FGA-NN：基于神经网络的胶片颗粒分析
计算机视觉与模式识别
2025-06-18 v1 图像与视频处理
摘要
胶片颗粒曾是模拟胶片的副产品，如今却出现在大多数摄影内容中，主要是为了审美原因。然而，当此类内容在中等至低比特率下压缩时，由于其随机性质，胶片颗粒会被丢失。为了在压缩效率与艺术意图之间取得平衡，需在编码前对胶片颗粒进行分析与建模，并在解码后进行合成。本文介绍了FGA-NN，这是一种首次基于学习的胶片颗粒分析方法，用于估计与传统合成方法兼容的常规胶片颗粒参数。定量与定性结果表明，FGA-NN在分析精度与合成复杂度之间取得了卓越的平衡，同时展现出良好的鲁棒性和适用性。
引用
@article{arxiv.2506.14350,
title = {FGA-NN: Film Grain Analysis Neural Network},
author = {Zoubida Ameur and Frédéric Lefebvre and Philippe De Lagrange and Miloš Radosavljević},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.14350},
year = {2025}
}