y4mdenoise - מקוון בענן

תָכְנִית:

שֵׁם

y4mdenoise - מגן מסגרת YUV4MPEG מפיצוי תנועה

תַקצִיר

y4mdenoise [-v מֶלֶל] [-p הקבלה] [-r רדיוס_חיפוש תנועה] [-R צבע_תנועה-
רדיוס_חיפוש] [-t סובלנות_שגיאה] [-T סובלנות_שגיאות_צבע] [-z
אפס_תנועת_שגיאות סובלנות] [-Z סובלנות_שגיאות_צבע_אפס_תנועה] [-m להתאים-
count_throttle] [-M מצערת_התאמה-גודל] [-f reference_frames] [-B] [-I סוג_שזירה]
< /dev/stdin > /dev/stdout

תיאור

y4mdenoise ניתן להשתמש כדי להסיר רעש מתמונות בזרם YUV4MPEG2. זה שימושי
לניקוי מקורות ישנים כדי להגביר את איכות הווידאו ולהפחית את קצב הסיביות הנדרש
מקודד את הסרטון שלך (למשל ליצירת VCD ו-SVCD).

איך IT עבודות

הוא שומר רשימה של מספר המסגרות האחרונות, הנקראות מסגרות התייחסות. כל התייחסות
המסגרת מורכבת מפיקסלים ייחוס. בכל פעם שפיקסל בפריים אחד מוכח כ-a
הועבר מופע של פיקסל במסגרת אחרת, פיקסל הייחוס משלב את הערך שלו,
ומפיק ערך ממוצע עבור כל המופעים של הפיקסל. מסגרת ההתייחסות העתיקה ביותר,
לכן, מקבל מושג די טוב על הערך האמיתי של כל פיקסל, אבל כמובן הפלט
מתעכב במספר מסגרות הייחוס.

החיפוש לא מתבצע למעשה פיקסל אחד בכל פעם; זה נעשה במונחים של קבוצות פיקסלים.
קבוצת פיקסלים שלמה צריכה להתאים כדי למצוא התאמה כלשהי, אבל כל הפיקסלים האפשריים-
קבוצות נבדקות (כלומר כל השילובים החופפים האפשריים נבדקים). שימוש בפיקסל-
קבוצות עוזרות לקבוע סטנדרט מינימלי למה שעשוי להיחשב כהתאמה, לפי הסדר
כדי להימנע ממציאת הרבה התאמות ממש קטנות (וממש חסרות תועלת). נכון לעכשיו, עוצמה
קבוצות פיקסלים הן 4x2 (כלומר 4 רוחב ו-2 למטה), וקבוצות פיקסלים צבעוניות הן 2x2.

זה משווה כל קבוצת פיקסלים בפריים הנוכחי עם כל קבוצות הפיקסלים בגרסה הקודמת
מסגרת, ברדיוס חיפוש נתון, וממיינת אותם על סמך עד כמה ההתאמה הייתה קרובה,
לשמור על המתמודדים המובילים. לאחר מכן הוא ממלא כל קבוצת פיקסלים שנמצאה בתורו, כדי
לקבוע את הגודל המלא של ההתאמה. ההתאמה הראשונה שנמצאה מספיק גדולה מוחלת
לתמונה. מספר המתמודדים שיש לקחת בחשבון, והגודל המינימלי של התאמה, יכולים
יצוין בשורת הפקודה.

בסוף המסגרת, כל פיקסלים של מסגרת חדשה שעדיין לא נפתרו נחשבים לחדשים
מידע, ונוצר פיקסל ייחוס חדש עבור כל אחד מהם.

"מעבר בתנועה אפס" מתרחש בכל פריים, לפני זיהוי תנועה, בניסיון לפתור
רוב המסגרת בזול. ניתן להגדיר בנפרד את סבילות השגיאות שלו.

אפשרויות

y4mdenoise מקבל את האפשרויות הבאות:

-v [0..2] מֶלֶל
0 = אין, 1 = רגיל (סיכומי זיהוי פיקסלים לכל מסגרת), 2 = ניפוי באגים.

-p NUM
שולט ברמת ההקבלה. מאז עוצמה וצבע הם denoised בנפרד
לפי התכנון, קל מאוד לעשות כל אחד במקביל במכונה מרובה מעבדים. ה
ערך ברירת המחדל הוא 1; שקורא וכותב פריימים של וידאו במקביל ל-denoising. א
ערך של 2 גורם לעוצמת וצבע להיות דהינו במקביל. ערך של 3 עושה
שני סוגי המקבילות. ערך של 0 מכבה את כל המקלדות.

-r [4..] search רַדִיוּס
רדיוס החיפוש, כלומר המרחק המקסימלי שפיקסל יכול לזוז ועדיין להימצא
על ידי זיהוי תנועה. ברירת המחדל היא 16. אין הגבלות מיוחדות על
רדיוס חיפוש, למשל זה לא חייב להיות כפול זוגי של 4.

-R [4..] צֶבַע search רַדִיוּס
רדיוס החיפוש לשימוש עבור צבע. ברירת המחדל היא מה שהיה רדיוס החיפוש הראשי
מכוון ל. שים לב שערך זה בסופו של דבר מקבל קנה מידה לפי הגודל היחסי של העוצמה
& צבע מטוסים בזרם YUV4MPEG2 שלך.

-t [0..255] שְׁגִיאָה סובלנות
ההבדל הגדול ביותר בין שני פיקסלים שמקובל עבור שני הפיקסלים להיות
נחשב שווה. ברירת המחדל היא 3, וזה טוב עבור חומרים בעלי רעש בינוני כמו
טלוויזיה בכבלים אנלוגית. (צריך לשנות את הערך הזה למה שמתאים לו
זרם YUV4MPEG2 שלך כדי למנוע תוצאות לא רצויות. עיין בהוראות
לְהַלָן.)

-T [0..255] שְׁגִיאָה סובלנות ל צֶבַע
ברירת המחדל היא לא משנה מה הוגדרה סובלנות השגיאה העיקרית.

-z [0..255] שְׁגִיאָה סובלנות ל אפס תנועה לעבור
סבילות השגיאות בשימוש בפיקסלים שלא זזו. בדרך כלל שווה לעיקרית
סובלנות לשגיאות או אחד פחות מזה. ברירת המחדל היא 2.

-Z [0..255] שְׁגִיאָה סובלנות ל של צבעים אפס תנועה לעבור
ברירת המחדל היא מה שהוגדרה הסובלנות העיקרית לשגיאות אפס תנועה.

-m [על אחד] ספירת התאמה מצער
המספר המרבי של התאמות של קבוצת פיקסלים (ברדיוס החיפוש) שיש לקחת בחשבון. אם
נמצאו עוד, רק ההתאמות הקרובות ביותר נשמרות. ברירת המחדל היא 15.

-M [על אחד] התאמה בגודל מצער
הגודל המינימלי של האזור המלא בהצפה שנוצר מהתאמה. התאמות קטנות יותר
מאשר זה נזרקים. מצוין במונחים של קבוצות פיקסלים. ברירת המחדל היא 3.

-f NUM
מספר מסגרות ההתייחסות שיש לשמור. ערכי פיקסלים מוערכים בממוצע על פני מספר זה
מסגרות לפני שהם נכתבים לפלט סטנדרטי; זה גם מרמז כי הפלט הוא
מתעכב על ידי כל כך הרבה מסגרות. ברירת המחדל היא 10.

-B מצב שחור-לבן. דנו רק את מישור העוצמה, והגדר את מישור הצבע ל
הכל לבן.

-I NUM
הגדר את סוג השזירה. ברירת המחדל נלקחת מהזרם YUV4MPEG2. 0 אומר שלא
שלובים, 1 פירושו שזירה בשדה העליון, 2 פירושו שזירה בשדה התחתון. זה
שימושי כאשר האות הוא טבעי יותר מסוג שזירה אחר ממנו
ייצוג נוכחי (לדוגמה אם המקור צולם על סרט ואז מאוחר יותר
מועבר לסרטון משולב, הוא יגלל טוב יותר אם מתייחסים אליו כאל סרט, כלומר לא-
שלובים).

טיפוסי נוהג ו טיפים

זכור שכל העצות הללו נרכשו מניסיון. (רק בגלל אחד
כותב כלי לא אומר שמבינים איך צריך להשתמש בו, מאותה סיבה
מעצבי רכב אינם בהכרח נהגים מקצועיים.)

יש לקבוע את סף השגיאה עבור כל זרם YUV4MPEG2 בנפרד. אם ה
הסף מוגדר נמוך מדי, זה ישאיר רעש בסרטון, וה-denoiser יפעל הרבה
לאט יותר ממה שצריך. אם הוא מוגדר גבוה מדי, ה-denoiser יתחיל להסיר פרטים:
הסרטון יהיה מטושטש יותר, ייתכן שתראה פסים דמויי טופוגרפיה בשטח השטוח יחסית
אזורים של הסרטון, וחלקים קטנים מהסרטון שאמורים לנוע יהיו תקועים
מקום. זה גם עשוי לפעול קצת יותר לאט. בנוסף, רק בגלל שהסרטון הגיע אליך
ממקור נקי (טלוויזיה בכבלים דיגיטלית, LaserDisc וכו') לא אומר שהסרטון עצמו כן
לְנַקוֹת; y4mdenoise מסוגל לקלוט רעש גם בהקלטה המקורית
שגיאת דגימה מהתקן לכידת הווידאו. תצטרך ליצור קליפים קטנים של
חלקים מייצגים של הסרטון שלך, הסר אותם עם ספי שגיאה שונים, וראה
מה שנראה הכי טוב. ככל שתצבור ניסיון עם הכלי, ייתכן שתדע איזו שגיאה
סף בדרך כלל עובד עם סוגים שונים של מקורות, אבל עדיין תרצה להכפיל-
לבדוק את ההנחות שלך.

משטחים שטוחים ומבריקים, כמו קירות צבועים מבריק, או רצפת עץ מלוטשת של בית מקורה
חדר כושר, נראה כי דורש סף שגיאה נמוך יותר מאשר סוגי וידאו אחרים.

הנה הניסיון של המחבר:

-t 1 : טלוויזיה בכבלים דיגיטלית, רוב הדיסקים של לייזר, וידאו מצלמות וידאו DV
-t 2 : וידאו מצלמות וידיאו VHS, קלטות וידאו המיוצרות באופן מסחרי
-t 3 : טלוויזיה בכבלים אנלוגית, קלטת וידאו VHS (במהירות של שעתיים)
-t 4: קלטת וידאו VHS (במהירות של 6 שעות)

סרטון משולב שנוצר מווידאו לא משולב (למשל קלטת וידאו או לייזר דיסק של
סרט) חייב להיות מסומן כבלתי שזור. אחרת התוצאה נוטה להיות מגורען.

y4mdenoise מסיר רק רעש זמני, כלומר רעש שמתרחש לאורך זמן. וזה נוטה
לעשות עבודה כל כך טובה עם זה, שהרעש המרחבי (כלומר רעש שמתרחש באזורים סמוכים
מאותה מסגרת) נוטה להיות מאוד מובחן. לכן, תמיד צינור הפלט של
y4mdenoise דרך מסנן מרחבי כגון y4mspatialfilter or yuvmedianfilter.

בעת הפקת וידאו בקצב סיביות נמוך מאוד (למשל וידאו תואם VCD של פחות מ-900 kbps),
דנויז בגודל מסגרת הפלט, למשל אל תרד בגודל מסגרת DVD ואז הקטנת קנה מידה ל
גודל VCD. זה יעשה דה-noise ויתנה את הסרטון עבור החלק של זיהוי תנועה
of mpeg2enc. אם לא תעשה זאת, ייצרו וידאו שבו הסצנות הפחות מורכבות ייראו
ממש טוב, אבל סצנות בתנועה גבוהה ייטשטשו משמעותית.

נראה כי דחיסת JPEG של מסגרות הווידאו שלך, אפילו דחיסה של 100%, אינה מדויקת
מספיק כדי להשפיע על קידוד MPEG. לכן, אם אתה משתמש בקבצי motion-JPEG בתור שלך
פורמט וידאו מתווך, ייתכן שתרצה להשתמש ב-denoiser בקידוד MPEG שלך
צינור, כלומר אחרי lav2yuv ולפני mpeg2enc. אם אתה יוצר מרובים
רזולוציות של אותו וידאו, למשל DVD ו-VCD, הניסיון מראה שזה מקובל
לָרוּץ y4mdenoise לפני yuv2lav, אבל אתה עדיין צריך להשתמש במסנן המרחבי (למשל
y4mspatialfilter, yuvmedianfilter) בצינור קידוד MPEG, כדי לנסות להחליק
חפצי קידוד JPEG.

השתמש ב-y4mdenoise באינטרנט באמצעות שירותי onworks.net