替代OpenCV fastNlMeansDenoising用于实时应用？

Question

我目前正在使用以下功能去除两张尺寸图像（240x720）的噪点。我目前正在计算机上进行计算，但希望实时实现。但是，在我的计算机上，该功能会导致程序出现严重延迟。是否有替代方法可以从可以实时工作的图像中去除噪声？高斯模糊也许？

  fastNlMeansDenoising(ipmOfLeftLaneRobust, ipmOfLeftLaneRobust,10,7,21);

Answer 1

要考虑的一个选项可能是使用fastNIMeansDenoising的CUDA版本，因为它提供了显着的加速，假设你有一个不错的GPU（一般来说，对于大多数OpenCV功能都是如此）。但是，除此之外，它取决于你正在处理的是什么类型的噪音，但如果它，例如盐和胡椒噪音，使用中值模糊功能通常会提供良好的效果。如果你的噪音更普遍，高斯模糊是另一个不错的选择。

Answer 2

给定功能

fastNlMeansDenoising(InputArray src, OutputArray dst, float h=3, 
    int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21 );

当templateWindowSize接近1时，过滤器变为盒式双边过滤器。

当h项接近无限时，过滤器将变为盒子模糊过滤器。

对于其中任何一个，实施都是详尽无遗的。

一个简单的替代方法是首先尝试两个优化的特殊情况：cv::boxFilter和cv::bilateralBlur。