hqdn3d 视频降噪算法

hqdn3d是Avisynth的去噪插件,本文通过阅读源代码了解其原理。它逐像素进行,不涉及频域变换,采用3D去噪,参考左邻、上邻、上帧同一位置像素,根据相邻像素差确定偏置量拉近颜色值,可设置滤波强度调整峰值位置,且无运动搜索和帧间对齐。
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hqdn3d 是 Avisynth 的一个去噪插件。 网上评论比较多。

通过对源代码的阅读, 基本了解了它的原理。 记录之。

  • 逐像素进行,不涉及频域变换
  • 3D去噪,参考 左邻, 上邻, 上帧同一位置, 三个像素。 
  • 根据相邻像素的差,确定偏置量,将相邻像素颜色值  “拉近”。(对像素做加减法)
  • 偏置量和像素差值的关系大致如下如所示:

  • 可以看到,对较小的像素差异,拉近他们之间的距离。若差异较大,降低偏置系数。达到保边效果。 
  • 通过外部设置滤波强度,调整峰值位置。图中示意了 spac 值为5 ,为10 的曲线差异。
  • 没有运动搜索/帧间对齐
     

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<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何实现空域降噪算法。首先,我得回顾一下用户之前的问题和现有的引用资料。用户之前询问了空域降噪的技术方法或算法,现在需要具体的实现方法。引用中提到了空域降噪属于ISP管道的一部分,包括纹理分析、声估计等步骤,还提到了hqdn3d算法。 我应该先确定空域降噪的基本概念,然后分步骤介绍实现方法。用户可能对具体的算法步骤和代码实现感兴趣。常见的空域降噪方法包括均值滤波、高斯滤波、双边滤波和非局部均值滤波等,这些都需要涵盖。 接下来,每个算法需要简要说明原理,并给出示例代码。例如,高斯滤波使用OpenCV的GaussianBlur函数,而双边滤波则用bilateralFilter。非局部均值可能复杂一些,需要更多的参数调整。 然后,实现步骤部分需要结构化,包括声分析、算法选择、参数调整、后处理等。用户可能希望知道整个流程,而不仅仅是单个算法。此外,优化方向如自适应参数和并行计算也很重要,可以提升效果和效率。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能的后续疑问,比如与其他降噪方法的区别、参数调优、处理彩色声、评估指标和实时处理挑战。这些问题可以帮助用户深入理解。 需要确保使用正确的中文术语,LaTeX格式的数学公式,如高斯函数用$$...$$。同时,引用文献要正确对应,比如声分析的步骤引用[^1],空域降噪的定义引用[^2],hqdn3d引用[^3]。 检查是否有遗漏的关键点,比如是否提到声估计和权重生成,这些在引用[^1]中有提到。在实现步骤中需要涵盖这些子算法,确保逻辑连贯。代码示例要简洁,使用Python和OpenCV库,这样用户容易上手。 可能还需要提醒用户实际应用中的注意事项,比如处理彩色图像时需要分别处理通道或考虑色彩空间,避免颜色失真。同时,不同场景下选择合适算法,比如实时应用可能需要更快的双边滤波而非非局部均值。 总结来说,回答需要结构清晰,分点讲解算法原理、实现步骤、代码示例和优化方向,最后附上相关问题引导进一步学习。确保引用正确,公式格式正确,语言自然易懂。</think>### 空域降噪算法实现方法 空域降噪通过在图像像素域直接操作来消除声,核心是通过滤波或加权计算区分声与真实信号[^2]。以下是具体实现步骤和算法: --- #### 一、常用空域降噪算法原理及实现 1. **均值滤波** 原理:用邻域像素均值替代中心像素,抑制高斯声 数学表达: $$I'(x,y) = \frac{1}{N} \sum_{(i,j)\in \Omega} I(x+i,y+j)$$ ```python import cv2 denoised = cv2.blur(noisy_img, (3,3)) # 3x3均值滤波 ``` 2. **高斯滤波** 原理:基于距离加权的均值滤波,保留更多边缘信息[^2] 核函数: $$G(x,y) = \frac{1}{2\pi\sigma^2}e^{-\frac{x^2+y^2}{2\sigma^2}}$$ ```python denoised = cv2.GaussianBlur(noisy_img, (5,5), sigmaX=1.5) ``` 3. **双边滤波** 原理:结合空间距离和像素值相似性的双重加权 权重函数: $$w(i,j) = e^{-\frac{(i^2+j^2)}{2\sigma_d^2}} \cdot e^{-\frac{(I(x,y)-I(x+i,y+j))^2}{2\sigma_r^2}}$$ ```python denoised = cv2.bilateralFilter(noisy_img, d=9, sigmaColor=75, sigmaSpace=75) ``` 4. **非局部均值(NLM)** 原理:利用图像全局相似块进行加权平均[^1] 计算公式: $$NL(v)(i) = \sum_{j\in \Omega}w(i,j)v(j)$$ ```python denoised = cv2.fastNlMeansDenoising(gray_img, h=10, templateWindowSize=7, searchWindowSize=21) ``` --- #### 二、完整实现流程 1. **声特征分析** - 通过声直方图分析声类型(高斯/椒盐/泊松) - 估计声强度 $\sigma$(如使用小波变换法) 2. **算法选择与参数优化** | 声类型 | 推荐算法 | 关键参数 | |----------------|----------------|-------------------------| | 高斯声 | 双边滤波 | $\sigma_d$, $\sigma_r$ | | 脉冲声 | 中值滤波 | 滤波半径 | | 混合声 | NLM | 搜索窗口大小、衰减系数h | 3. **自适应权重计算** 通过边缘检测(如Canny算子)生成边缘权重图,在平滑区域增强降噪强度,在纹理区域降低降噪强度[^1]。 4. **后处理增强** ```python # 锐化滤波补偿细节损失 kernel = np.array([[0,-1,0], [-1,5,-1], [0,-1,0]]) enhanced = cv2.filter2D(denoised, -1, kernel) ``` --- #### 三、优化方向 1. **自适应参数调整** 根据局部声水平动态调整滤波强度,例如: $$\sigma_r = k \cdot \sigma_{noise} \cdot \sqrt{log(1 + \nabla I)}$$ 其中 $\nabla I$ 为局部梯度强度[^1] 2. **多尺度融合** 将不同尺度的降噪结果通过权重图融合: ```python denoised = w1*denoised_low + w2*denoised_high ``` 3. **并行计算加速** 对NLM等计算密集型算法使用GPU并行计算(如CUDA加速)。 ---
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