基于噪声流模型的图像噪声建模与合成技术

资源摘要信息:"噪声流模型是用于图像噪声建模和合成的一种归一化流模型。该存储库提供了用于训练和测试噪声流模型的代码，该模型可以作为噪声生成器用于训练和测试基于CNN的图像降噪器，如DnCNN。噪声流模型的优点在于能够有效地模拟图像噪声，从而提高图像降噪的性能。该模型可以处理各种噪声类型，包括加性高斯白噪声（AWGN）和依赖信号的噪声。 噪声流模型的训练和测试需要依赖于特定的库版本，包括Python 3.6，TensorFlow 1.12.0和TensorFlow概率0.5.0。虽然该代码可能与其他版本的库兼容，但未经过测试。此外，噪声流模型的训练需要特定的数据集，建议使用SIDD（Smartphone Image Denoising Dataset）中的SIDD_Medium_Raw数据集进行训练。在进行训练之前，该代码会检查SIDD_Medium_Raw数据集是否存在，如果不存在则会自动下载。 在使用噪声流模型进行训练、测试和采样之前，需要首先运行脚本job_noise_flow.sh。该脚本包含一组用于训练不同模型的示例，并且可以设置参数进行测试和采样。其中重要的参数之一是--sidd_path，该参数指定了SIDD数据集的存储路径。使用该参数可以指定训练和测试时数据集的位置。 噪声流模型是基于归一化流（Normalizing Flows）的技术构建的，归一化流是一种基于深度学习的生成模型，通过一系列可逆变换将简单分布（如高斯分布）映射到复杂数据分布。在图像降噪的应用场景中，噪声流模型可以学习到噪声数据的分布，并能够生成符合该分布的新噪声样本。利用这些生成的噪声样本，可以训练图像降噪模型更好地泛化到含有真实噪声的图像数据上。 此外，噪声流模型可以提供比传统噪声生成方法更为精确的噪声模拟，如AWGN和依赖信号的噪声，传统方法通常无法精确模拟真实世界中图像的噪声特性。通过在图像降噪任务中使用噪声流模型作为噪声生成器，可以更有效地评估和训练降噪算法，从而提高降噪算法的鲁棒性和性能。"