6.结论
【《A High】本文解决了对高质量图像数据集进行智能手机相机去噪研究的严重需求 。为了实现这一目标，我们为五款具有代表性的智能手机创建了一个由~30，000幅图像组成的公共数据集，包含相应的高质量地面真实图像 。我们提供了一个详细的描述，如何捕获和处理智能手机图像，以产生这个地面真相数据集 。使用这个数据集，我们已经对许多现有的方法进行了基准测试，以揭示基于补丁的方法仍然优于使用传统的地面转换方法训练的基于学习的方法 。我们使用我们的图像(特别是dncnn[33])训练基于cnn的方法的初步结果表明，基于cnn的方法在对适当的地面真实图像进行训练时，可以优于基于补丁的方法 。我们相信，我们的数据集和我们的相关发现将有助于推进用智能手机捕获的图像的去噪方法 。
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