Open Image Denoise, odprtokodna knjižnica za odstranjevanje šumov slik

Danes obstaja veliko aplikacij in knjižnic, ki so osredotočene na slikeOd najbolj znanih imamo med drugim Photoshop, GIMP, Krita, paint, čeprav je jasno, da sta prva dva najbolj popolna.

Hruška za posebne primere dela ni treba uporabiti toliko virov za izvajanje katerega koli od teh, na primer samo obrezovanje slik, spreminjanje velikosti, videza, oblike, obravnavanje nekaterih manjših popravkov, med drugim.

Bistvo tega je, da sem pred kratkim naletel na odlična knjižnica ki je pritegnil mojo pozornost, saj je osredotočen na odstranjevanje hrupa v slikah in da je predvsem odprtokoden in razvit z roko v roki z Intelom.

Ko govorimo o šumu v slikah, ne, ne gre za zvok/zvok (kar nima smisla, če govorimo o slikah), ampak digitalni šum je:

Naključna sprememba svetlosti ali barve v digitalnih slikah, ki jih ustvari vhodna naprava, so v bistvu tista "zrna" ali slikovne pike, ki se ne ujemajo z barvo. 

In če se vrnemo k bistvu knjižnice, o kateri bomo govorili danes, je »Open Image Denoise«, ki razvija zbirko filtrov za odstranjevanje šuma iz slik, pripravljenih s sistemi upodabljanja s sledenjem žarkom.

O Open Image Denoise

Odprite Image Noise se razvija kot del večjega projekta oneAPI Rendering Toolkit namenjen razvoju orodij za vizualizacijo programske opreme za znanstvene izračune, vključno s knjižnico za sledenje žarkom Embree, sistemom za fotorealistično upodabljanje GLuRay, porazdeljeno platformo za sledenje žarkom OSPRay in sistemom za rastriranje programske opreme OpenSWR.

Cilj projekta je zagotavljajo visokokakovostne, učinkovite in za uporabo preproste funkcije za odstranjevanje hrupa ki jih je mogoče uporabiti za izboljšanje kakovosti rezultatov sledenja žarkom. Predlagani filtri omogočajo, da na podlagi rezultata krajšega cikla sledenja žarkom pridobimo končno raven kakovosti, ki je primerljiva z rezultatom dražjega in počasnejšega postopka podrobnega upodabljanja.

Open Image Denoise filtrira naključni šum, kot je Monte Carlo numerično integracijsko sledenje žarkom (MCRT). Za doseganje visokokakovostnega upodabljanja v takih algoritmih je potrebno slediti velikemu številu žarkov; sicer se na nastali sliki pojavijo opazni artefakti v obliki naključnega šuma.

Uporaba Open Image Denoise omogoča zmanjšanje števila potrebnih izračunov za več velikosti pri izračunu vsakega piksla. Posledično je mogoče sprva veliko hitreje ustvariti sliko s šumi, nato pa jo s hitrimi algoritmi za zmanjšanje šuma znižati na sprejemljivo kakovost. S pravo opremo se predlagana orodja lahko uporabljajo celo za interaktivno sledenje žarkom s sprotnim odstranjevanjem šumov.

Open Image Denoise je nedavno prejel svojo novo različico 2.0, v kateri izstopajo naslednje spremembe:

• Podpora za pospešitev operacij zmanjševanja hrupa z uporabo GPE. Implementirana podpora za razbremenitev GPE s sistemi SYCL, CUDA in HIP, ki jih je mogoče uporabljati z GPE, ki temeljijo na arhitekturi Intel Xe, AMD RDNA2, AMD RDNA3, NVIDIA Volta, NVIDIA Turing, NVIDIA Ampere, NVIDIA Ada Lovelace in NVIDIA Hopper.
• Dodan je nov API za upravljanje vmesnega pomnilnika, ki vam omogoča izbiro vrste pomnilnika, kopiranje podatkov gostitelja in uvoz zunanjih medpomnilnikov iz grafičnih API-jev, kot sta Vulkan in Direct3D 12.
• Dodana podpora za asinhroni način izvajanja (funkciji oidnExecuteFilterAsync in oidnSyncDevice).
• Dodan API za pošiljanje zahtev fizičnim napravam, ki so prisotne v sistemu.
• Dodana funkcija oidnNewDeviceByID za ustvarjanje nove naprave na podlagi ID-ja fizične naprave, kot je naslov UUID ali PCI.
• Dodane funkcije za prenosljivost s SYCL, CUDA in HIP.
• Dodane nove možnosti skeniranja naprav (systemMemorySupported,
• ManagedMemorySupported, externalMemoryTypes).
• Dodan parameter za nastavitev ravni kakovosti filtrov.

Odprite Image Noise se lahko uporablja na različnih razredih naprav, od prenosnikov in osebnih računalnikov do vozlišč v gručah. Izvedba je optimizirana za različne razrede 64-bitnih procesorjev Intel. Če želite izvedeti zahteve za zagon Open Image Denoise in način njegove namestitve, se lahko posvetujete naslednjo povezavo.

Koda je napisana v C++ in izdana pod licenco Apache 2.0.