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Neighbor2Neighbor: Self-Supervised Denoising from Single Noisy Images

降噪 计算机科学 人工智能 视频去噪 噪音(视频) 非本地手段 模式识别(心理学) 水准点(测量) 像素 图像(数学) 计算机视觉 图像去噪 视频处理 大地测量学 视频跟踪 多视点视频编码 地理
作者
Tao Huang,Songjiang Li,Xu Jia,Huchuan Lu,Jianzhuang Liu
标识
DOI:10.1109/cvpr46437.2021.01454
摘要

In the last few years, image denoising has benefited a lot from the fast development of neural networks. However, the requirement of large amounts of noisy-clean image pairs for supervision limits the wide use of these models. Although there have been a few attempts in training an image denoising model with only single noisy images, existing self-supervised denoising approaches suffer from inefficient network training, loss of useful information, or dependence on noise modeling. In this paper, we present a very simple yet effective method named Neighbor2Neighbor to train an effective image denoising model with only noisy images. Firstly, a random neighbor sub-sampler is proposed for the generation of training image pairs. In detail, input and target used to train a network are images sub-sampled from the same noisy image, satisfying the requirement that paired pixels of paired images are neighbors and have very similar appearance with each other. Secondly, a denoising network is trained on sub-sampled training pairs generated in the first stage, with a proposed regularizer as additional loss for better performance. The proposed Neighbor2Neighbor framework is able to enjoy the progress of state-of-the-art supervised denoising networks in network architecture design. Moreover, it avoids heavy dependence on the assumption of the noise distribution. We explain our approach from a theoretical perspective and further validate it through extensive experiments, including synthetic experiments with different noise distributions in sRGB space and real-world experiments on a denoising benchmark dataset in raw-RGB space.
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