通过帧间训练的模型盲视频去噪

对产生一段视频的处理链进行建模是一项困难的反向工程任务，即便相机可用时也是如此。这使得基于模型的视频处理成为更为复杂的任务。本文提出一种完全盲的视频去噪方法，具有离线与在线两个版本。这是通过将预训练的 AWGN 去噪网络以新颖的帧间训练策略微调至该视频来实现的。我们的去噪器可在不知视频或连拍来源以及相机传感器所施加的后处理步骤的情况下使用。在线过程仅需少量帧即可对大范围扰动获得视觉愉悦的结果。尽管如此，其对标准高斯噪声达到了 SOTA 性能，且可离线使用以获得更优性能。