取自FFDNet paper:对于clean image x,生成noise level为σ的noisy y: imnoise(x,’gaussian’, 0, (σ/255)²) 作用就是向x中加入高斯噪声,这个噪声服从的分布为: N(0,(σ/255)2) 当然,分母的255可能是因为将原始图片的像素值缩放到了0-1之间,所以noise level也需要除以255。如果没有这样做,那么显然...
FFDNet是Zhang Kai的一篇承前启后之作,从DnCNN到FFDNet再到CBDNet是一个网络的泛化过程,处理的对象从均匀的高斯噪声变成更加复杂的真实噪声。DnCNN利用Batch Normalization和residual learning可以有效地去除均匀高斯噪声,且对一定噪声水平范围的噪声都有抑制作用。然而真实的噪声并不是均匀的高斯噪声,其是信号依赖的,各颜色...
论文阅读——FFDnet、CBDnet、SRMD 最近在尝试去噪这个方向的学习 DnCNN、FFDnet、CBDnet这三篇觉得应该是联系十分紧密的一个系列,是逐步泛化,逐步考虑增加噪声复杂的一个过程,DnCNN主要针对高斯噪声进行去噪,强调残差学习和BN的作用,FFDnet考虑将高斯噪声泛化为更加复杂的真实噪声,将噪声水平图作为网络输入的一部分,CBDnet...
在研究FFDNet和CBDNet的去噪论文时，我们注意到其中关于AWGN（加性高斯白噪声）的方差σ²与噪声级σ的表示方式可能存在混淆。论文中，作者默认使用σ表示噪声级，同时以σ²表示AWGN的方差，这似乎暗示了两者之间存在着紧密联系。首先，我们回顾基础知识。AWGN的信噪比由信号强度除以噪声强度计算得出...
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