图像处理 -- ISP中的3DNR与2DNR区别及实现原理

ISP中的3DNR与2DNR区别及实现原理

2DNR（2D Noise Reduction）

2DNR的原理：

• 2DNR主要针对单帧图像进行降噪处理。
• 它利用空间域内的像素值，采用空间滤波的方法来减少噪声。常用的方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
• 这些方法通过对每个像素周围邻域的像素值进行计算，从而减小图像中的高频噪声。

实现步骤：

1. 邻域选择：对图像中的每个像素，选取其周围的一个邻域（例如3x3或5x5的像素块）。
2. 计算滤波：根据选定的滤波算法（如均值或中值滤波），对邻域内的像素值进行计算，得到一个新的像素值。
3. 替换像素值：将计算得到的新像素值替换掉原来的像素值，从而实现降噪。

优点：

• 算法相对简单，计算量小，适合实时处理。
• 对单帧图像有效，能够快速降低空间域的噪声。

缺点：

• 只能处理空间域的噪声，对于时间域的噪声效果有限。
• 过强的滤波可能导致图像细节丢失和模糊。

3DNR（3D Noise Reduction）

3DNR的原理：

• 3DNR同时利用空间域和时间域的信息进行降噪处理。
• 它不仅考虑单帧图像中的噪声，还利用多帧图像之间的时间关联性来进行降噪。
• 常用的方法包括帧间差分法、运动补偿和多帧融合等。

实现步骤：

1. 帧间差分：对连续多帧图像进行帧间差分，找出帧间变化较小的部分，认为这些部分主要是噪声。
2. 运动检测：检测图像中的运动区域，对运动区域和静止区域采用不同的降噪策略。
3. 时间滤波：对帧间变化较小的部分进行时间域上的滤波，利用多帧图像的信息减少噪声。
4. 融合图像：将处理后的图像进行融合，得到降噪后的图像。

优点：

• 能够有效处理时间域的噪声，对于视频图像效果尤为显著。
• 保留更多的图像细节和边缘信息，提高图像质量。

缺点：

• 算法复杂度高，计算量大，适合硬件加速实现。
• 对于快速运动的场景，运动检测和补偿的效果会影响降噪效果。

总结

• 2DNR主要针对单帧图像进行空间域降噪，适用于静态图像或对计算资源要求较低的场景。
• 3DNR则结合了空间域和时间域的信息进行降噪，适用于视频图像处理，能够在保持图像细节的同时有效减少噪声，但计算复杂度较高。