論文の概要: Modeling sRGB Camera Noise with Normalizing Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00812v1
• Date: Thu, 2 Jun 2022 00:56:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-03 15:00:32.461057
• Title: Modeling sRGB Camera Noise with Normalizing Flows
• Title（参考訳）: 正規化流を用いたsrgbカメラノイズのモデル化
• Authors: Shayan Kousha, Ali Maleky, Michael S. Brown, Marcus A. Brubaker
• Abstract要約: 各種ISOレベルにおけるsRGB画像の複雑な雑音分布を学習できる正規化フローに基づく新しいsRGB領域雑音モデルを提案する。 我々の正規化フローベースアプローチは、ノイズモデリングや合成タスクにおいて、他のモデルよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.29066692454865
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Noise modeling and reduction are fundamental tasks in low-level computer vision. They are particularly important for smartphone cameras relying on small sensors that exhibit visually noticeable noise. There has recently been renewed interest in using data-driven approaches to improve camera noise models via neural networks. These data-driven approaches target noise present in the raw-sensor image before it has been processed by the camera's image signal processor (ISP). Modeling noise in the RAW-rgb domain is useful for improving and testing the in-camera denoising algorithm; however, there are situations where the camera's ISP does not apply denoising or additional denoising is desired when the RAW-rgb domain image is no longer available. In such cases, the sensor noise propagates through the ISP to the final rendered image encoded in standard RGB (sRGB). The nonlinear steps on the ISP culminate in a significantly more complex noise distribution in the sRGB domain and existing raw-domain noise models are unable to capture the sRGB noise distribution. We propose a new sRGB-domain noise model based on normalizing flows that is capable of learning the complex noise distribution found in sRGB images under various ISO levels. Our normalizing flows-based approach outperforms other models by a large margin in noise modeling and synthesis tasks. We also show that image denoisers trained on noisy images synthesized with our noise model outperforms those trained with noise from baselines models.
• Abstract（参考訳）: 低レベルコンピュータビジョンの基本課題はノイズモデリングと低減である。 特にスマートフォンのカメラでは、目に見えるノイズを示す小さなセンサーに依存している。 最近、ニューラルネットワークによるカメラノイズモデルを改善するために、データ駆動アプローチの利用への関心が再び高まっている。 これらのデータ駆動アプローチは、カメラのイメージ信号プロセッサ(ISP)によって処理される前の原センサー画像に存在するノイズをターゲットとする。 raw-rgbドメインのモデリングノイズは、カメラ内デノイジングアルゴリズムの改善とテストに有用であるが、raw-rgbドメインイメージが使用できない場合には、カメラのispがデノイジンを適用せず、追加デノイジンが望まれる状況もある。 このような場合、センサノイズはISPを介して標準RGB(sRGB)で符号化された最終レンダリング画像に伝搬する。 ISP上の非線形ステップは、sRGBドメインのより複雑なノイズ分布を決定づけ、既存の生ドメインノイズモデルでは、sRGBのノイズ分布を捉えることができない。 本稿では,様々なisoレベルにおいてsrgb画像に見られる複雑な雑音分布を学習できる流れの正規化に基づく新しいsrgb領域雑音モデルを提案する。 流れに基づくノーマライズ手法は,ノイズモデリングや合成タスクにおいて,他のモデルよりも大きなマージンを持つ。 また,ノイズモデルを用いて合成した雑音画像に基づいて訓練した画像復調器は,ベースラインモデルから学習したノイズに優れることを示した。

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