論文筆記：Burst Denoising with Kernel Prediction Networks
Introduction 這是UC Berkeley與Google Research於CVPR2018發表的一篇多圖像去噪論文。其提出了一種CNN網絡結構可以預測空間變化的核（kernel），利用得到的每個位置的Kernel對圖像進行局部配準和降噪。文章基於真實噪聲生成模型對ground truth圖像加噪聲和偏移，合成訓練數據，並利用退火損失函數來引導優化過程，避免陷入局部最小值。 該文章的主要
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