智能手机图像去噪数据集(SIDD)
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*数据结构实际以真实数据为准
在过去的十年中，从使用单反相机和点阵相机成像到使用智能手机相机成像，发生了天文数字的转变。由于小光圈和传感器尺寸，智能手机图像的噪声明显多于单反相机。虽然智能手机图像的去噪是一个活跃的研究领域，但研究界目前缺乏一个能代表来自智能手机相机的真实噪声图像的去噪数据集，而且是高质量的地面实况。我们在本文中解决了这个问题，有以下贡献。我们提出了一个系统化的程序来估计嘈杂图像的地面真相，可以用来衡量智能手机摄像头的去噪性能。
利用这个程序，我们采集了一个数据集，即智能手机图像去噪数据集（SIDD），其中包括来自10个不同光照条件下的约30,000张噪声图像，使用了5个有代表性的智能手机摄像头，并生成了它们的地面真相图像。我们用这个数据集来衡量一些去噪算法。我们表明，基于CNN的方法在我们的高质量数据集上训练时，比使用其他策略训练时表现更好，例如使用低ISO图像作为地面真实数据的替代。
Papers
Abdelrahman Abdelhamed, Lin S., Brown M. S. "A High-Quality Denoising Dataset for Smartphone Cameras", IEEE Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), June 2018.
Abdelrahman Abdelhamed, Timofte R., Brown M. S., et al. "NTIRE 2019 Challenge on Real Image Denoising: Methods and Results", IEEE Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), June 2019.
Code
A simple camera pipeline for rendering raw-RGB images into sRGB.
License
The dataset and the associated code repositories are under the MIT License.
Contact
For any questions, remarks, or comments, please contact: Abdelrahman Abdelhamed.
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