论文阅读之《Learn to see in the dark》

news2024/11/24 2:38:00

Learning to See in the Dark-CVPR2018

Chen ChenUIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）

Qifeng Chen, Jia Xu, Vladlen Koltun Intel Labs(英特尔研究院)

文章链接：https://arxiv.org/pdf/1805.01934.pdfhttps://arxiv.org/pdf/1805.01934.pdf源码地址：
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研究背景

在暗光条件下，受到低信噪比和低亮度的影响，图片的质量会受到很大的影响。此外，低曝光率的照片会出现很多噪声，而长曝光时间会让照片变得模糊、不真实。目前很多关于去噪、去模糊、图像增强等技术在极端光照条件下作用很有限。论文中主要解决关注的问题是极端低光条件下的图像成像问题，提出了一种在黑暗中也能快速、清晰的成像系统。

主要工作

论文提出一种通过全卷积神经网络（FCN）方法将在黑暗环境中进行的拍摄还原的方法，通过控制变量法来对比不同的去噪方法，增加信噪比，并找到一个较好的解决方案。

创新点

本文的主要创新点为：

1.提出了一个新的照片数据集，包含原始的short-exposure low-light图像，并附有long-exposure reference图像作为Ground truth，以往类似的研究使用的都是合成的图像；

2.与以往方法使用相机拍摄出RGB图像进行复原不同，使用原始的传感器数据作为网络输入。

3.提出了一种端到端学习方法，通过训练一个全卷积网络来直接处理快速成像系统中低亮度图像。

已有工作回顾

传统图像处理过程会应用一系列模块，例如白平衡、去马赛克、去噪、增加图像锐度、伽马矫正等等。而这些图像处理模块针对不同的相机需要特定的去设计。一些研究提出使用局部线性、可学习的L3 过滤器来模拟现代成像系统中复杂的非线性流程，但是这些方法都无法成功解决在低光条件中快速成像的问题，也无法解决极低的SNR 问题。此外，通过智能手机相机拍摄的照片，利用bursting imaging破裂成像方法，结合多张图像也可以生成效果较好的图像，但是这种方法的复杂程度较高。

提出的方法

这是一种端到端的学习方法，训练一个全卷积网络FCN 来直接处理快速成像系统中的低亮度图像。纯粹的FCN 结构可以有效地代表许多图像处理算法，用原始传感器数据作为输入。对于 Bayer 数组，将输入打包为四个通道并在每个通道上将空间分辨率降低一半。原始数据以6×6排列块组成;通过交换相邻通道元素的方法将36个通道的数组打包成9个通道。消除黑色像素并按照期望的倍数缩放数据，将处理后数据作为 FCN 模型的输入，输出是一个带12通道的图像，其空间分辨率只有输入的一半。这个一半大小的输出被子像素层处理，以恢复原始分辨率。

两个标准的 FCN 作为模型的核心：用于快速图像处理的多尺度上下文聚合网络 (CAN) 和U-net 网络，最终选用的是U-net网络。放大比率决定了模型的亮度输出，在外部指定并作为输入提供给模型，这类似于相机中的 ISO 设置。模型使用L1损失和Adam优化器，网络输入为原始短曝光图像，对应的真实数据是长曝光图像，他们之间的曝光时间的倍数差作为放大因子，训练中随机裁剪512x512的补丁用于训练，用翻转，旋转等操作来做数据增强，初始学习率设为0.0001,2000次迭代后降为0.00001，共进行4000次迭代。

FCN网络

FCN和CNN的区别：CNN卷积层之后连接的是全连接层；FCN卷积层之后仍连接卷积层，输出的是与输入大小相同的特征图。FCN将传统CNN中的全连接层转化成一个个的卷积层。FCN多次卷积图像越来越小，像素越来越低。

在传统的CNN结构中，前5层是卷积层，第6层和第7层分别是一个长度为4096的一维向量，第8层是长度为1000的一维向量，分别对应1000个类别的概率。FCN将这3层表示为卷积层，卷积核的大小(通道数，宽，高)分别为（4096,7,7）、（4096,1,1）、（1000,1,1）。所有的层都是卷积层，称为全卷积网络。

Unet网络

U-Net整体的流程是编码和解码，可用于分割，压缩图像和去噪声。也可以用在原图像去噪，做法就是训练的阶段在原图人为的加上噪声，然后放到编码解码器中，下采样可以增加对输入图像的一些小扰动的鲁棒性，比如图像平移，旋转等，减少过拟合的风险，降低运算量，和增加感受野的大小。上采样把抽象的特征再还原解码到原图的尺寸，得到输出。

复制+剪切特征图可以使浅层网络会保留明显的内容信息，网络层变深，内容会减少，特征会增多，在深层网络添加内容的信息。简单来说就是前期不断的卷积池化来进行下采样，然后再不断卷积上采样，形成一个U形。而下采样的结果还会合成至对应的上采样结果，实现抽象与细节的结合。

CAN卷积

作者提出一个新颖的卷积方式：膨胀卷积-CAN：MULTI-SCALE CONTEXT AGGREGATION BY DILATED CONVOLUTIONS。通过膨胀卷积实现多尺度语义信息融合，增长感受野的区域，从而获得更好的稠密分类结果。目前FCN通过pooing的方式增大感受野代价是空间分辨率降低，这种方式浪费了很多空间信息。相比原来的标准卷积膨胀卷积多了一个超参数-扩张率，指的是kernel各点之前的间隔数量。这样在不丢失分辨率的前提下拥有了更大的感受野。