Eftersom det saknas realistiska uppgifter om sanningen på marken, utvärderas avbilda denoising tekniker traditionellt på bilder som är skadade av syntetiserade i. d. Gaussian brus. Vi strävar efter att undanröja denna orealistiska miljö genom att utveckla en metod för benchmarking av denoiserande tekniker på verkliga fotografier. Vi fångar bildpar med olika ISO-värden och lämpligt anpassade exponeringstider, där den nästan bullerfria låg-ISO-bilden fungerar som referens. För att få fram sanningen på marken krävs noggrann efterbehandling. Vi korrigerar rumsliga avvikelser, hanterar felaktigheter i exponeringsparametrarna genom en linjär intensitetsomvandling baserad på en ny heteroscedastisk Tobits regressionsmodell, och tar bort resterande lågfrekventa bias som härrör från t.ex. mindre ljusförändringar. Vi fångar sedan en ny benchmarking dataset, Darmstadt Noise Dataset (DND), med konsumentkameror av olika sensorstorlekar. Ett intressant fynd är att olika nya tekniker som presterar bra på syntetiskt buller tydligt överträffas av BM3D på fotografier med verkligt buller. Vårt riktmärke beskriver realistiska utvärderingsscenarier som avviker kraftigt från de som används i den vetenskapliga litteraturen.
En noggrann utvärdering nyligen med verkliga data fann att BM3D överträffar nyare tekniker på verkliga bilder REF.
Benchmarking Denoising Algorithms with Real Photographs
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}