AI 논문 리뷰/Image restoration1 [논문 리뷰] Learning to Generate Realistic Noisy Images via Pixel-level Noise-aware Adversarial Training (PNGAN) (2021 NIPS) 1. Introduction Deep Learning을 활용해 노이즈를 제거하는 디노이징 모델을 학습시키기 위해서는 noise/clean pair 데이터셋이 필요하다. 이러한 데이터셋을 만드는 방법으로는 똑같은 장면에 대해 수백번 카메라촬영을 하고 평균을 내서 clean 이미지를 얻거나 synthetic한 방법으로 노이즈를 만들어 내어 이미지에 더해 데이터셋을 만들거나 한다. 제일 대표적으로 synthetic하게 노이즈를 만들어내는 방법은 가우시안 노이즈를 만들어 더하는 방식이다 (additive white gaussian noise (AWGN)). 하지만 실제 카메라로 촬영했을 때 발생하는 노이즈는 가우시안 노이즈와 항상 비슷하지 않다. 카메라의 ISP (Image Signal Processing) 과.. 2023. 5. 31. 이전 1 다음
