LF-BVN: Blind-View Network for Self-Supervised Light Field Denoising
IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2026
摘要
自监督去噪中的一个持久挑战是真实传感器中普遍存在的空间相关噪声。LF-BVN 利用了光场独有的性质：虽然噪声在单个子孔径图像（SAI）内可能是空间相关的，但跨不同角度视角的噪声分布通常是独立的。通过遮蔽整个视角并要求网络从相邻视角重建该视角，模型强制执行了“盲视角”约束。这种方法有效地打破了噪声的空间相关性，且无需像传统二维去噪那样使用破坏性的像素洗牌下采样（PD），从而保护了高频纹理。
主要贡献
- 贡献点待补充