RAW_denoise
2022中兴捧月图像第五名去噪方案
图像去噪赛题背景
图像去噪是机器视觉领域重要任务，图像去噪模块在安防，自动驾驶，传感，医学影像，消费电子等领域都是重要的前端图像处理模块。消费级电子产品(例如手机)出于成本考虑，在低照度和高ISO条件下，噪声对成像质量的降级更加严重。对于传统图像处理算法，常见去噪算法包含双边(bilateral)滤波，NLM (non local mean)滤波，BM3D，多帧(3D)降噪方案等多种方案，产品实现上需要兼顾性能和复杂度。
AI可进一步提升图像主客观质量在学术和工业界得到了广泛认证。对于手机产品，AI正快速补充和替代传统手机ISP(Image signal processing)中的痛点难点，例如可进行AI-based去噪，动态范围增强，超分辨，超级夜景，甚至AI ISP等。
比赛连接
思路
参数分析
为更好地完场图像去噪任务，根据Paper with code上的性能列表，对近两年的Image Denoising on SIDD(Smartphone Image Denoising Dataset)相关工作进行研究与分析。
参数与性能统计分析：
可以看出，尽管NAFNet在psnr和ssim上均有着最优性能，但其过大的参数量令人望而却步。在实际应用中，仅依靠堆砌网络复杂度来得到微弱的性能提升也是不可取的。综合考虑，Restormer方法在保持极少参数的同时也有着良好的性能，以此方法为基础设计网络或许是一种正确的选择。
网络设计
级联Restormer网络结构
code说明
step1:
执行extract_subimages.py进行数据切块，加速训练。
step2:
执行train.py进行训练。
step3:
执行test.py进行测试。
注意，下载的训练数据解压后，需要把ground truth文件夹改为ground_truth
文件夹:
|—dataset
|—ground_truth
|—...dng
|—noisy
|—...dng
crop之后:
|—crop
|—ground_truth_crop
|—0
|—...dng
|—1
|—...
|—97
|—noisy_crop
|—0
|—...dng
|—1
|—...
|—97
致谢
感谢作者开源这么好的工作，大家多去学习 https://github.com/swz30/Restormer