在长期的计算机视觉技术发展过程中,研究者们主要处理的对象是通过图像信号处理器(Image Signal Processor,ISP)处理后的标准RGB图像。这类图像体积小,方便使用和网络传播,因而在许多传统应用场景中得到广泛应用。然而,在低光照或极端...在长期的计算机视觉技术发展过程中,研究者们主要处理的对象是通过图像信号处理器(Image Signal Processor,ISP)处理后的标准RGB图像。这类图像体积小,方便使用和网络传播,因而在许多传统应用场景中得到广泛应用。然而,在低光照或极端成像条件下,这类经过压缩和处理的图像往往因模糊、量化等不可逆操作,导致细节丢失,限制了其性能表现。为应对这些挑战,越来越多的研究开始关注直接处理相机传感器输出的RAW图像。RAW图像未经过复杂的ISP处理,具有线性响应、高比特深度和无损压缩的特点,能够保留更多的原始感光信息。这些特性使其在低光、高动态范围以及复杂视觉场景中表现出优异的灵活性和潜力。在近年来的研究中,RAW图像处理技术取得了显著进展,其应用已从高质量图像与视频的获取、去噪与增强,扩展到目标识别、场景理解等计算机视觉任务。相比传统RGB图像,RAW图像处理能够更好地保留细节信息,并在特定条件下显著提升视觉任务的精度和鲁棒性。此外,随着深度学习技术的发展,基于RAW数据的端到端模型设计成为了新的研究方向,能够充分利用图像中的原始信号信息来提升视觉处理效果。本文系统性地综述了RAW图像处理技术的最新进展,并探讨了这些技术在计算机视觉各领域中的应用。同时,本文还展望了未来的发展趋势,特别是RAW图像数据在更复杂场景下的应用潜力,为相关研究者和从业者提供了有价值的参考和启示。展开更多
文摘在长期的计算机视觉技术发展过程中,研究者们主要处理的对象是通过图像信号处理器(Image Signal Processor,ISP)处理后的标准RGB图像。这类图像体积小,方便使用和网络传播,因而在许多传统应用场景中得到广泛应用。然而,在低光照或极端成像条件下,这类经过压缩和处理的图像往往因模糊、量化等不可逆操作,导致细节丢失,限制了其性能表现。为应对这些挑战,越来越多的研究开始关注直接处理相机传感器输出的RAW图像。RAW图像未经过复杂的ISP处理,具有线性响应、高比特深度和无损压缩的特点,能够保留更多的原始感光信息。这些特性使其在低光、高动态范围以及复杂视觉场景中表现出优异的灵活性和潜力。在近年来的研究中,RAW图像处理技术取得了显著进展,其应用已从高质量图像与视频的获取、去噪与增强,扩展到目标识别、场景理解等计算机视觉任务。相比传统RGB图像,RAW图像处理能够更好地保留细节信息,并在特定条件下显著提升视觉任务的精度和鲁棒性。此外,随着深度学习技术的发展,基于RAW数据的端到端模型设计成为了新的研究方向,能够充分利用图像中的原始信号信息来提升视觉处理效果。本文系统性地综述了RAW图像处理技术的最新进展,并探讨了这些技术在计算机视觉各领域中的应用。同时,本文还展望了未来的发展趋势,特别是RAW图像数据在更复杂场景下的应用潜力,为相关研究者和从业者提供了有价值的参考和启示。
