論文の概要: Practical Real Video Denoising with Realistic Degradation Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11803v1
• Date: Thu, 25 Aug 2022 00:09:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-26 13:47:49.922253
• Title: Practical Real Video Denoising with Realistic Degradation Model
• Title（参考訳）: リアルな劣化モデルを用いた実写デノイジング
• Authors: Jiezhang Cao, Qin Wang, Jingyun Liang, Yulun Zhang, Kai Zhang, Luc Van Gool
• Abstract要約: 既存のビデオデノケーション手法では、ノイズの多いビデオはガウスノイズを加えることによってクリーンなビデオから劣化していると仮定するのが一般的である。 本研究では,異なるノイズタイプをランダムにシャッフルして合成実雑音分解モデルを提案し,デノナイジングモデルを訓練する。 我々の劣化モデルは、トレーニングデータと実世界のデータの分配ギャップを埋めるのに役立ちます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.98559320135824
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing video denoising methods typically assume noisy videos are degraded from clean videos by adding Gaussian noise. However, deep models trained on such a degradation assumption will inevitably give rise to poor performance for real videos due to degradation mismatch. Although some studies attempt to train deep models on noisy and noise-free video pairs captured by cameras, such models can only work well for specific cameras and do not generalize well for other videos. In this paper, we propose to lift this limitation and focus on the problem of general real video denoising with the aim to generalize well on unseen real-world videos. We tackle this problem by firstly investigating the common behaviors of video noises and observing two important characteristics: 1) downscaling helps to reduce the noise level in spatial space and 2) the information from the adjacent frames help to remove the noise of current frame in temporal space. Motivated by these two observations, we propose a multi-scale recurrent architecture by making full use of the above two characteristics. Secondly, we propose a synthetic real noise degradation model by randomly shuffling different noise types to train the denoising model. With a synthesized and enriched degradation space, our degradation model can help to bridge the distribution gap between training data and real-world data. Extensive experiments demonstrate that our proposed method achieves the state-of-the-art performance and better generalization ability than existing methods on both synthetic Gaussian denoising and practical real video denoising.
• Abstract（参考訳）: 既存のビデオデノージング手法では、ノイズの多いビデオはガウスノイズを加えることで、クリーンなビデオから劣化する。 しかし、このような劣化仮定に基づいて訓練された深層モデルは、必然的に、劣化ミスマッチによる実際のビデオの性能低下を引き起こす。 カメラが捉えたノイズやノイズのないビデオペアの深いモデルを訓練しようとする研究もあるが、そのようなモデルは特定のカメラでしかうまく動作せず、他のビデオでは一般化できない。 本稿では,この制限を緩和し,実世界の未認識映像の汎用化を目的とした汎用実映像デノイジングの問題に焦点をあてる。 まず,映像ノイズの共通挙動を調査し,2つの重要な特徴を観測することで,この問題に取り組む。 1)ダウンスケーリングは空間空間における騒音レベル低減に役立つ。 2)隣接するフレームからの情報は,時空間における現在のフレームのノイズを取り除くのに役立つ。 これら2つの観測結果から,上記の2つの特性をフル活用したマルチスケール再帰型アーキテクチャを提案する。 次に,様々なノイズタイプをランダムにシャッフルしてデノイジングモデルを訓練し,合成実雑音劣化モデルを提案する。 合成・濃縮された分解空間により, 学習データと実世界のデータとの分散ギャップを橋渡しできる。 提案手法は, 合成ガウス音化法と実写音化法の両方において, 既存の手法よりも, 最先端の性能と汎用性が向上することを示す。

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