什么是图像噪声?
图像噪声(image noise)是图像中一种亮度或颜色信息的随机变化(被拍摄物体本身并没有),通常是电子噪声的表现。它一般是由扫描仪或数字相机的传感器和电路产生的,也可能是受胶片颗粒或者理想光电探测器中不可避免的散粒噪声影响产生的。图像噪声是图像拍摄过程中不希望存在的副产品,给图像带来了错误和额外的信息。
2DNR(2D 降噪)
2DNR 是一种基于空间域的视频降噪技术,主要用于消除单帧图像中的噪声。通过分析同一帧内像素的邻域信息,识别并平滑噪声区域,同时保留图像细节。
2DNR 是一种基于空间域的视频降噪技术,主要用于消除单帧图像中的噪声。通过分析同一帧内像素的邻域信息,识别并平滑噪声区域,同时保留图像细节。
3DNR(3D 降噪)
3DNR 是一种结合时间域和空间域的降噪技术,通过分析连续多帧图像的时序信息来区分噪声与真实运动。其原理是利用相邻帧之间静态背景的一致性,对噪声进行跨帧平均或运动补偿,从而更精准地消除噪声。
3DNR 是一种结合时间域和空间域的降噪技术,通过分析连续多帧图像的时序信息来区分噪声与真实运动。其原理是利用相邻帧之间静态背景的一致性,对噪声进行跨帧平均或运动补偿,从而更精准地消除噪声。
YNR模块简介
YNR是YUV域中的非局部均值和运动自适应时间降噪滤波器,为ISP模块或DDR的流输出接口提供YUV域2D和3D降噪,生成的去噪图像数据将被写入DDR或Pyramid模块。
功能特性
最大输入图像宽为2048、高为2048
输入图像格式为YUV420
处理性能:3MP@320fps
组成部分
由2DNR和3DNR组合而成。其中,2DNR算法是单帧图像的空域降噪,作为3DNR算法的一部分,补充J6 ISP在yuv域的降噪能力
3DNR是基于时域的多帧去噪算法,弥补外购ISP在低光下去噪性能不足的问题。时域3DNR算法中,当前帧输出会与下一帧一起作为输入,根据检测两帧的motion的情况进行融合,作为第二帧的输出,在静止区域可以使用历史帧的成分较大,运动区域使用当前帧的成分较大,以此类推

应用场景
在J6E中,只有CPE1有YNR模块;当使用带YNR的CPE时,链路ISP的输出的数据为YUV420,当开启3DNR时,YNR会自行保存下当前帧,作为下一次处理的参考帧。
YNR模块的前后级模块连接有两种:
前级为ISP输出YUV图像,online到YNR进行降噪处理,处理后online送给PYM;

前级为CIM输出YUV图像,offline到YNR进行降噪处理,处理后online送给PYM。

此外YNR也支持bypass。


