手机拍出单反照片，苏黎世理工单个深度卷积模型取代ISP
编者按：本文来自微信公众号“机器之心”（ID:almosthuman2014），选自arXiv，作者：Andrey Ignatov等，机器之心编译，参与：一鸣、张倩，36氪经授权发布。
为什么手机拍照能越来越接近单反？除了精密的光学元件外，其内置的 ISP（图像信号处理系统）也是功不可没。传统的 ISP 由一堆软件组成，可以承担去噪、白平衡、颜色增强等多种功能。但由于硬件限制，这种处理器重建的照片往往会丢失很多细节。
近日，苏黎世联邦理工学院的研究者提出用一个深度学习模型替代传统 ISP，得到的图像可以媲美华为 P20，甚至接近单反相机处理的结果。这或许可以为这一问题提供一个新的研究方向。
本文提出的模型与华为 P20 ISP 和佳能 5D Mark IV 单反相机得到的图像结果对比。
移动端设备从本世纪初开始逐渐兴起，其拍照功能也是愈发完善。在 2010 年后，手机拍照迎来了技术发展的一次爆发。在这一过程中，智能手机强大的硬件为手机中内置的图像信号处理（ISP）系统提供了巨大支持。
遗憾的是，现在的移动手机 ISP 系统依然相当复杂。整个过程需要处理多个低层级和全局性的图像处理任务，包括图像去马赛克、白平衡和曝光矫正、降噪和锐化、色彩和伽马校正等。
ISP 一般流程。图源：https://www.eecs.yorku.ca/~mbrown/ICCV19_Tutorial_MSBrown.pdf
然而，硬件对于移动摄像头的限制依然存在：较小的传感器和紧凑的镜头使得图像失去很多细节、噪声很高，生成的色彩也很一般。
而经典的 ISP 系统依然无法完全解决这些问题。因此在优化的过程中，软件会尝试通过平滑化图像或采用「水彩效应」的方式隐藏问题——这些方法应用在很多现有的旗舰设备上。
图 2：当前的几种智能手机相机在图像处理问题上展现的缺陷。从左到右、从上到下分别为：卡通化模糊/水彩效应（小米 9、三星 Note10+），噪声（iPhone 11 Pro、谷歌 Pixel 4 XL），以及图像平滑化（一加 7 Pro、华为 Mate 30 Pro）。
在知乎关于 ISP 的一个问题讨论中，有用户表示，「坐等深度学习淘汰 ISP」。这种说法可能有些夸张，但苏黎世联邦理工学院的这篇论文的确在这个方向上迈进了一步。
在这篇论文中，研究者提出了一个名为 PyNET 的新算法，只需要一个卷积神经网络就可以学习到整个 ISP 的 pipeline。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2002.05509.pdf
研究者用训练好的 PyNET 将来自相机传感器的 RAW Bayer 数据转化为高质量 RGB 目标图像，本质上能够包含所有的细粒度图像修改步骤（如去噪、白平衡等）。
为了在真实数据上验证 PyNET 的有效性，研究者收集了 10000 个 RAW-RGB 高清图像对，其中，RAW 图像使用 Huawei P20 在室外拍摄而成（未经 ISP 处理），RGB 图像来自佳能 5D Mark IV 相机。
实验表明，利用 PyNET 得到的重建图像可以轻松达到华为 P20 ISP 的水平，甚至可以媲美佳能单反，在定量评估、用户评估和与其他手机的对比中都有出色的表现。
在关于这篇论文的讨论中，有人指出，虽然表现尚可，但智能手机的算力、实时性等因素会限制该模型在手机平台上的使用。
方法概览
将 RAW 数据转换为 RGB 图像包含了对全局和局部图像数据进行修改两个部分。第一部分用来改变图像内容及其高级别属性，如亮度、白平衡或色彩渲染，而低层处理则用于纹理增强、锐化、去燥、去模糊等任务。
更重要的是，在全局和局部的图像改进之间应当存在交互。例如，内容理解对于纹理处理或局部色彩校正很重要。为了解决这个问题，研究者提出了新颖的 PyNET CNN 架构，可以在不同尺度上处理图像，并结合了学习到的局部和全局特征。
模型是一个倒金字塔结构，从五个不同的尺度处理图像。这一架构使用不同尺寸的卷积滤波器来并行处理特征（从 3x3 到 9x9），而输出的则是对应的卷积层。然后将这些特征图积累，使得网络能够在每个级别学习到更多样的特征。低层级的输出用转置卷积层进行上采样，然后和高层级的特征图堆栈，接着按顺序在以下卷积层中被处理。
在每个卷积计算后，模型使用 Leaky ReLU 激活函数，除了输出层。输出层使用的是 tanh 函数，用来将结果映射到 (-1, 1) 区间。实例归一化会在所有处理低层级特征的卷积层中（2-5 级）中使用。研究者同时还在模型顶部使用了一个转置卷积层，将图像提升到目标大小。
模型从最底层开始按顺序训练。当底层预训练后，在下一个层级也会采用同样的步骤，直到结束。由于每个更高层都会从模型的低层获得更高质量的信息，实际上它是在学习重建丢失的低层细节，并改进结果。需要注意的是，输入层都是一样的，大小为 224×224×4。
图 4：PyNET 架构概览。
实验结果
为了了解 PyNET 模型的性能，研究者对其进行了定量评估、用户评估和泛化性测试，目的是比较 PyNet 与华为 P20 等移动设备内置 ISP 在重建图像质量方面的差异。
在开始比较之前，研究者首先训练了 PyNET，并对其生成的结果进行快速评估。用该模型得到的重建图像如下图 5 所示。
由上图可以发现，用 PyNET 重建得到的图像和华为 ISP 得到的图像质量非常接近，虽然二者在色彩和质地上都不如 Canon 5D DSLR。
接下来，研究者针对 PyNET 和其他深度学习方法进行了定量评估，其 PSNR（峰值信噪比）、MS-SSIM 得分如下。
由表 1 可以看出，PyNET 在两项指标上都高于其他深度学习模型。下图 6 更直观地显示出了这种差别。
第二项是用户评估，即让用户给生成的结果打分，其结果如下（得分越高越好）：
表 2 显示，在用户评估实验中，用 PyNET 重建得到的图像得分略高于用华为 P20 ISP 得到的图像。
以上实验比较的对象都是华为 P20，那如果跟其他手机比结果如何呢？为了探究这个问题，研究者选择了黑莓的 KeyOne 手机进行测试。比较结果如下图所示。
从图中可以看出，PyNET 模型能够正确地重建图像、准确地恢复颜色，显示出许多在黑莓 ISP 获得的照片上不可见的颜色阴影。虽然用黑莓 ISP 得到的图像细节更为丰富，但是 PyNET 删除了原始照片上的大部分噪声，如图 8 所示。由于模型不是在黑莓的相机传感器模块数据上进行训练的，所以在曝光、锐化等方面表现欠佳。
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