图像降噪
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案例介绍
近年来，由于神经网络的快速发展，图像降噪也从中获得了巨大的好处。然而，由于需要大量的噪声-干净的图像对来进行模型的监督训练，限制了这些模型的推广。虽然已经有一些尝试训练一个只有单个噪声图像的图像去噪模型，但现有的自监督去噪方法存在网络训练效率低、有用信息丢失或依赖于噪声建模等问题。在本项目中，提出了一种非常简单但有效的方法，可以训练仅含噪声图像的图像去噪模型。 首先，提出一种随机邻域子采样器来生成训练图像对。具体的说，用于训练的输入和输出是从同一噪声图像中的子采样图像，满足了成对图像的对应像素是相邻的，同时彼此是相似的。其次，在第一阶段生成的子图片对去训练网络，并使用正则化器作为额外的损失以获得更好的性能。
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近年来，由于神经网络的快速发展，图像降噪也从中获得了巨大的好处。然而，由于需要大量的噪声-干净的图像对来进行模型的监督训练，限制了这些模型的推广。虽然已经有一些尝试训练一个只有单个噪声图像的图像去噪模型，但现有的自监督去噪方法存在网络训练效率低、有用信息丢失或依赖于噪声建模等问题。在本项目中，提出了一种非常简单但有效的方法，可以训练仅含噪声图像的图像去噪模型。 首先，提出一种随机邻域子采样器来生成训练图像对。具体的说，用于训练的输入和输出是从同一噪声图像中的子采样图像，满足了成对图像的对应像素是相邻的，同时彼此是相似的。其次，在第一阶段生成的子图片对去训练网络，并使用正则化器作为额外的损失以获得更好的性能。
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