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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
PDF4 months ago
连接噪声建模与提升噪声检测的统一框架
噪声标签学习的研究中，噪声建模和噪声检测是两种常见方法，但这两种方法通常独立研究，缺乏对它们的协作研究。本文探讨了这两种方法的整合，提出了一个互联结构，包括噪声建模、源知识识别和使用噪声源知识整合方法的增强噪声检测的关键模块。在包括三种类型
PDF7 months ago
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。
PDF9 months ago
无监督结构噪声去除的变分有损自编码器
本研究介绍了一种基于深度学习的无监督降噪方法，能够移除图像中的信号相关噪声和轴向相关噪声，无需干净图像或噪声模型作为输入，实验结果表明该方法优于现有的自监督和无监督图像降噪方法。
PDF9 months ago
MM低光原始降噪的学习增强：配对真实数据与噪声建模相遇
通过增加数据容量和降低噪声复杂度的方式，我们提出了一个可学性增强策略来提高低光下图像去噪的性能，该策略包括射击噪声增强（SNA）和黑暗遮蔽校正（DSC）两种高效技术，并在公共数据集和实际成像场景中取得了最先进的性能。
PDF2 years ago
CVPR基于归一化流的 sRGB 相机噪点建模
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
PDF2 years ago
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。
PDF5 years ago
CVPR深度无监督显著性检测：多噪声标注视角
通过学习通过由 “弱” 和 “噪声” 的非监督型手工精炼显着性方法生成的多个噪声标签，我们提出了一种新的非监督型显着性检测模型，该模型包括一个隐式显着性预测模块和一个噪声建模模块，二者协作学习，并共同优化以使我们的模型能够以概率方式处理噪声
PDF6 years ago