讀論文：Unprocessing Images for Learned Raw Denoising
1 先講講文章幹啥的 深度學習降噪須要成對的圖像（噪點數據、對應的清晰數據）。算法 一般 raw 數據通過 isp 流程（我前面的博客介紹過什麼是 isp：圖像 ISP 處理流程以及新人學習圖像的注意點）後獲得的 rgb 數據的噪點比較複雜，而本來的 raw 數據的噪點相對容易模擬。做者假設總體噪聲能夠更準確地建模爲包含高斯和泊松信號相關份量或者從一個方差是強度函數的異方差高斯分佈
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