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σ是高斯分布的标准差算出w结果图 边缘清晰可见,因为是通过depth和normal判断的,所以没有噪波,也包括了diffuse等的细节,通过w我们可以减少对边缘的降噪然后采样对灰度进行比较,如果当前点与采样点相差过多则为噪波,采样点数越多越准确,但是也有限度
通过上图可明显发现w起的作用
结果如下(图片可点击放大查看)放大结果
Distribution-Aware Filtering对噪波进行判断并锐化,便于识别出噪波 t2为自定义参数Ci为光滑分布b函数为任意smoothing kernel比如:高斯滤波Gaussian filtering各向异性滤波anisotropic filtering总变分最小化Total Variation minimization相邻滤波neighborhood filteringNL-means algorithm等等这里博主使用高斯滤波W结果如下 上图的结果没有开noise,但是这种方法的w是包含噪波的,所以不能用w来判断cut off,此处的w是其第一种作用,也就是判断噪波,但是这种方法的输入参数β,可以调节对高光部分和阴影部分的过滤程度(可以看到在图中参数下specular处是全黑的,此时高光处时不会过滤的,采样点之间的差别为0),所以这种方法不需要cut off结果如下
比之前方法的图片细节(见lena)保真度高,高光等细节损失几乎为0SE文档中实现结果 Specular Lobe-Aware Filtering and Upsampling对过滤的正确性判断加强,加上对高光的判断,免去对高光高亮处边缘的误判 W的结果如下 加入了对高光与暗部细节部分的判断,使得高光部分降噪效果良好三种方法中效果最好的方法结果如下SE文档中实现结果三种方法效果比对
代码已上传至github
------ by wolf
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