論文の概要: Learning Joint Denoising, Demosaicing, and Compression from the Raw Natural Image Noise Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08924v1
• Date: Wed, 15 Jan 2025 16:30:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 15:51:44.186398
• Title: Learning Joint Denoising, Demosaicing, and Compression from the Raw Natural Image Noise Dataset
• Title（参考訳）: 生来の自然画像のノイズデータセットによる共同認知・復調・圧縮の学習
• Authors: Benoit Brummer, Christophe De Vleeschouwer,
• Abstract要約: 本稿ではRawNIND(Raw Natural Image Noise dataset)を紹介する。 RawNINDは、センサー、画像開発ペア、スタイルにまたがる一般化モデルの開発を支援するために設計された、多様な生画像のコレクションである。 2つのデノナイズ法が提案され、一方は生のベイアデータを直接操作し、他方は計算効率を活用し、もう一方は異なるセンサに改良された線形RGB画像を処理する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.773845221148015
• License:
• Abstract: This paper introduces the Raw Natural Image Noise Dataset (RawNIND), a diverse collection of paired raw images designed to support the development of denoising models that generalize across sensors, image development workflows, and styles. Two denoising methods are proposed: one operates directly on raw Bayer data, leveraging computational efficiency, while the other processes linear RGB images for improved generalization to different sensors, with both preserving flexibility for subsequent development. Both methods outperform traditional approaches which rely on developed images. Additionally, the integration of denoising and compression at the raw data level significantly enhances rate-distortion performance and computational efficiency. These findings suggest a paradigm shift toward raw data workflows for efficient and flexible image processing.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,センサ,画像開発ワークフロー,スタイルにまたがる一般化モデルの開発を支援するために,Raw Natural Image Noise Dataset (RawNIND)を紹介した。 2つのデノナイズ法が提案されている: 1つは計算効率を生かし、もう1つは線形RGB画像を処理し、異なるセンサへの一般化を改善した。 どちらの手法も、発達した画像に依存する従来のアプローチより優れている。 さらに、生データレベルでのデノイングと圧縮の統合により、速度歪み性能と計算効率が著しく向上する。 これらの結果は、効率的なフレキシブルな画像処理のための生データワークフローへのパラダイムシフトを示唆している。

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