カーネル予測ネットワークを用いたバーストデノイジング

ハンドヘルドカメラで撮影された画像のバーストを共同でデノイジングする技術を提示します。特に、フレームを揃え、デノイズする空間的に変動するカーネルを予測するための畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャ、現実的なノイズ形成モデルに基づく合成データ生成アプローチ、望ましくない局所最小値を避けるためのアニーリングされた損失関数に基づいた最適化を提案します。我々のモデルは、実データおよび合成データの広範なノイズレベルにおいて、最先端の性能と匹敵するか、またはそれを上回ります。