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Thema: KNLMeansCL Motion Kompensation

  1. #1
    Grünschnabel
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    Standard KNLMeansCL Motion Kompensation

    Ich nutze KNLMeansCL. KNLMeansCL(d=2, a=2, s=4, h = 1.5 , device_type = "GPU", device_id = 1)

    Mir ist aufgefallen, dass dieser Filter bei Bewegung deutlich nachlässt in der Wirkung. Gibt es einen Parameter den ich übersehen habe für eine Motion Kompensation? Oder eine andere Möglichkeit die Bewegungserkennung des Filters zu verbessern?

  2. #2
    Erklär-Bär Avatar von LigH
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    Standard AW: KNLMeansCL Motion Kompensation



    LoRd_MuldeR hatte im doom9-Forum schon darauf hingewiesen: Der NLMeans-Algorithmus ist allgemein eigentlich nur für die Verarbeitung von Einzelbildern gedacht. Man kann ihn zwar auch auf Videos anwenden, aber grundsätzlich analysiert er nur spatial (in der Fläche eines einzelnen Frames).

    Allerdings gibt es auch TNLMeans als reine Software-Lösung von tritical, die auch temporale Analyse (in der z-Achse) unterstützt. Und für KNLMeans soll der Parameter d den temporalen Radius festlegen (d=2 betrachtet also schon die Frames -2 .. +2 um das aktuelle). Es wurde also schon eine temporale Umgebungssuche implementiert; die kann aber von einer "Bewegungsschätzung" noch abweichen und schon durch den "Shutter" (Verreißen durch die Dauer der Belichtung eines Frames) schlechtere Übereinstimmung bringen.

    Kurz: Dass der Filter bei starker Bewegung schlechtere Ergebnisse bringt, ist nicht gerade überraschend.

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  3. #3
    Grünschnabel
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    Standard AW: KNLMeansCL Motion Kompensation

    Hast Du oder jemand anderes Erfahrungen mit TNLMeans vs KNLMeansCL

    Also ob sich das lohnen würde?

    Und d=2 bei KNLMeansCL wäre das sinnvoll das etwas zu erhöhen? Soweit ich das verstanden habe sind das schon 4 Frames die in die Analyse einbezogen werden. Frage mich ob eine Erhöhung viel bringt.

  4. #4
    Erklär-Bär Avatar von LigH
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    Standard AW: KNLMeansCL Motion Kompensation

    Nicht wirklich praktische Erfahrung, nur so halb theoretische Ahnung ... ich glaube nicht, dass eine Erweiterung des temporalen Radius spürbar mehr Effizienz bringt; dafür aber sicherlich deutlich langsamere Filterung. Dadurch, dass der Videoinhalt in Bewegung verzerrt, ist eine klare Abgrenzung von Objekten durch scharfe Ränder nicht mehr möglich, da ist es nicht verwunderlich, dass Videofilter in solchen Szenen nicht mehr so ganz optimal arbeiten.

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