Vi tar itu med ett utmanande blindbildsförnekande problem, där endast enstaka bullriga bilder finns tillgängliga för utbildning av en denoiserare och ingen information om buller är känd, förutom att det är noll-medel, additiv, och oberoende av den rena bilden. I en sådan miljö, som ofta förekommer i praktiken, är det inte möjligt att träna en denoiser med den vanliga diskriminerande utbildning eller med den nyligen utvecklade Noise2Noise (N2N) utbildning; den förra kräver den underliggande ren bild för den givna bullriga bilden, och den senare kräver två självständigt realiserade bullriga bildpar för en ren bild. Därför föreslår vi GAN2GAN (Generated-Artificial-Noise to Generated-Artificial-Noise) metod som först kan lära sig att generera syntetiska bullriga bildpar som simulerar oberoende insikter om buller i de givna bilderna, sedan genomföra N2N utbildning av en denoiser med de syntetiskt genererade bullriga bildpar. Vår metod består av tre delar: extrahera släta bullriga fläckar för att lära sig ljudfördelningen i de givna bilderna, träna en generativ modell för att syntetisera de bullriga bildparen, och utforma en iterativ N2N utbildning av en denoiser. I resultat, Vi visar den som är tränad med vår GAN2GAN, enbart baserat på enstaka bullriga bilder, uppnår en imponerande denoiserande prestanda, nästan närmar sig prestandan för de standard discriminativt utbildade eller N2N-utbildade modeller som har mer information än vår, och avsevärt överträffar de senaste baslinjerna för samma inställning.
Denna typ av rumslig blandning buller har använts i experiment av Generated-Artificial-Noise till Generated-Artificial-Noise (G2G) REF.
GAN2GAN: Generative Noise Learning for Blind Image Denoising with Single Noisy Images
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}