Vollständig auf Deep Neural Networks (DNN) basierende Image Signal Processors (ISPs) wurden intensiv untersucht und haben gegenüber herkömmlichen ISPs eine überlegene Bildqualität erzielt. Im Gegensatz zu diesem Trend stellen wir einen leichtgewichtigen ISP vor, der aus einfachen klassischen ISP-Funktionen besteht, jedoch durch erhöhte Ausdruckskraft eine hohe Bildqualität erreicht. Insbesondere statt die Parameter des ISPs zu tunen, schlagen wir vor, diese dynamisch je nach Umgebung – sogar lokal – zu steuern. Dadurch wird eine state-of-the-art Genauigkeit auf verschiedenen Datensätzen erzielt, einschließlich weiterer Aufgaben wie Tone Mapping und Bildverbesserung, obwohl unser Ansatz leichter als DNN-basierte ISPs ist. Zudem ermöglicht unsere Methode die Verarbeitung verschiedener Bildsensoren mit einem einzigen ISP durch dynamische Steuerung, während herkömmliche Ansätze für jeden Sensor jeweils ein eigenes Training erfordern.