计算摄影

论文阅读：CosAE Learnable Fourier Series for Image Restoration这是 2024 NeurIPS 上发表的一篇文章，介绍了一种新型的基于傅里叶级数的通用编码器。本文介绍了余弦自动编码器（Cosine Autoencoder, CosAE），这是一种新颖的通用自动编码器，它将经典傅里叶级数与前馈神经网络无缝结合。CosAE 将输入图像表示为一系列二维余弦时间序列，每个序列由一组可学习的频率和傅里叶系数构成的元组定义。该方法与传统自动编码器形成鲜明对比，传统自动编码器在降低分辨率的瓶颈潜在空间中往往会牺牲细节。而 CosAE 在其瓶颈层对频率系数（即幅度和相位）进行编码。这

论文阅读：Searching for Fast Demosaicking Algorithms今天介绍一篇有关去马赛克的工作，去马赛克是 ISP 流程里面非常重要的一个模块，可以说是将多姿多彩的大千世界进行色彩还原的重要一步。这篇工作探索的是如何从各种各样的去马赛克算法中，选择最佳的一种。

论文阅读：Uni-ISP Unifying the Learning of ISPs from Multiple Cameras这是 ECCV 2024 的一篇文章，文章作者想建立一个统一的 ISP 模型，以实现在不同手机之间的自由切换。文章作者是香港中文大学的 xue tianfan 和 Gu jinwei 老师。

论文阅读：DualDn Dual-domain Denoising via Differentiable ISP这篇文章是 2024 ECCV 的一篇文章，介绍的是降噪相关的工作。图像去噪是相机图像信号处理 (ISP) 流程中的一个关键组成部分。将去噪器融入 ISP 流程有两种典型方式：直接对拍摄的原始帧（RAW域）应用去噪器，或者对 ISP 输出的 sRGB 图像（sRGB 域）应用去噪器。然而，这两种方法都有其局限性。原始域去噪产生的残留噪声可能会被后续的 ISP 处理放大，而且 sRGB 域很难处理空间变化的噪声，因为它只能看到被 ISP 扭曲的噪声。因此，大多数原始域或 sRGB 域的去噪方法仅适用于特定的

论文阅读：Computational Long Exposure Mobile Photography (一)这篇文章是谷歌发表在 2023 ACM transaction on Graphic 上的一篇文章，介绍如何在手机摄影中实现长曝光的一些拍摄效果。

论文阅读：Split-Aperture 2-in-1 Computational Cameras （二）Split-Aperture 2-in-1 Computational Cameras (一)接下来，文章介绍了二合一相机在几种场景下的应用，首先是高动态范围成像，现有的快照高动态范围（HDR）成像工作已经证明，使用条纹状点扩散函数（PSF）可以将局部高动态范围信息光学编码到附近的像素中，这种 PSF 可以在光学层面将饱和区域的图像内容展开成不饱和，并且与附近的图像区域叠加。基于现有的快照 HDR 成像方法（如 Rouf 等人在 2011 年以及 Sun 等人在 2020 年提出的方法，这些方法已经成功地

论文阅读：AutoDIR Automatic All-in-One Image Restoration with Latent Diffusion论文阅读：AutoDIR: Automatic All-in-One Image Restoration with Latent Diffusion 这是 ECCV 2024 的一篇文章，利用扩散模型实现图像恢复的任务。