权衡功耗和质量
噪声是数字图像和视频中最关键的问题之一,尤其是在弱光条件下。亮度和色彩噪声相对量取决于曝光设置和相机型号。低光且无闪光的照片和视频会遇到严重的噪音问题。具有色度噪声的视频的感知质量可以通过色度噪声的降低来改善,这被称为色度去噪。但是彻底消除亮度噪声可能导致画面不自然,彻底消除色度噪声会引入假色,因此去燥算法应根据输入的局部特性调整滤波强度。该算法需要在降低噪声和保留细节之间进行折衷。GPU加速的色度去噪滤波器的实现,作为一种视频处理能力,通常会是英特尔处理器显卡提供的图像增强色彩处理(IECP, Image-Enhancement Color Processing)的选项。
为了权衡功耗和质量,我们进行了色度去噪滤波的案例研究。在回放视频时,色度去噪滤波器使用时间滤波器分别检测两个色度平面(U和V)中的噪声。噪声估计值以8-bit表述,保留在帧间并融合。基于GPU加速的色度降噪能为实时处理提供足够的性能,因此在现代处理器上性能通常不是问题。然而,尽管预期的视觉质量会提高,但色度去噪滤波器带来的额外操作意味着带来了额外功耗。本案例研究了功耗和质量之间的权衡。
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