Data Structure ?
19G
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過去10年間で、一眼レフカメラや簡易カメラの画像撮影からスマートフォンカメラの画像撮影へと、計り知れないほどの変化が起こりました。小さな絞りとセンサーサイズのため、スマートフォンの画像のノイズは一眼レフの画像よりも明らかに多くなっています。スマートフォン画像のノイズ除去は活発な研究分野ですが、研究界では現在、高品質の正解データを持つスマートフォンカメラからの実際のノイズ画像を表すノイズ除去画像データセットが不足しています。我々はこの文書で、この問題に対して以下の貢献を行います。我々は、ノイズのある画像の正解を推定するシステマティックな方法を提案します。この方法は、スマートフォンカメラのノイズ除去性能を測定するために使用できます。この手順を使用して、我々は5台の代表的なスマートフォンカメラを用いて、さまざまな照明条件下の10のシーンから約30000枚のノイズ画像のデータセット、すなわちスマートフォン画像ノイズ除去データセット（SIDD）を収集し、それらの正解画像を生成しました。我々はこのデータセットを使用して、多くのノイズ除去アルゴリズムをベンチマークテストしました。我々は、我々の高品質データセットで学習させた場合、CNNベースの方法は、代替策（例えば、正解データの代理として使用される低ISO画像）を使用して学習させた場合よりも良好な性能を示すことを示しました。
論文
アブデルラフマン・アブデルハメド、リン・S.、ブラウン・M.S.「スマートフォンカメラの高品質ノイズ除去データセット」、IEEEコンピュータビジョンとパターン認識（CVPR）、2018年6月。 [PDF] [引用データ]
アブデルラフマン・アブデルハメド、ティモフテ・R.、ブラウン・M.S.ら、「NTIRE 2019実画像ノイズ除去チャレンジ：方法と結果」、IEEEコンピュータビジョンとパターン認識ワークショップ（CVPRW）、2019年6月。[PDF] [引用データ]
コード
単純なカメラパイプライン 生RGB画像をsRGBにレンダリングするためのもの。
ライセンス
このデータセットと関連するコードリポジトリは、MITライセンスの下にあります。
問い合わせ
質問、意見、またはコメントがある場合は、以下にご連絡ください： アブデルラフマン・アブデルハメド.
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