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Real Image Denoising via Guided Residual Estimation and Noise Correction

降噪 噪音(视频) 视频去噪 人工智能 计算机科学 噪声测量 残余物 模式识别(心理学) 特征(语言学) 计算机视觉 图像噪声 图像(数学) 算法 视频处理 哲学 语言学 多视点视频编码 视频跟踪
作者
Yizhong Pan,Chao Ren,Xiaohong Wu,Jie Huang,Xiaohai He
出处
期刊:IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:33 (4): 1994-2000 被引量:9
标识
DOI:10.1109/tcsvt.2022.3216681
摘要

Deep learning-based methods have dominated the field of image denoising with their superior performance. Most of them belong to the non-blind denoising approaches assuming that the noise is known at a specific level. However, real-world noise is complex and usually unknown. Since the distribution and level of noise are often unavailable, it will lead to severe performance degradation for non-blind denoising methods. Therefore, introducing noise levels is crucial for the challenging real-world denoising problem. Meanwhile, we observe that noise level mismatch will bring some artifacts to the denoised images. An intuitive solution is using the intermediate denoised images to correct the inaccurate noise level maps. Thus, we introduce an iterative correction scheme, yielding better results than direct noise prediction. We further propose an effective guided feature domain denoising residual network that can promote denoising for various real-world noises using iteratively denoised features, initial image features, and noise level maps. Experimental results on real-world image datasets show that the proposed method can provide excellent visual and objective performance for the real-world denoising task.
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