초록
우리는 ViDeNN을 제안합니다: 노이즈 분포에 대한 사전 지식 없이 비디오 노이즈 제거를 수행하는(CNN) 컨벌루션 신경망입니다(블라인드 노이즈 제거). ViDeNN의 CNN 구조는 공간 필터링과 시간 필터링의 조합을 사용하여, 먼저 프레임의 공간적 노이즈 제거를 학습하고 동시에 그들의 시간적 정보를 결합하는 방법을 학습합니다. 이 과정에서 객체의 움직임, 밝기 변화, 저조도 환경 및 시간적 불일치성을 처리할 수 있습니다. 또한, CNN 훈련에 사용되는 데이터의 중요성을 보여주기 위해 저조도 환경을 위한 특화된 데이터셋을 생성했습니다. 우리는 ViDeNN을 일반적인 벤치마크와 자체 수집한 데이터에서 테스트하여, 최신 기술과 비교할 수 있는 좋은 결과를 달성했습니다.