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#421
summarized by : Teppei Kurita
どんな論文か?
CMOSイメージセンサの特性に基づき、高精度なノイズモデルを提案。ノイズパラメータをマッチングさせることで高精度なノイズ画像の合成データが生成可能になり、NNでのNR性能を向上させられる。
新規性
リードノイズをまとめてTukey lambda分布としてモデル化したのが新規性。Sony, Canon, Nikonのカメラから実際にサンプルを撮影して、データセットを収集・構築している。
結果
生成された合成データのみの学習で、ペアとなった実データを用いて学習した結果と同等か、上回る性能を発揮。ノイズモデルは極端な低照度下の環境を対象としている。
その他(なぜ通ったか?等)
CMOSセンサの物理的・デバイス特性を考慮にいれつつ、直観的に理解しやすいノイズモデルに落とし込んで、パラメータフィッティグも単純化している。普通はデバイス関連の論文読まないといけないノイズモデルが詳しくて参考になる。煩雑になりがちのノイズモデルをスッキリまとめていてすごいな、と思った。
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