Abstract-På grund av den snabba slutsatsen och bra prestanda, har diskriminerande inlärningsmetoder studerats brett i bilden denoiserande. Dessa metoder lär sig dock oftast en särskild modell för varje bullernivå, och kräver flera modeller för att denoisera bilder med olika bullernivåer. De saknar också flexibilitet när det gäller att hantera rumsligt variationsbuller, vilket begränsar deras tillämpning i praktisk denoisering. För att ta itu med dessa frågor presenterar vi ett snabbt och flexibelt denoiserande konvolutionellt neuralt nätverk, nämligen FFDNet, med en tunnare bullernivåkarta som ingång. Den föreslagna FFDNet fungerar på ner sampled sub-images för att påskynda inference, och antar ortogonal legalisering för att förbättra generalisering förmåga. I motsats till de befintliga diskriminerande denoizers, har FDNet flera önskvärda egenskaper, inklusive (i) förmågan att hantera ett brett spektrum av bullernivåer (dvs., [0, 75]) effektivt med ett enda nätverk, (ii) förmågan att ta bort rumsligt variant buller genom att ange en icke-uniform bullernivå karta, och (iii) snabbare hastighet än riktmärke BM3D även på CPU utan att offra denoiserande prestanda. Omfattande experiment på syntetiska och riktiga bullriga bilder utförs för att utvärdera FFDNet i jämförelse med toppmoderna denoisers. Resultaten visar att FFDNet är effektivt och effektivt, vilket gör det mycket attraktivt för praktiska denoiserande tillämpningar.
Zhang m.fl. REF föreslog att man skulle mata ut en bullernivåkarta samt den bullriga bilden till nätverket.
FFDNet: Toward a Fast and Flexible Solution for CNN based Image Denoising
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}