论文解读：Cycle ISP Real Image Restoration via Improved Data Synthesis

本文主要是介绍论文解读：Cycle ISP Real Image Restoration via Improved Data Synthesis，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！

Cycle ISP: Real Image Restoration via Improved Data Synthesis

谷歌去年发表了一篇文章：Unprocessing Images for Learned Raw Denoising，是关于如何构造逼近真实的数据来进行降噪的，在去年的文章里，研究者们主要是模拟了 ISP 中从 RAW 图到 sRGB 的过程，然后将 ISP 的过程逆转过来，从 sRGB 到 RAW，然后再在 RAW 域上添加噪声，从而构造出符合真实场景的噪声数据。

今年谷歌又发表了一篇类似的文章，还是关于如何构造真实的仿真数据来做图像恢复，看来谷歌在构造数据这块已经做了很多的研究了，今年这篇文章叫 Cycle ISP, 核心思想还是基于 ISP 流程，去年的文章是一步一步通过各种算法模块，将 ISP 中的降噪，白平衡，gamma 变换，tone mapping 等串起来，今年的这篇文章直接用网络进行了端到端的模拟，不过与一般的端到端方式不同的是，这篇文章采样了一个循环的方式，从 sRGB 到 RAW 图，然后再从 RAW 图回到 sRGB, 所以这个框架称为 Cycle ISP, 有循环轮回的感觉。

具体的框架示意图如下所示：

从上图可以看出，整个框架有三个部分，一部分是 RGB2RAW, 实现的是从 RGB 到 RAW 图的变换，另外一部分是 RAW2RGB，实现的是从 RAW 域到 RGB 的转换，还有部分是 color correction，实现颜色的变换。整个算法框架的目的，也是为了将网络训练成能够构造更加真实的数据，一旦网络训练完成，那么 RGB2RAW 的这部分网络，就可以通过大量的 RGB 图得到真实 RAW 图，注意，这个时候的 RAW 图其实是没有噪声的，类似完美的无噪声 RAW 图，然后对这些 RAW 图添加噪声，就能得到噪声 RAW 图与无噪声 RAW 图的训练对，从而可以用来训练降噪网络。

这个方法与去年的方法相比，好处在于不再需要人为地构造变换函数了，直接端到端的完成。

RGB2RAW branch

这个模块，完成 RGB2RAW 的变换，给定一张 RGB 图像，${\mathbf{I}}_{rgb}\in R^{H\times W\times 3}$，先借助常规的卷积网络，得到多个 feature map，然后再利用多个 recursive residual groups (RRGs) 进一步进行特征提取，整个过程可以表示为：

$$\begin{gathered} T_0=M_0({\mathbf{I}}_{rgb}) \\ {T}_d=RR{G}_N(...RR{G}_1(T_0)) \end{gathered}$$

后面再接一个卷积层，得到 3 个通道的 feature map，最后再做一个 Bayer 模式的采样，得到输出的 RAW 图：

$${\hat{\mathbf{I}}}_{raw}=f_{bayer}(M_1(T_d))$$

这个模块，主要是利用 $L_1$ loss 来进行训练：

$${\mathcal{L}}_{s2r}({\hat{\mathbf{I}}}_{raw},{\mathbf{I}}_{raw})={\Vert {\hat{\mathbf{I}}}_{raw}-{\mathbf{I}}_{raw}\Vert }_1+{\Vert \log (\max ({\hat{\mathbf{I}}}_{raw},ϵ))-\log (\max ({\mathbf{I}}_{raw},ϵ))\Vert }_1$$

$ \mathbf{I}_{raw} $ 表示 RAW 图的 ground truth。

RAW2RGB branch

RAW2RGB 分支，实现 RAW 图到 RAG 的转换，这个分支，首先将 RAW 图拆成 RGGB 四个通道，每个通道的分辨率都下降了一倍，从 $ H \times W $ 变成了 $\frac{H}{2}\times \frac{W}{2}\times 4$，然后类似 RGB2RAW, 先用一个卷积层将 4 个通道变成多个 feature map，然后再经过多个 RRG 模块，得到多个等大的 feature map，整个过程如下所示：

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

不过这里需要注意的一点是，这里的 $ \mathbf{I}_{raw} $ 是相机原始的 RAW 图，不是 RGB2RAW 的输出，因为这两个 branch 是分开独立训练的。

• Color correction unit

除了上面两个主要的分支，Cycle ISP 还引入了一个颜色校正模块，因为网络是基于很多不同的相机数据来训练的，而不同相机的颜色校正系数一般是不同的，所以为了统一这些数据，Cycle ISP 引入了一个颜色校正模块，这个模块是嵌入在 RAW2RGB 分支里的，color correction unit 的输入是 RGB 图像，然后经过简单的卷积以及两个 RRG，得到多个 feature map：

$$T_{color}=\sigma (M_4(RR{G}_2(RR{G}_1(M_3(K\ast {\mathbf{I}}_{rgb})))))$$

这里 $\ast$ 表示卷积，$K$ 表示高斯核，文章里用的高斯核的标准差是 12，这会带来非常强的模糊效果，从而将细节都基本去除了，只留下颜色，$T_{color}$ 和前面得到的 $T_{d^{\prime }}$ 做一个 residual 的操作：

$$T_{atten}=T_{d^{\prime }}+(T_{d^{\prime }}\otimes T_{color})$$

其中$\otimes$ 表示 Hadamard product。

最后再利用一个卷积层，以及一个上采用操作，得到三个通道的 RGB 图像：

$${\hat{\mathbf{I}}}_{rgb}=M_{up}(M_5(RR{G}_K(T_{atten})))$$

这个分支也是利用 $L_1$ loss 来训练：

$${\mathcal{L}}_{r2s}({\hat{\mathbf{I}}}_{rgb},{\mathbf{I}}_{rgb})={\Vert {\hat{\mathbf{I}}}_{rgb}-{\mathbf{I}}_{rgb}\Vert }_1$$

RRG: Recursive Residual Group

Cycle ISP 除了常规的卷积层， 一个特别之处在于其使用了很多的 RRG 模块，每个 RRG 模块包含了 P 个 dual attention blocks (DAB) 模块，DAB 模块，通过不同的 attention 机制对特征进行选择：channel attention 和 spatial attention，整个过程可以表示为：

$$T_{DAB}=T_{in}+M_c([CA(U),SA(U)])$$

其中， $U\in R^{H\times W\times C}$, $M_c$ 表示 $ 1 \times 1$ 的卷积，具体的框架示意图如下所示：

Joint Fine-tuning of CycleISP

最后，就是联合训练整个的 Cycle ISP, 这个时候，RGB2RAW 分支的输出，变成了 RAW2RGB 的输入，整个 loss 函数表示为：

$${\mathcal{L}}_{joint}=\beta {\mathcal{L}}_{s2r}({\hat{\mathbf{I}}}_{raw},{\mathbf{I}}_{raw})+(1-\beta ){\mathcal{L}}_{r2s}({\hat{\mathbf{I}}}_{rgb},{\mathbf{I}}_{rgb})$$

整个 fine tune 的示意图如下所示：

Synthetic Realistic Noise Data Generation

一旦 CycleISP 训练好，那么 CycleISP 可以很方便地构造训练数据对，并且可以同时构造 RAW 域数据或者 RGB 数据，输入一张 RGB 图，由 RGB2RAW 分支，可以得到一张 RAW 图，然后对该 RAW 图添加噪声，这样可以得到 $RA{W}_{clean},RA{W}_{noisy}$ 训练数据对。

同样的，根据添加噪声的 RAW 图，由 RAW2RGB 分支，可以得到添加了噪声的 RGB 图，这样就构造了 $sRG{B}_{clean},sRG{B}_{noisy}$ 的训练数据对。

这篇关于论文解读：Cycle ISP Real Image Restoration via Improved Data Synthesis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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