ओपन इमेज डेनॉइस, एक ओपन सोर्स इमेज डीनोइस लाइब्रेरी

आजकल बहुत सारे एप्लिकेशन और लाइब्रेरी हैं जो छवियों पर केंद्रित हैंसबसे प्रसिद्ध में से हमारे पास फोटोशॉप, जीआईएमपी, क्रिटा, पेंट, अन्य हैं, हालांकि यह स्पष्ट है कि पहले दो सबसे पूर्ण हैं।

लेकिन काम के विशिष्ट मामलों के लिए इतने सारे संसाधनों का उपयोग करना आवश्यक नहीं है इनमें से किसी के निष्पादन के लिए, उदाहरण के लिए केवल इमेज क्रॉप करें, आकार, रूप, प्रारूप बदलें, कुछ मामूली ट्वीक को संभालें, अन्य।

इसका मुद्दा यह है कि मैं हाल ही में एक में आया था उत्कृष्ट पुस्तकालय इसने मेरा ध्यान खींचा, क्योंकि यह है शोर हटाने पर ध्यान केंद्रित किया छवियों में और सबसे बढ़कर यह खुला स्रोत है और इंटेल के साथ मिलकर विकसित किया गया है।

जब हम छवियों में शोर के बारे में बात करते हैं, नहीं, यह ध्वनि/ऑडियो के संदर्भ में नहीं है (यदि हम छवियों के बारे में बात कर रहे हैं तो इसका कोई मतलब नहीं है), लेकिन डिजिटल शोर है:

इनपुट डिवाइस द्वारा निर्मित डिजिटल छवियों में चमक या रंग की यादृच्छिक भिन्नता मूल रूप से वे "अनाज" या पिक्सेल हैं जो रंग से मेल नहीं खाते हैं। 

और अच्छी तरह से पुस्तकालय के उस बिंदु पर वापस लौटना जिसके बारे में हम आज बात करेंगे, वह है «ओपन इमेज डेनोइस» जो रे ट्रेसिंग रेंडरिंग सिस्टम से तैयार की गई छवियों से शोर को खत्म करने के लिए फिल्टर का एक संग्रह विकसित करता है।

ओपन इमेज डेनॉइस के बारे में

ओपन इमेज डेनोइस एक बड़े वनएपीआई रेंडरिंग टूलकिट प्रोजेक्ट के हिस्से के रूप में विकसित किया जा रहा है एम्ब्री रे ट्रेसिंग लाइब्रेरी, GLuRay फोटोरियलिस्टिक रेंडरिंग सिस्टम, OSPRay डिस्ट्रीब्यूटेड रे ट्रेसिंग प्लेटफॉर्म और OpenSWR सॉफ्टवेयर रेस्टराइजेशन सिस्टम सहित वैज्ञानिक गणनाओं के लिए सॉफ्टवेयर विज़ुअलाइज़ेशन टूल विकसित करने के उद्देश्य से।

परियोजना का उद्देश्य है उच्च-गुणवत्ता, कुशल और उपयोग में आसान denoising सुविधाएँ प्रदान करें जिसे किरण अनुरेखण परिणामों की गुणवत्ता में सुधार के लिए लागू किया जा सकता है। प्रस्तावित फ़िल्टर एक छोटे किरण अनुरेखण चक्र के परिणाम के आधार पर, अधिक महंगी और धीमी विस्तृत रेंडरिंग प्रक्रिया के परिणाम की तुलना में गुणवत्ता का अंतिम स्तर प्राप्त करने की अनुमति देते हैं।

ओपन इमेज डेनॉइस यादृच्छिक शोर को फ़िल्टर करता है, जैसे मोंटे कार्लो न्यूमेरिकल इंटीग्रेशन रे ट्रेसिंग (एमसीआरटी)। ऐसे एल्गोरिदम में उच्च-गुणवत्ता वाले प्रतिपादन को प्राप्त करने के लिए बड़ी संख्या में किरणों को ट्रैक करने की आवश्यकता होती है; अन्यथा, ध्यान देने योग्य कलाकृतियां यादृच्छिक शोर के रूप में परिणामी छवि में दिखाई देती हैं।

ओपन इमेज डेनोइस का उपयोग करना परिमाण के कई आदेशों द्वारा आवश्यक गणनाओं की संख्या को कम करने की अनुमति देता है प्रत्येक पिक्सेल की गणना करते समय। नतीजतन, शुरुआत में बहुत तेजी से एक शोर छवि उत्पन्न करना संभव है, लेकिन फिर इसे तेज शोर में कमी एल्गोरिदम का उपयोग करके स्वीकार्य गुणवत्ता में लाया जा सकता है। सही उपकरण के साथ, प्रस्तावित उपकरण का उपयोग फ्लाई पर डिनोइजिंग के साथ इंटरएक्टिव रे ट्रेसिंग के लिए भी किया जा सकता है।

Open Image Denoise ने हाल ही में अपना नया संस्करण 2.0 प्राप्त किया है जिसमें निम्नलिखित परिवर्तन उल्लेखनीय हैं:

• GPU का उपयोग करके शोर में कमी के संचालन को तेज करने के लिए समर्थन। SYCL, CUDA, और HIP सिस्टम के साथ GPU ऑफलोडिंग के लिए कार्यान्वित समर्थन, जिसका उपयोग Intel Xe आर्किटेक्चर, AMD RDNA2, AMD RDNA3, NVIDIA Volta, NVIDIA Turing, NVIDIA Ampere, NVIDIA Ada Lovelace, और NVIDIA Hopper पर आधारित GPU के साथ किया जा सकता है।
• एक नया बफ़र प्रबंधन API जोड़ा गया है, जो आपको संग्रहण प्रकार का चयन करने, होस्ट डेटा कॉपी करने और Vulkan और Direct3D 12 जैसे ग्राफ़िक्स API से बाहरी बफ़र्स आयात करने की अनुमति देता है।
• अतुल्यकालिक निष्पादन मोड (oidnExecuteFilterAsync और oidnSyncDevice फ़ंक्शंस) के लिए समर्थन जोड़ा गया।
• सिस्टम में मौजूद भौतिक उपकरणों को अनुरोध भेजने के लिए एक एपीआई जोड़ा गया।
• भौतिक डिवाइस आईडी, जैसे UUID या PCI पते के आधार पर एक नया डिवाइस बनाने के लिए oidnNewDeviceByID फ़ंक्शन जोड़ा गया।
• SYCL, CUDA और HIP के साथ पोर्टेबिलिटी के लिए अतिरिक्त सुविधाएँ।
• जोड़ा गया नया डिवाइस स्कैन विकल्प (systemMemorySupported,
• प्रबंधित मेमोरी समर्थित, बाहरी मेमोरी प्रकार)।
• फ़िल्टर के गुणवत्ता स्तर को सेट करने के लिए एक पैरामीटर जोड़ा गया।

ओपन इमेज डेनोइस लैपटॉप और पीसी से क्लस्टर्ड नोड्स तक उपकरणों के विभिन्न वर्गों पर इस्तेमाल किया जा सकता है. कार्यान्वयन 64-बिट इंटेल सीपीयू के विभिन्न वर्गों के लिए अनुकूलित है। यदि आप Open Image Denoise के साथ-साथ इसकी स्थापना विधि को चलाने में सक्षम होने के लिए आवश्यकताओं को जानना चाहते हैं, तो आप परामर्श कर सकते हैं निम्नलिखित लिंक।

कोड C++ में लिखा गया है और Apache 2.0 लाइसेंस के तहत जारी किया गया है।