Diskriminativa inlärningsbaserade bildutjämnare har uppnått lovande prestanda på syntetiskt buller såsom additivt Gaussiskt buller. Deras prestanda på bilder med verkligt buller är dock ofta inte tillfredsställande. Huvudorsaken är att verkliga ljud oftast är rumsligt/kanalkorrelerade och rumsliga/kanal-varianta. Däremot är den syntetiska tillsats White Gaussian Buller (AWGN) antas i de flesta tidigare arbete pixel-oberoende. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt för att öka prestandan hos en verklig bilddenoiser som endast är utbildad med syntetisk pixeloberoende bullerdata. Först tränar vi en djup modell som består av en bullerskattare och en denoiser med blandad AWGN och Random Value Impulse Noise (RVIN). Vi undersöker sedan Pixel-shuffle Down-sampling (PD) strategi för att anpassa den utbildade modellen till verkliga ljud. Omfattande experiment visar den föreslagna metodens effektivitet och generaliseringsförmåga. I synnerhet uppnår vår metod toppmoderna prestanda på verkliga sRGB-bilder i DND-riktmärket. Koderna finns tillgängliga på https://github.com/yzhouas/PD-Denoising-pytorch.
PD REF tillämpade pixel-shuffle downsampling strategi för att approxima det verkliga buller till AWGN, som kan anpassa den utbildade modellen till verkliga buller.
When AWGN-based Denoiser Meets Real Noises
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}