Medan djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) har uppnått imponerande framgång i bild denoisering med additiv vit Gaussian brus (AWGN), är deras prestanda fortfarande begränsad på verkliga bullriga fotografier. Huvudorsaken är att deras lärda modeller är lätta att överanstränga sig på den förenklade AWGN-modellen som avviker kraftigt från den komplicerade verkliga bullermodellen. För att förbättra generalisering förmåga djupa CNN denoisers, föreslår vi att träna en konvolutional blind denoiserande nätverk (CBDNet) med mer realistiska buller modell och verkliga bullriga ren bildpar. Å ena sidan, både signalberoende buller och i-kamera signalbehandling rörledning anses för att syntetisera realistiska bullriga bilder. Å andra sidan, verkliga bullriga fotografier och deras nästan bullerfria motsvarigheter ingår också att träna vår CBD-Net. För att ytterligare ge en interaktiv strategi för att korrigera denoiserande resultat bekvämt, är ett subnätverk för bulleruppskattning med asymmetriskt lärande för att undertrycka underskattning av bullernivå inbäddad i CBDNet. Omfattande experimentella resultat på tre datauppsättningar av verkliga bullriga fotografier visar tydligt den överlägsna prestanda CBDNet över state-of-the-arts i termer av kvantitativa mått och visuell kvalitet. Koden har gjorts tillgänglig på https://github.com/GuoShi28/CBDNet.
Och Guo et al. REF försöker uppskatta en bullerkarta för att förbättra denoiserande prestandan i verkliga tillämpningar.
Toward Convolutional Blind Denoising of Real Photographs
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}