Yazar
Kınlı, Osman Furkan, Özcan, Barış, Kıraç, Mustafa Furkan
Basım Tarihi
2023
Basım Yeri
-
Springer
Konu
Görüntü sinyali işlemcileri, Ters stil aktarımı, sRGB'den RAW'a yeniden yapılandırma
Tür
Belge
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
978-303125062-0
Kayıt Numarası
d738354f-f9eb-4f73-a2ab-484fab8e6685
Lokasyon
Bilgisayar Bilimi
Tarih
2023
Örnek Metin
RAW görüntü veri setleri, düşük seviyeli görmede kötü pozlanmış ters problemler için standart RGB görüntü veri setlerinden daha uygundur ancak literatürde yaygın değildir. Ayrıca sRGB görüntülerin RAW formatına eşlenmesine odaklanan birkaç çalışma da bulunmaktadır. sRGB'den RAW formatına eşleme, ters stil aktarımı için uygun bir alan olabilir, çünkü görev kötü oluşturulmuş bir tersine çevirme sorunudur. Bu çalışmada şu soruya cevap arıyoruz: ISP operasyonları uçtan uca öğrenme hattında stil faktörü olarak modellenebilir mi? Bu fikri araştırmak amacıyla, uyarlanabilir özellik normalizasyonu yardımıyla ISP işlemlerini tersine çevirmeyi öğrenmek için RST-ISP-Net adında yeni bir mimari öneriyoruz. Biz bu sorunu ters tarzda aktarım olarak formüle ediyoruz ve çoğunlukla önceki çalışmada kullanılan uygulamayı takip ediyoruz. Önerilen mimarimizle AIM Reversed ISP mücadelesine katıldık. Sonuçlar, yıkıcı veya değiştirici faktörlerin stil olarak modellenmesi fikrinin hala geçerli olduğunu, ancak böyle bir zorlukta rekabetçi olabilmek için daha fazla iyileştirmenin gerekli olduğunu göstermektedir.
DOI
10.1007/978-3-031-25063-7_43
Cilt
13802 LNCS
