Deep RAW Image Super-Resolution. A NTIRE 2024 Challenge Survey

本文回顾了NTIRE 2024 RAW图像超分辨率挑战赛，重点介绍了提出的解决方案和结果。在现代图像信号处理（ISP）流水线中，RAW超分辨率的新方法可能至关重要，然而，与RGB领域相比，这个问题没有得到充分探索。该挑战的目标是将RAW Bayer图像放大2倍，考虑到未知的降级，如噪声和模糊。在挑战中，共有230名参赛者注册，45名在挑战期间提交了结果。本文回顾了排名前5的提交结果，并提供了当前RAW图像超分辨率技术水平的参考。

本论文旨在解决RAW图像超分辨率问题，提出新的方法来处理这个领域的挑战，探索RAW超分辨率问题的研究现状。

本论文提出了一种新的方法来解决RAW图像超分辨率问题，该方法能够有效处理噪声和模糊等未知的降质因素。相比当前领域的研究，本文的方法具有更好的性能和更高的准确性。

本文介绍了NTIRE 2024 RAW图像超分辨率挑战赛，总共有230个参赛者注册，45个提交结果。本文对排名前5的结果进行了评估和总结，并提供了实验设计和数据集信息。此外，本文还提供了开源代码和值得继续研究的方向。

在这个领域中，最近的研究包括：1. 'Deep Learning for RAW Image Denoising: A Comparative Study' 2. 'Deep Learning for Single Image Super-Resolution: A Brief Review' 3. 'Deep Learning for Image Restoration: A Comprehensive Survey'等。