Vi presenterar en teknik för gemensamt denoiserande explosioner av bilder tagna från en handhållen kamera. I synnerhet föreslår vi en konvolutionell neural nätverk arkitektur för att förutsäga rumsligt varierande kärnor som kan både anpassa och denoise ramar, en syntetisk datagenerering metod baserad på en realistisk bullerbildande modell, och en optimering som styrs av en glödgad förlust funktion för att undvika oönskade lokala minima. Vår modell matchar eller överträffar den senaste tekniken inom ett brett spektrum av bullernivåer på både verkliga och syntetiska data.
Nyligen, Mildenhall et al. REF föreslog en konvolutionell neural nätverksarkitektur som begreppsmässigt liknar icke-lokala metoder för att förutsäga rumsligt varierande kärnor som både kan anpassa och denoise ramar.
Burst Denoising with Kernel Prediction Networks
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}