Aug, 2021

基于物理的极低光摄影噪声建模

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TL;DR本文研究了 CMOS 图像传感器成像管线中的噪声统计，并制定了一种全面的噪声模型，以准确地表征真实的噪声结构。该模型可用于合成用于学习低光照度去噪算法的真实训练数据，并在多个低光照度去噪数据集上进行的实验表明，使用我们提出的噪声形成模型训练的深度神经网络可以达到惊人的高准确度。
low-lightimage denoisingnoise modelphotosensorsneural network
发现论文，激发创造
  • 基于物理学的噪声形成模型用于极低光照噪声抑制

    提出一种基于 CMOS 光电传感器特性的高精度噪声形成模型，并基于此模型提出了一种用于校准现有数码相机噪声参数的简单复制方法。此模型使神经网络具备了使用丰富真实数据进行训练的能力，并应用于覆盖多个品牌数码相机的新低光噪声数据集中，获得了显著的降噪效果。

    Mar, 2020

  • 学习相机感知噪声模型

    本论文提出了一种基于数据驱动的方法来学习真实世界的噪声模型，该模型是相机感知的，可以学习不同摄像头传感器的不同噪声特性，实验证明这种方法优于现有的统计噪声模型和基于学习的方法。

    Aug, 2020

  • 通向普适低光原始噪声合成与建模

    通过使用生成模型来综合信号独立噪声，该方法可以同时学习不同 ISO 级别的噪声特性，并在各种传感器上进行泛化，通过傅里叶变换鉴别器准确区分噪声分布，验证结果显示该模型产生的噪声分布与实际噪声非常相似，对不同传感器进行去噪实验显示该方法在各个方面优于现有技术。

    Jul, 2023

  • 极低光下图像采集的数码相机管线学习

    通过数据驱动方法和深度神经网络，学习相机处理管道，将短曝光、低光原始传感器数据转换为高曝光 sRGB 图像，从而显著提高了极低环境光下捕获图像的视觉质量。

    Apr, 2019

  • 无需清洗图像的逼真相机噪声建模 - Noise2NoiseFlow

    该论文提出了一个框架，通过仅依赖噪声图像对而不是噪声 / 清洁图像对，同时训练噪声模型和降噪器，应用于 Noise Flow 架构的训练。结果表明，该框架在噪声合成和密度估计方面优于先前的基于信号处理的噪声模型，并且与其受监督的对手相当，训练的降噪器也被证明显着改进了监督和无监督基线降噪方法，这表明降噪器和噪声模型的联合训练可以显著提高降噪器的性能。

    Jun, 2022

  • CCD 和 CMOS 光传感器中噪声的高级数值模拟：综述与教程

    该论文提出了一个基于 CCD 和 CMOS 光传感器的高层次模型，并描述了使用该模型进行图片合成和噪声测试的过程，实验证明了该模型的有效性和应用范围。

    Dec, 2014

  • 原始降噪中噪声合成和建模的反思

    本文介绍了通过直接从传感器的真实噪声中采样来合成噪声的新视角，并提出了两种有效的技术：基于模式对齐的图像块采样和高位重建来精确合成空间相关噪声和高位噪声。对 SIDD 和 ELD 数据集进行了系统实验，结果表明，该方法表现优于现有方法，对不同传感器和光照条件具有广泛的推广性，且 DNN-based 噪声建模方法不能胜过基于物理统计方法。

    Oct, 2021

  • 基于物理引导的降噪神经代理方法用于低光原始图像去噪

    通过学习物理引导噪声神经代理（PNNP）从暗帧中来精确建模噪声，我们开发了一个新颖的框架，它集成了三种高效的技术：物理引导噪声解耦（PND），物理引导代理模型（PPM），可微分的分布导向损失（DDL），以提高低光原始图像降噪的性能。

    Oct, 2023

  • 低光照图像的深度卷积降噪

    本文介绍了使用卷积神经网络和 Poisson 分布进行图像去噪的方法，通过特定峰值的图片训练网络可以显著提高图像去噪效果，并且此方法灵活、数据驱动，速度更快。同时，结合图像先验信息，处理同类别图片可以进一步提高性能表现。

    Jan, 2017

  • 带噪声模型的 3D 摄像头合成训练数据增强

    通过模拟噪声的成像过程并将其应用于合成训练数据，评估了 3D 相机捕获数据中噪声的影响。通过构建特定场景的数据集，模型了侧向噪声（影响图像平面上捕获点的位置）和轴向噪声（影响垂直于图像平面的轴上的位置）。通过对渲染数据进行实验来评估添加人工噪声的附加益处，训练了一系列不同噪声水平的神经网络，并测量其在真实数据上的泛化能力。结果表明，使用过少或过多的噪声会损害网络性能，这表明从真实扫描仪获取噪声模型对于合成数据生成是有益的。

    Feb, 2024