Loading... 3D降噪,视频实时降噪利器 <!--more--> 3D降噪原理是对图像中的运动物体采取2D降噪,静止部分(称为背景)采取3D降噪以防止运动物体模糊(blur)。 ## 1)第一步为运动估计 在参考帧(为前一帧已经过降噪的图像)中搜索和当前帧中16*16当前块相近的参考块,其中最相近的块为匹配块。 根据匹配块,获得运动向量(motion vector)。 为减小计算,一般仅在以当前块为中心的一个小范围内搜索参考块,如在20*20的小范围内。 ## 2)滤波模式判断 设置两个门限值: - 参考块和当前块差值残差阈值TH1 (通常为一个较小的值,如 5 ~ 20之间) - 运动向量阈值TH2 (该阈值通常在+/-1 ~ +/- 3) a)若每一像素点处的残差小于TH1,且参考块和当前块的运动向量值小于TH2,则可认为当前块为背景,即非运动物体。滤波策略是:使能2D滤波,同时使能3D滤波。3D滤波即当前块和参考块的平均。 b)若残差大于TH1,则,判断为非背景,只使用2D滤波。 c)若残差小于TH1,但运动向量大于TH2,则判断为非背景,只使用2D滤波(因背景几乎是不动的)。 ## 3)梯度计算、边缘判断和快效应改善 计算水平和垂直方向相邻像素的差值,获得一个梯度矩阵。 比较两个方向的梯度大小。若梯度超过设定的阈值,则以值较大的一个方向来计算该点的像素值: pxl_new =( (a+4*pxl_old+4*c + d)/10 + e )/2 声明: 版权声明:本文为CSDN博主「tbzj_2000」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/tbzj_2000/article/details/82466180 此资料部分转载自网络,仅供学习参考。 #[我的个人博客主页,欢迎访问](http://www.aomanhao.top/) #[我的CSDN主页,欢迎访问](https://blog.csdn.net/Aoman_Hao) #[我的GitHub主页,欢迎访问](https://github.com/AomanHao) 最后修改:2020 年 08 月 02 日 © 允许规范转载 打赏 赞赏作者 支付宝微信 赞 0 如果觉得我的文章对你有用,请随意赞赏