Perform denoising on raw image data before it is demosaiced.
Este módulo foi portado do dcraw .
controles do módulo
- limiar de ruído
- O limiar para a detecção de ruído. Valores altos conduzem a uma maior eliminação de ruído e maior perda dos detalhes da imagem.
- coarse/fine curves
- The noise of an image is usually a combination of fine-grained and coarse-grained noise. These curves allow the image to be denoised more or less depending on the coarseness of the visible noise. The left of the curve will act on very coarse grain noise, while the right of the curve will act on very fine grain noise.
Raising the curve will result in more smoothing, while lowering it will result in less smoothing. As an example, you can preserve very fine-grained noise by pulling down the rightmost point of the curve to the minimum value.
If you are tackling chroma noise with a blend mode, you can raise the rightmost part of the curve quite high, as colors do not change a lot on fine grain scales. This will help especially if you see some isolated pixel left un-denoised.
A melhor maneira de usar as curvas R, G e B é examinar cada um dos canais por vez usando o módulo calibração de cor em modo cinza, eliminar o ruído desse canal e em seguida repetir para os outros canais. Desta forma, você pode considerar o fato de que alguns canais podem ser mais ruidosos que outros. Note que adivinhar quais canais são ruidosos sem ver os canais individualmente não é simples e pode ser contra-intuitivo. Um pixel completamente vermelho pode não ser causado por ruído no canal R, e sim por ruído nos canais G e B.
See the wavelet section for more details.