Introduction
在极低照度环境下，使用短曝光拍照会存在大量噪声和偏色问题，而使用长曝光拍照会造成图像模糊。文章提出了一种低光照图像质量提升的方法。其利用端到端的全卷积网络代替传统图像后处理链路，可直接将传感器RAW数据处理得到可视化的彩色图像。文章主要贡献在于：
- 提出了一种端到端的方法提升极低光照图像的图像质量，主要解决噪声和偏色问题；
- 建立低光照图像库，以短曝光图像与其对应的长曝光参考图像作为训练集，训练全卷积神经网络；
- 分析并比较了多种因素对图像质量的影响。
文章声称其可以做到将低光照图像亮度提升300倍，且保持好的噪声抑制和颜色校正效果。
SID Dataset
See-in-the-Dark（SID）数据集包含了 5094张短曝光RAW图像，及其对应的长曝光参考图像。
1. 数据集包含了室内和室外的图像，其中室外场景照度在0.2lux~5lux，室内场景照度在0.03lux~0.3lux。
2. 短曝图曝光时间设定为1/30到1/10s，对应长曝图曝光时间设定为其100到300倍，即10到30s。
3. 短曝图与其对应的长曝图之间没有位移。
4. 随机挑选70%作为训练集，20%作为测试集，10%作为验证集。
5. 图像获取使用两款相机：Sony 7S II 和 Fujifilm X-T2，其相关参数如下
Method
流程
对于Bayer结构数据，将RAW数据分成四个通道，空间分辨率下降四倍；对于X-Trans结构数据，将RAW数据分成9个通道。然后减去黑电平值并将输入数据亮度放大相应的倍数，使其与参考图像的曝光相同，输入到网络中。输出是12通道的图像，其分辨率只有原始分辨率的一半，然后将其通过亚像素层上采样得到SRGB空间的输出图像。
文章主要聚焦于两种全卷积神经网络：multi-scae context aggregation network（CAN）和U-net，其默认使用U-net。
训练
文章使用 损失函数和Adam优化方法对网络进行训练。以短曝光RAW数据作为输入，以sRGB空间的长曝光图像作为ground truth。且对每个相机单独训练一个网络。在每次迭代中，随机截取 大小的patch做训练，并对其做随机翻转和旋转以增广数据。
Experiment
结果比较
文章将网络得到的结果与BM3D去噪结果以及多张图像去噪结果进行了比较，其中多张图像去噪是对8张序列图像取中值得到的。
对于相似传感器可以使用同一个网络，如将Sony网络应用于iPhone 6s拍摄的图片
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控制变量实验
使用PSNR和SSIM作为指标评价结果去噪性能。下表展示了各个变量控制实验结果，第一列参数为PSNR，第二列参数为SSIM。
1. 网络结构：U-net比CAN有更高的PSNR，而CAN有更高的SSIM，但其有时会出现颜色丢失现象。
2. 输入颜色空间：直接输入RAW数据对于极低照度条件会更有效。
3. 损失函数： ，SSIM损失函数结果差不多，但增加GAN损失会显著降低精度。
4. 后处理：将参考图像做直方图均衡化后再作为ground truth的效果没有直接用参考图像的效果好，因为网络不得不学习直方图均衡化，这会使得输出结果虽然更亮但是不够清晰，因此文章直接对输出图像直方图均衡化。
代码测试
作者也给出了代码地址：github地址。
使用作者提供的代码，用作者训练好的网络做了简单的测试，测试结果如下：
输入图像亮度放大100倍
输入图像亮度放大250倍
从上面比较的结果可以看出，在暗光区域噪声抑制的比较好，但部分区域出现过平滑和细节丢失，特别是对于亮度提升比较高时，图像质量会下降。
去噪结果
使用正常曝光的RAW数据作为输入，亮度提升倍数设为1，测试结果如下：
与BM3D去噪结果相比，可见网络结果更加平滑。
不足之处
- 部分区域出现过平滑和细节丢失；
- 图像偏色校正不准确；
- 没有进行HDR tone mapping，结果可能存在过曝光区域；
- SID数据集没有包含运动物体；
- 对不同的图像传感器可能需要训练不同的网络；