نموذج تكوين ضوضاء مبني على الفيزياء لتنقية الصور الخام في ظروف الإضاءة الشديدة المنخفضة

نظراً لعدم توفر بيانات غنية وواقعية، فإن الخوارزميات المُدرَّبة لتنقية الصور الفردية تُظهر أداءً ضعيفاً عند تعميمها على الصور الخام الحقيقية التي لا تشبه البيانات المستخدمة في التدريب. وعلى الرغم من أن هذه المشكلة يمكن تخفيفها باستخدام نموذج غاوسي غير متجانس لتصنيع الضوضاء، إلا أن مصادر الضوضاء الناتجة عن الإلكترونيات في الكاميرات الرقمية لا تزال مهملة إلى حد كبير، رغم تأثيرها الكبير على القياسات الخام، خاصة في الظروف التي تكون فيها الإضاءة شديدة الانخفاض. ولحل هذه المشكلة، نقدم نموذجًا دقيقًا للغاية لتكوين الضوضاء يستند إلى خصائص مستشعرات CMOS، مما يمكّننا من إنشاء عينات واقعية تتماشى بشكل أفضل مع فيزياء عملية تكوين الصورة. وبالإضافة إلى ذلك، نقترح طريقة لمعايرة معلمات الضوضاء الخاصة بالكاميرات الرقمية الحديثة المتاحة، وهي طريقة بسيطة وقابلة للتكرار لأي جهاز جديد. وقد قمنا بدراسة منهجية لقابلية التعميم لشبكة عصبية تم تدريبها باستخدام الأساليب الحالية، وذلك من خلال تقديم مجموعة بيانات جديدة لتنقية الصور في الإضاءة المنخفضة، تغطي العديد من الكاميرات الرقمية الحديثة من علامات تجارية متنوعة. وتُظهر النتائج التجريبية الواسعة بشكل جماعي أن استخدام النموذج المقترح لتكوين الضوضاء يمكّن الشبكة من تحقيق أداء يشبه ما لو كانت قد تم تدريبها على بيانات حقيقية غنية، مما يُثبت فعالية نموذجنا لتكوين الضوضاء.