MIPI 2024 Challenge on Demosaic for HybridEVS Camera: Methods and Results

由于移动平台上对计算摄影和成像的需求增加，导致先进图像传感器和新颖算法在相机系统中得到广泛发展和整合。然而，缺乏用于研究的高质量数据和工业界与学术界深入交流的机会制约了移动智能摄影和成像(MIPI)的发展。在前两届MIPI研讨会(ECCV 2022和CVPR 2023)的成果基础上，我们推出了第三届MIPI挑战赛，包括三个轨道，专注于新型图像传感器和成像算法。本文总结和回顾了MIPI 2024的夜间光晕去除轨道。总共有170名参赛者成功注册，14个团队在最终测试阶段提交了结果。本次挑战中开发的解决方案在夜间光晕去除方面取得了最先进的性能。有关此挑战的更多详细信息和数据集链接，请访问https://mipi-challenge.org/MIPI2024/。

本论文旨在解决移动智能摄影和成像（MIPI）中夜间光斑去除的问题，以提高移动平台上的图像质量。

论文提出了一种基于深度学习的方法来解决夜间光斑去除问题，该方法结合了基于图像和基于传感器的信息。

论文介绍了MIPI 2024挑战赛中夜间光斑去除赛道的结果，共有170名参与者和14个团队提交了结果，该方法在夜间光斑去除方面取得了最先进的性能。论文还提供了数据集和代码。

最近相关研究包括：'Learning to See in the Dark'，'DeepISP'和'Low-Light Image Enhancement Using Gaussian Mixture Model and Visual Saliency'等。