Neural-Networks-for-Low-Level-Image-Processing:这是用于低级图像处理的神经网络上的...

用于低级图像处理的神经网络 直到最近，机器学习（ML）和神经网络（NN）一直主要用于高级视觉任务，例如图像分割，分类和目标检测。 诸如去噪，去马赛克，白平衡之类的低级图像处理任务仍然主要依靠基于信号处理的方法，这些方法需要大量的专业知识来设计滤波器。 通常，在专用图像信号处理器（ISP）上运行的完整图像处理管道中，过滤器列表很长。 设计和优化过滤器列表需要大量的工作。 苹果公司拥有500页以上的专利，仅覆盖整个ISP渠道的一部分！ 在过去的几年中，两个新的发展正在改变图像处理领域。 一种趋势是，提出了越来越多的基于神经网络的方法来处理部分或整个图像处理流水线，并在图像质量和处理速度方面取得了令人着迷的性能。 另一个趋势是神经网络芯片在各种移动平台上越来越流行，例如最新的Apple A11 Bionic芯片和华为Kirin 970芯片。 我相信在不久的将来，基于神经网络的方法将在低级图像处