通过构建一个包含具有综合性的不同自然场景下的真实噪声图像的新基准数据集，并在其上评估了各种图像去噪方法（包括之前的数据集），证明近期针对稀疏或低秩理论设计的方法实现了更好的去噪效果，更为稳健，并且新提出的数据集更具挑战性。该数据集现已公开，供研究人员研究新的现实世界图像去噪方法。

Apr, 2018

本文研究基于真实噪声模型的图像降噪方法，在相机管道中模拟真实的图像噪声和降噪，发现噪声模型对学习模型效果的提升有重要作用，通过模拟降噪和图片拼合进而提高噪声模型的真实度和效果。

Apr, 2019

介绍了基于normalizing flow的强大而精确的噪声模型Noise Flow，结合了基本参数噪声模型和神经网络的灵活性和表现力。与已有的噪声模型相比，Noise Flow具有显著的改进，是第一次试图超越简单的参数模型，利用深度学习和数据驱动的噪声分布来建模和综合图像噪声。

Aug, 2019

本论文提出了训练神经网络进行图像去噪的方法，该方法无需干净训练数据或带噪训练数据。该方法仅需要每个训练样本的单个噪声实现和噪声分布的统计模型，并适用于各种噪声模型，包括具有空间结构的噪声。该模型的表现与需要更多训练数据的其他学习方法相当，且优于传统非学习去噪方法。本文提出了我们的方法对于任意加性噪声的推导，对于特定的高斯加性噪声的改进，以及对于乘性伯努利噪声的扩展。

Oct, 2019

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

本研究提出一种名为Noise2Score的新方法，通过发现后验分布的模式并使用梯度的得分函数来解决无干净参考图像的图像去噪问题，该方法可以处理任何指数族分布和噪声参数下受损图像的降噪，并在实验中表现出比现有方法更佳的性能。

Jun, 2021

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

提出了一种Clean-to-Noisy的图像生成框架，用以模拟真实复杂的噪声分布，并训练图像去噪模型以优于现有的无监督学习方法。

Feb, 2022

提出了一种基于归一化流的sRGB域噪声模型，能够学习不同ISO级别下sRGB图像中的复杂噪声分布，相比其他模型在噪声建模和合成任务中表现出了较大的优势，并且表明使用该模型合成噪声图像进行训练的图像去噪器优于使用基线模型去噪训练的去噪器。

Jun, 2022

本文提出在训练编解码器时明确地学习图像去噪任务，通过监督编解码器的噪声-干净图像对，得出训练多种噪声水平图像组成的混合模型效果最佳，能在压缩、去噪任务中优于一组去噪-压缩模型。

Jul, 2023