随着智能手机的普及,人们对于拍摄高质量图像的需求越来越大,这就要求有良好的图像采集设备和优秀的后处理算法。图像采集设备输出的数字信号是受到污染和下采样的原始图像,需要经过图像信号处理（Image Signal Processor,ISP）才能恢复出真实的图像。去马赛克、去噪和超分辨率是ISP流程中至关重要的三个环节。目前主流的算法都是将去马赛克、去噪和超分辨率三个模块独立而顺序的解决,但这会产生错误累积,导致在最终输出中出现视觉干扰。因为去马赛克需要处理不可靠的样本,而去噪会受到去马赛克带来的非线性和可变的混乱噪声影响,超分辨率又会将去马赛克算法引入的伪影视为输入图像的有效信号。为了解决这一问题,本文利用自然图像中存在的欠采样和移位信息,实现基于深度学习的端到端联合去噪、去马赛克和超分辨率任务的图像增强算法。本文提出的端到端多任务卷积神经网络模型,能够直接从多帧Bayer图中重建出高质量的RGB图像。具体而言,本文的主要工作包括:1.图像传感器噪声建模。现有的噪声建模方法是将各种噪声独立建模后通过线性相加得到总的噪声模型,忽略了噪声之间的相关性。本文通过分析各种噪声与ISO的关系,建立总噪声方差与ISO的数学模型,随后通过VST变换得到最简单的高斯白噪声模型,从而使得深度学习网络能够通过去除简单的高斯白噪声实现去除复杂的图像传感器噪声,极大的提升了降噪效果。2.端到端多任务图像增强网络设计。传统的图像增强算法都是针对单个的特定任务,忽略了不同任务之间相互作用。本文通过分析图像去噪、去马赛克和超分辨率问题的内在联系,设计可以实现端到端联合去噪,去马赛克和超分辨率的三合一图像增强网络TICNet,不仅解决了错误累积问题而且提高了算法运行效率。3.数据预处理方法设计。现有的数据预处理方法无法构造用于训练TICNet网络的训练数据。本文通过模拟图像传感器采集图像的失真过程构建退化模型,用于将从互联网获取的高清图像退化为具有由真实相机捕获的原始线性数据特征的Bayer图像,使得网络训练的参数可以推广到真实的图像失真模型。4.网络优化损失函数设计。不同于一般深度学习任务,用于追求细腻细节的图像增强任务的损失函数不仅要体现逐像素差异,还需要体现出主观感知差异。本文设计了具有局部惩罚性的L1+SSIM联合损失函数,实现了对去噪程度的有效控制,有利于超分辨率重建时细节的增强。实验表明,本文提出的联合去噪、去马赛克和超分辨率的端到端多任务图像增强算法不仅提升了图像的质量,而且大大降低了计算复杂度。在相同的训练集和测试集上进行算法效果对比,本文的方法比ADMM算法在PSNR指标上提高了 18%,比TENet算法提高了 12%。此外,本文的算法可以集成到现有ISP中,实现端到端的实时图像增强,具有重要的应用价值。