基于直方图匹配转换噪声分布：通用去噪器之路

受监督的高斯去噪器在面对分布外噪声时因其多样化的分布特征而表现有限。为弥合这一差距，我们提出了一种直方图匹配方法，将任意噪声转换为已知强度的目标高斯分布。此外，建立了噪声转换与后续去噪之间的相互强化循环。该循环逐步细化待转换的噪声，使其逼近真实噪声，从而增强噪声转换效果并进一步提高去噪性能。我们针对特定的噪声复杂性进行了处理：局部直方图匹配处理信号相关噪声， intra-patch 置换处理通道相关噪声，频域直方图匹配配合像素混洗下采样打破空间相关性。通过应用这些转换，单个高斯去噪器具备处理各种分布外噪声的惊人能力，包括合成噪声如泊松噪声、盐粒噪声和重复图案噪声，以及复杂的真实世界噪声。广泛的实验表明，我们的方法在泛化性和有效性方面表现卓越。