تقنيات التعلم الآلي تعمل بشكل أفضل عندما تشبه البيانات المستخدمة للتدريب البيانات المستخدمة للتقييم. هذا صحيح بالنسبة لخوارزميات إزالة الضوضاء من الصورة الواحدة التي تم تعلمها، والتي يتم تطبيقها على قراءات الحساسات الفعلية للكاميرا ولكن، بسبب القيود العملية، غالبًا ما يتم تدريبها على بيانات صور مصنعة. رغم فهم أن التعميم من البيانات المصنعة إلى البيانات الفعلية يتطلب النظر بعناية في خصائص الضوضاء للحساسات الصورية، غالبًا ما يتم تجاهل الجوانب الأخرى من خط معالجة الصور في الكاميرا (مثل زيادة الإشارة، تصحيح اللون، خرائط النغمة وغيرها)، رغم تأثيرها الكبير على كيفية تحويل القياسات الخام إلى صور نهائية.لمعالجة هذا الأمر، نقدم تقنية لإعادة معالجة الصور "إلغاء المعالجة" عن طريق عكس كل خطوة من خطوات معالجة الصورة، مما يسمح لنا بتصنيع قياسات حساسات واقعية من الصور المتاحة بشكل شائع على الإنترنت. بالإضافة إلى ذلك، نقوم بنمذجة المكونات ذات الصلة من خط معالجة الصور عند تقييم دوال الخسارة الخاصة بنا، مما يتيح للتدريب أن يكون على دراية بكافة المعالجات الفوتومترية ذات الصلة التي ستتم بعد إزالة الضوضاء. من خلال معالجة وإلغاء معالجة مخرجات النموذج والبيانات التدريبية بهذه الطريقة، نتمكن من تدريب شبكة عصبية ارتباطية بسيطة لديها معدل أخطاء أقل بنسبة 14٪-38٪ وهي أسرع 9-18 مرة من الحالة السابقة لأفضل التقنيات في مجموعة بيانات ضوضاء دارمشتادت (Darmstadt Noise Dataset)، كما أنها تتعمم على حساسات خارج تلك المجموعة أيضًا.