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跟着卷卷龙一起学 Camera--TNR

作者:卷卷龙
  • 2022 年 9 月 28 日
    广东
  • 本文字数:588 字

    阅读完需:约 2 分钟

What is TNR?

TNR:temporal noise reduction,时域降噪,采用多帧叠加的方式,去除时域噪声。

例如我在第一帧我看到这个像素值是 200,第二帧我看到这个像素值是 100,第三帧这个像素值是 180,第四帧这个像素是 190,那么这个像素就就更有可能是 180 而不是 100。时域降噪是一种 3D 降噪方法,它的主要思想是利用多帧图像在时间上的相关性实现降噪。



一种最简单的实现方法是时域均值滤波,即将相邻几帧图像做加权平均。由于累加后噪声的增长速度(根号关系)小于信号的增长速度(线性关系),所以图像的信噪比会提高。这种方法的主要问题在于只适合处理静态图像,如果画面中存在运动的物体则会出现伪影(ghost effect) ,如下图所示。



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12.2 How to do TNR?

降噪时,应该先应用时域降噪,再应用空域降噪。因为时域降噪会分析多帧图像,然后分离噪点,所以能更好的保留图像的细节,在运动区域的细节是很容易被当做噪点的。如果时域降噪在图像的非运动区域得到一个很好的效果,但是对主体没有什么效果的时候,空域降噪时可以对低阈值的区域降噪,哪怕是运动区域。所以可以两者结合使用,有一个双赢的结果。运动范围有三个等级,小、中、大,小的时候可以认为几乎没有运动模糊的慢速运动物体,可以使时域降噪更多的影响给定运动阈值设置的图像。大的时候,运动模糊占据了图像的很大区域,将从时域降噪中排出更多的图像。中的时候,可以在降噪和运动伪影之间,调节最佳的折中方案。


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