所示：

$$\mathbf{S}(\mathbf{x})=\sqrt{\exp (\log (Va{r}_x(\mathbf{x})))+\exp (\log (Va{r}_y(\mathbf{x})))}\text{\hspace{1em}(3)}$$

$${\mathbf{M}}_{flow}(\mathbf{x})=\min (\mathbf{S}(\mathbf{x}),{\mathbf{s}}_{\mathbf{max}})/s_{max}\text{\hspace{1em}(4)}$$

• Alignment rejection map：对于配准异常区域的引导信息，文章作者也构建了一个 map，简单来说，就是将配准后的两张图的分成若干个 local patch，对每个 local patch，分别计算均值，然后对每个 local patch 里的像素，减去对应 patch 的均值之后，比较两个像素之间的差异：$P_{\delta }=(P_{src}-{\mu }_{src})-({\tilde{P}}_{ref}-{\mu }_{ref})$

$${\mathbf{M}}_{reject}(\mathbf{x})=1-\exp \left(-{\Vert P_{\delta }(\mathbf{x})\Vert }_2^2/({\sigma }_{src}^2(\mathbf{x})+{ϵ}_0)\right)\text{\hspace{1em}(5)}$$

其中，${\sigma }_{src}^2(\mathbf{x})$ 表示 $P_{src}$ 的方差，${ϵ}_0$ 用来控制容许的误差。

最后的融合 map 由如下的式子求得：

$${\mathbf{M}}_{blend}=\max (1-{\mathbf{M}}_{occ}-{\mathbf{M}}_{defocus}-{\mathbf{M}}_{flow}-{\mathbf{M}}_{reject},0)\text{\hspace{1em}(6)}$$

$$I_{final}=uncrop({\mathbf{M}}_{blend}\odot I_{fusion}+(1-{\mathbf{M}}_{blend})\odot I_{fusion})\text{\hspace{1em}(7)}$$

LEARNING FROM DUAL CAMERA RIG CAPTURES

最后，介绍一下文章的训练数据是怎么构建的，对于 low-lelve 的 CV 任务来说，训练数据的构建一直是个问题，如果用仿真退化的方式构造数据，可能存在域差异的问题。所以文章作者设计了一个采集数据的方式，用实际采集的数据作为训练数据。具体装置如下图所示：

文章中，将两部手机平行放置，这样可以同时采集到两部手机的主摄和长焦图像，这两部手机，一部可以称为主机，一部称为副机，训练的时候，主机的主摄和副机的长焦图像作为输入，而主机的长焦图像作为GT，这样既模拟了实际的两路图像，又有了实采的 GT 图像，而在实际推理的时候，可以直接将其中一部手机的主摄和长焦作为输入即可。

这篇关于论文阅读--Efficient Hybrid Zoom using Camera Fusion on Mobile Phones的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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