本文介绍了空域降噪作为图像处理技术在计算机视觉中的重要性，特别是针对ISP管道后的图像噪声。文章重点讲解了PIPLINE Denoise方法，包括其基于空域滤波的原理和Python实现，利用非局部均值去噪算法提升图像质量。通过调整参数，可以控制降噪效果，改善图像的清晰度，这对于图像分析和后续算法性能至关重要。
空域降噪是一种在计算机视觉中常用的图像处理技术，用于减少图像中的噪声。在图像传感器的输出图像经过ISP（图像信号处理）管道后，往往会包含各种类型的噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等。空域降噪技术旨在通过对图像像素进行滤波和处理，从而减少或消除这些噪声，从而提高图像的质量和清晰度。
在计算机视觉领域，空域降噪是一项重要的任务，因为噪声会对图像分析、目标检测、图像识别等算法产生负面影响。下面将介绍一种常见的空域降噪方法：PIPLINE Denoise。
PIPLINE Denoise是一种基于空域滤波的降噪方法。它通过对图像的每个像素进行局部邻域处理，结合像素之间的空间关系，来减少噪声的影响。
下面是一个示例的Python代码，演示了如何使用PIPLINE Denoise方法对图像进行降噪：
import cv2
def pipeline_denoise(image):
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