MODEL - Entrauschen und Demosaikieren für mobile Geräte lernen

Das Hauptziel dieses Projektes ist die Qualität von Bildern, welche mit Smartphone-Kameras aufgenommen wurden, durch die Entwicklung von neuen Bildverarbeitungsmethoden für gemeinsames Entrauschen und Demosaicing zu verbessern. Wir benutzen einen Lern-Ansatz basierend auf variationellen Netzwerken, die sowohl die Interpretierbarkeit von Variationsmethoden bewahren als auch gleichzeitig von der Effizienz und hervorragenden Leistungsfähigkeit von Deep-Learning-Methoden profitieren. Schwerpunkte werden wir u.a. auf das Erstellen einer Groundtruth-Datenbank, die Einbeziehung von Rauschstatistiken und Video-Verarbeitung legen.