Perform denoising on raw image data before it is demosaiced.
Цей модуль перенесено з dcraw .
елементи керування модулем
- поріг шуму
- Поріг виявлення шуму. Більш високі значення призводять до сильнішого видалення шуму та більшої втрати деталізації зображення.
- 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.
Найкращий спосіб використовувати криві R, G та B – це вивчити кожен з каналів по черзі, використовуючи модуль калібрування кольору у сірому режимі, знешумити цей канал, а потім повторити для інших каналів. Таким чином, ви можете врахувати той факт, що деякі канали можуть бути більш шумними, ніж інші. Пам’ятайте, що вгадування, який канал є шумним, фактично не розглядаючи їх окремо, не є простим і може бути неінтуїтивним. Повністю червоний піксель може бути спричинений не шумом на каналі R, а насправді шумом на каналах G та B.
See the wavelet section for more details.