sas*_*nin 2 algorithm graphics image-processing filter noise
Neatimage使用哪种算法来消除照片中的噪点和纹理？我知道这是专有软件,但可能有人有想法.欢迎参考出版物或类似算法.
Jer*_*fin 10
最基本的是,降噪通常使用像素平均.当然,问题在于简单的平均失去了细节.平均更多像素可以更多地降低噪点,但会丢失更多细节.平均更少像素会减少细节,但会降低噪点.
像NeatImage或Noise Ninja这样的东西会自适应地进行像素平均 - 例如,它首先扫描足够像素发生的变化,它们不太可能是噪声,并且它会看到那些,进行平均像素更少.
他们还会考虑图片的频道.普通数码相机在每个传感器前面都有一个滤镜.正常的安排就像grgb(又名拜耳模式).在典型情况下,绿色滤光片比红色或(特别是)蓝色透射更多光.为了保持最终图像中的色彩平衡,必须"增强"图像中蓝色的亮度以进行补偿.然而,这会增加蓝色通道中的噪声.为了弥补这一点,降噪器通常在绿色通道中进行相当小的平均,在红色通道中稍微更多,而在蓝色通道中则更多.
先进的降噪器通常从单个传感器的噪声模型开始,并根据该模型应用降噪.IIRC,NeatImage还允许您拍摄"暗帧"(例如,打开镜头盖30秒曝光)以获得更精确传感器的确切噪声特性图,并考虑到这一点(我知道Noise Ninja允许那,如果内存服务NeatImage也是如此).通常,为了使其发挥最佳效果,您需要从五个暗框开始.您可以统计分析那些找到1)哪些像素始终亮或暗("卡住像素")和2)您可以在噪声中找到的任何一致模式,以便您可以直接消除这些(例如,传感器附近的传感器部分)可能比其他部分更温暖,因此噪音更大,以及3)即使没有真正的模式也会产生噪声的类型和变化程度(例如,某些传感器显示亮度噪声,其他传感器主要是色度噪声).