图像去噪数据集_dnd数据集-程序员宅基地

技术标签： 数据集  图像去噪  

Introduction

目前效果出色的深度去噪方法大都采用监督学习的方法，需要采集输入-输出图像对（noisy/noise-free images pairs）建立训练数据集。数据集的建立是关键的任务。数据集的质量将直接决定去噪结果的质量。如何获取尽量多场景的图像数据，如何获得高质量的参考图像（ground truth），是目前研究的热点。

The State of Arts

Method

目前去噪数据集的建立主要分为以下三种方式：

  1. 从现有图像数据库获取高质量图像，然后做图像处理（如线性变化、亮度调整）并根据噪声模型添加人工合成噪声，生成噪声图像；
  2. 针对同一场景，拍摄低ISO图像作为ground truth，高ISO图像作为噪声图像，并调整曝光时间等相机参数使得两张图像亮度一致；
  3. 对同一场景连续拍摄多张图像，然后做图像处理（如图像配准、异常图像剔除等），然后加权平均合成ground truth；
    这几种方法各有利弊：
    第一种方法比较简单省时，高质量图像可以直接从网上获取，但由于噪声是人工合成的，其与真实噪声图像有一定差异，使得在该数据集上训练的网络在真实噪声图像上的去噪效果受限；
    第二种方法只使用单张低ISO图像作为ground truth，难免会残留噪声，且与噪声图像可能存在亮度差异和不对齐的问题；
    第三种方法需要拍摄大量图像，工作量比较大，且需要对图像进行严格对准，但一般得到的ground truth质量比较高；
    在实际应用中，这三种方法都有被采用，并相互结合。一般在网络训练初期，会采用第一种合成噪声图像的方法，快速获得数据集对网络进行训练。如DnCNN，burst kernel predict network等都采用了这种方式。而为了应用于真实环境中，现在越来越多的方法采用真实噪声图像进行网络训练。
    但是，有一个值得考虑的问题是，为了提高去噪网络的鲁棒性和泛化能力，常常需要将输入噪声图像的噪声水平估计也作为网络输入。而真实噪声图像的噪声水平估计往往存在一定误差，从这一方面考虑，合成噪声图像由于噪声模型已知，所以其噪声水平估计是准确的，有利于网络的在不同噪声水平上的泛化。CBDNet就考虑将真实噪声图像和合成噪声图像一起作为训练集，交替对网络进行训练以提升网络的性能。
Datasets

下面简单总结一下现有的真实噪声图像数据集（即第二和第三种方法建立的数据集）。
其中数据集数量以不同的场景与拍摄设备计算（即对同一场景用同一设备在同一参数下连续拍摄多张以一张计算）。

名称 年份 类型 数量 链接地址
RENOIR 2014 第二种（Low/high-ISO images pair） 120张 project
Nam 2016 第三种（multi-images mean） 15张 project
DND 2017 第二种（Low/high-ISO images pair） 50张 project
PolyU 2018 第三种（multi-images mean） 40张 github
SIDD 2018 第三种（multi-images mean） 200张 project

具体情况如下：
RENOIR
参考论文：RENOIR - A Dataset for Real Low-Light Image Noise Reduction
拍摄了120个暗光场景，包含室内和室外场景。每个场景约4张图像，包含2张有噪声图像和两张低噪图像。
RENOIR
Nam
参考论文：A Holistic Approach to Cross-Channel Image Noise Modeling and its Application to Image Denoising
仅包含11个场景，且多是相似物体和纹理。针对这11个场景共拍摄了500张JPEG图像。
Nam1
Nam2
DND
参考论文：Benchmarking Denoising Algorithms with Real Photographs
拍摄50个场景，包括室内和室外场景。
DND
PolyU
参考论文：Real-world Noisy Image Denoising: A New Benchmark
拍摄了40个场景，包括室内正常光照场景和暗光场景，室外正常光照场景。对每个场景连续拍摄了500次。
ANB
SIDD
参考论文：A High-Quality Denoising Dataset for Smartphone Cameras
用5个相机（Google Pixel、iPhone 7、Samsung Galaxy S6 Edge、Motorola Nexus 6、LG G4）在四种相机参数下拍摄了10个场景，200个场景实例，每个场景连续拍摄了150张图像。其中160个场景实例作为训练集，40个场景实例作为测试集（the benchmark）。
具体数据集参数可参考项目主页。

Conclusion

目前来说深度去噪数据集的建立，仍然有许多问题解决，其主要集中在几个方面：

  1. 多场景、多设备图像的获取；
  2. 高质量ground truth的获取；
  3. 更加符合真实噪声分布的噪声模型的建立；
  4. 更加准确的噪声水平估计方法；
    想要建立适用于广泛场景和噪声水平的深度去噪网络还是非常困难，针对于特定应用场景（暗光室内场景等）的噪声建模和去噪网络还是值得做进一步深入研究的。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.csdn.net/zbwgycm/article/details/82144242

智能推荐

攻防世界_难度8_happy_puzzle_攻防世界困难模式攻略图文-程序员宅基地

文章浏览阅读645次。这个肯定是末尾的IDAT了，因为IDAT必须要满了才会开始一下个IDAT，这个明显就是末尾的IDAT了。，对应下面的create_head()代码。，对应下面的create_tail()代码。不要考虑爆破，我已经试了一下，太多情况了。题目来源：UNCTF。_攻防世界困难模式攻略图文

达梦数据库的导出（备份）、导入_达梦数据库导入导出-程序员宅基地

文章浏览阅读2.9k次，点赞3次，收藏10次。偶尔会用到，记录、分享。1. 数据库导出1.1 切换到dmdba用户su - dmdba1.2 进入达梦数据库安装路径的bin目录，执行导库操作　　导出语句：./dexp cwy_init/[email protected]:5236 file=cwy_init.dmp log=cwy_init_exp.log　注释：　　 cwy_init/init_123..._达梦数据库导入导出

js引入kindeditor富文本编辑器的使用_kindeditor.js-程序员宅基地

文章浏览阅读1.9k次。1. 在官网上下载KindEditor文件，可以删掉不需要要到的jsp，asp，asp.net和php文件夹。接着把文件夹放到项目文件目录下。2. 修改html文件，在页面引入js文件：<script type="text/javascript" src="./kindeditor/kindeditor-all.js"></script><script type="text/javascript" src="./kindeditor/lang/zh-CN.js"_kindeditor.js

STM32学习过程记录11——基于STM32G431CBU6硬件SPI+DMA的高效WS2812B控制方法-程序员宅基地

文章浏览阅读2.3k次，点赞6次，收藏14次。SPI的详情简介不必赘述。假设我们通过SPI发送0xAA，我们的数据线就会变为10101010，通过修改不同的内容，即可修改SPI中0和1的持续时间。比如0xF0即为前半周期为高电平，后半周期为低电平的状态。在SPI的通信模式中，CPHA配置会影响该实验，下图展示了不同采样位置的SPI时序图[1]。CPOL = 0，CPHA = 1：CLK空闲状态 = 低电平，数据在下降沿采样，并在上升沿移出CPOL = 0，CPHA = 0：CLK空闲状态 = 低电平，数据在上升沿采样，并在下降沿移出。_stm32g431cbu6

计算机网络-数据链路层_接收方收到链路层数据后,使用crc检验后,余数为0,说明链路层的传输时可靠传输-程序员宅基地

文章浏览阅读1.2k次，点赞2次，收藏8次。数据链路层习题自测问题1.数据链路(即逻辑链路)与链路(即物理链路)有何区别?“电路接通了”与”数据链路接通了”的区别何在?2.数据链路层中的链路控制包括哪些功能?试讨论数据链路层做成可靠的链路层有哪些优点和缺点。3.网络适配器的作用是什么?网络适配器工作在哪一层?4.数据链路层的三个基本问题(帧定界、透明传输和差错检测)为什么都必须加以解决？5.如果在数据链路层不进行帧定界，会发生什么问题？6.PPP协议的主要特点是什么？为什么PPP不使用帧的编号？PPP适用于什么情况？为什么PPP协议不_接收方收到链路层数据后,使用crc检验后,余数为0,说明链路层的传输时可靠传输

软件测试工程师移民加拿大_无证移民，未受过软件工程师的教育（第1部分）-程序员宅基地

文章浏览阅读587次。软件测试工程师移民加拿大 无证移民，未受过软件工程师的教育(第1部分) (Undocumented Immigrant With No Education to Software Engineer(Part 1))Before I start, I want you to please bear with me on the way I write, I have very little gen...

随便推点

Thinkpad X250 secure boot failed 启动失败问题解决_安装完系统提示secureboot failure-程序员宅基地

文章浏览阅读304次。Thinkpad X250笔记本电脑，装的是FreeBSD，进入BIOS修改虚拟化配置（其后可能是误设置了安全开机），保存退出后系统无法启动，显示：secure boot failed ，把自己惊出一身冷汗，因为这台笔记本刚好还没开始做备份.....根据错误提示，到bios里面去找相关配置，在Security里面找到了Secure Boot选项，发现果然被设置为Enabled，将其修改为Disabled ，再开机，终于正常启动了。_安装完系统提示secureboot failure

C++如何做字符串分割（5种方法）_c++ 字符串分割-程序员宅基地

文章浏览阅读10w+次，点赞93次，收藏352次。1、用strtok函数进行字符串分割原型： char *strtok(char *str, const char *delim);功能：分解字符串为一组字符串。参数说明：str为要分解的字符串，delim为分隔符字符串。返回值：从str开头开始的一个个被分割的串。当没有被分割的串时则返回NULL。其它：strtok函数线程不安全，可以使用strtok_r替代。示例：//借助strtok实现split#include <string.h>#include <stdio.h&_c++ 字符串分割

2013第四届蓝桥杯 C/C++本科A组 真题答案解析_2013年第四届c a组蓝桥杯省赛真题解答-程序员宅基地

文章浏览阅读2.3k次。1 .高斯日记 大数学家高斯有个好习惯：无论如何都要记日记。他的日记有个与众不同的地方，他从不注明年月日，而是用一个整数代替，比如：4210后来人们知道，那个整数就是日期，它表示那一天是高斯出生后的第几天。这或许也是个好习惯，它时时刻刻提醒着主人：日子又过去一天，还有多少时光可以用于浪费呢？高斯出生于：1777年4月30日。在高斯发现的一个重要定理的日记_2013年第四届c a组蓝桥杯省赛真题解答

基于供需算法优化的核极限学习机(KELM)分类算法-程序员宅基地

文章浏览阅读851次，点赞17次，收藏22次。摘要：本文利用供需算法对核极限学习机(KELM)进行优化，并用于分类。

metasploitable2渗透测试_metasploitable2怎么进入-程序员宅基地

文章浏览阅读1.1k次。一、系统弱密码登录1、在kali上执行命令行telnet 192.168.26.1292、Login和password都输入msfadmin3、登录成功，进入系统4、测试如下：二、MySQL弱密码登录：1、在kali上执行mysql –h 192.168.26.129 –u root2、登录成功，进入MySQL系统3、测试效果：三、PostgreSQL弱密码登录1、在Kali上执行psql -h 192.168.26.129 –U post..._metasploitable2怎么进入

Python学习之路：从入门到精通的指南_python人工智能开发从入门到精通pdf-程序员宅基地

文章浏览阅读257次。本文将为初学者提供Python学习的详细指南，从Python的历史、基础语法和数据类型到面向对象编程、模块和库的使用。通过本文，您将能够掌握Python编程的核心概念，为今后的编程学习和实践打下坚实基础。_python人工智能开发从入门到精通pdf

推荐文章

热门文章

相关标签