CVPRJun, 2022

无需清洗图像的逼真相机噪声建模 - Noise2NoiseFlow

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TL;DR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。
image noise modelinglearning-based modelsnoise synthesisdenoisingsupervised data
发现论文，激发创造
  • 噪声流：带条件的标准化流噪声建模

    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

  • 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

  • 从不成对嘈杂数据中学习降噪的 Noisier2Noise

    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

  • 基于物理的极低光摄影噪声建模

    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。

    Aug, 2021

  • 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

  • C2N: 实用的生成式噪声建模用于真实世界降噪

    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

  • 双重对抗网络：朝着现实世界的噪声去除与噪声产生

    本研究提出了一个新的统一框架，旨在同时处理噪声消除和噪声生成任务，学习清洁 - 噪声图像对的联合分布，通过生成器映射干净图像到噪声图像和去噪器映射噪声图像到干净图像以逼近联合分布。本文还提出了两个衡量生成的噪声图像质量的指标，并在实验中证明了该方法在真实噪声消除和生成任务中的优越性。

    Jul, 2020

  • 通过相机管道模拟生成去噪实际 RGB 图像训练数据

    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

  • 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

  • 扩散模型实现逼真噪声合成

    该研究论文提出了一种基于扩散模型的合成逼真噪声的新方法，用于为困难获得真实数据的情景下的训练去噪模型提供大量高质量的数据，并在多个基准测试上证明了其方法的优越性.

    May, 2023