Swin-Conv-UNet攻真實圖像盲去噪難題
針對真實圖像的通用盲去噪長期缺乏成熟方法,蘇黎世聯邦理工學院Luc Van Gool團隊從網絡架構與訓練數據合成兩方面入手,提出Swin-Conv-UNet方案,表現亮眼。
現有方法不足
利用深度神經網絡去噪的研究方興未艾,但現有方法大多依賴加性高斯白噪聲、JPEG壓縮噪聲或相機傳感器噪聲等簡化假設,針對真實圖像的通用盲去噪方法一直未有突破。
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