Open Image Denoise, một thư viện khử nhiễu hình ảnh mã nguồn mở

Hôm nay có rất nhiều ứng dụng và thư viện tập trung vào hình ảnhTrong số những thứ nổi tiếng nhất, chúng ta có Photoshop, GIMP, Krita, paint, trong số những thứ khác, mặc dù rõ ràng hai thứ đầu tiên là hoàn chỉnh nhất.

Nhưng đối với các trường hợp công việc cụ thể, không cần thiết phải sử dụng quá nhiều tài nguyên để thực hiện bất kỳ điều nào trong số này, chẳng hạn như chỉ cắt hình ảnh, thay đổi kích thước, hình thức, định dạng, xử lý một số chỉnh sửa nhỏ, trong số những điều chỉnh khác.

Điểm mấu chốt của việc này là gần đây tôi đã bắt gặp một thư viện xuất sắc điều đó thu hút sự chú ý của tôi, vì nó là tập trung vào loại bỏ tiếng ồn trong hình ảnh và trên hết, nó là nguồn mở và được phát triển cùng với Intel.

Khi chúng ta nói về nhiễu trong hình ảnh, không, nó không liên quan đến âm thanh/âm thanh (điều này không có nghĩa gì nếu chúng ta đang nói về hình ảnh), nhưng nhiễu kỹ thuật số là:

Sự thay đổi ngẫu nhiên về độ sáng hoặc màu sắc trong hình ảnh kỹ thuật số do thiết bị đầu vào tạo ra về cơ bản là những "hạt" hoặc pixel không khớp với màu. 

Và quay trở lại điểm chính của thư viện mà chúng ta sẽ nói đến hôm nay là «Open Image Denoise» phát triển một bộ bộ lọc để loại bỏ nhiễu khỏi hình ảnh được chuẩn bị bằng hệ thống kết xuất dò tia.

Giới thiệu về Open Image Denoise

Mở Khử nhiễu hình ảnh đang được phát triển như một phần của dự án OneAPI Rendering Toolkit lớn hơn nhằm mục đích phát triển các công cụ trực quan hóa phần mềm để tính toán khoa học bao gồm thư viện dò tia Embree, hệ thống kết xuất quang học GLuRay, nền tảng dò tia phân tán OSPRay và hệ thống quét điểm phần mềm OpenSWR.

Mục tiêu của dự án là cung cấp các tính năng khử nhiễu chất lượng cao, hiệu quả và dễ sử dụng có thể được áp dụng để cải thiện chất lượng của kết quả dò tia. Các bộ lọc được đề xuất cho phép, dựa trên kết quả của chu kỳ dò tia ngắn hơn, để đạt được mức chất lượng cuối cùng tương đương với kết quả của quá trình kết xuất chi tiết chậm hơn và tốn kém hơn.

Open Image Denoise lọc bỏ nhiễu ngẫu nhiên, chẳng hạn như dò tia tích hợp số Monte Carlo (MCRT). Để đạt được kết xuất chất lượng cao trong các thuật toán như vậy, cần phải theo dõi một số lượng lớn các tia; mặt khác, các hiện vật đáng chú ý xuất hiện trong hình ảnh thu được dưới dạng nhiễu ngẫu nhiên.

Sử dụng Open Image Denoise cho phép giảm số lượng phép tính theo yêu cầu của một số bậc độ lớn khi tính toán từng pixel. Do đó, ban đầu có thể tạo ra hình ảnh bị nhiễu nhanh hơn nhiều, nhưng sau đó giảm chất lượng hình ảnh xuống mức chấp nhận được bằng cách sử dụng các thuật toán giảm nhiễu nhanh. Với thiết bị phù hợp, các công cụ được đề xuất thậm chí có thể được sử dụng để dò tia tương tác với khả năng khử nhiễu nhanh chóng.

Open Image Denoise gần đây đã nhận được phiên bản mới 2.0, trong đó nổi bật những thay đổi sau:

• Hỗ trợ tăng tốc hoạt động giảm tiếng ồn bằng GPU. Đã triển khai hỗ trợ giảm tải GPU với các hệ thống SYCL, CUDA và HIP có thể được sử dụng với GPU dựa trên kiến ​​trúc Intel Xe, AMD RDNA2, AMD RDNA3, NVIDIA Volta, NVIDIA Turing, NVIDIA Ampere, NVIDIA Ada Lovelace và NVIDIA Hopper.
• Đã thêm API quản lý bộ đệm mới, cho phép bạn chọn loại lưu trữ, sao chép dữ liệu máy chủ và nhập bộ đệm bên ngoài từ các API đồ họa như Vulkan và Direct3D 12.
• Đã thêm hỗ trợ cho chế độ thực thi không đồng bộ (các hàm oidnExecuteFilterAsync và oidnSyncDevice).
• Đã thêm API để gửi yêu cầu đến các thiết bị vật lý có trong hệ thống.
• Đã thêm chức năng oidnNewDeviceByID để tạo thiết bị mới dựa trên id thiết bị vật lý, chẳng hạn như địa chỉ UUID hoặc PCI.
• Đã thêm các tính năng cho tính di động với SYCL, CUDA và HIP.
• Đã thêm tùy chọn quét thiết bị mới (systemMemorySupported,
• ManagedMemorySupported, externalMemoryTypes).
• Đã thêm một tham số để đặt mức chất lượng của các bộ lọc.

Mở Khử nhiễu hình ảnh có thể được sử dụng trên nhiều loại thiết bị khác nhau, từ máy tính xách tay và PC đến các nút cụm. Việc triển khai được tối ưu hóa cho các loại CPU Intel 64 bit khác nhau. Nếu muốn biết yêu cầu để có thể chạy Open Image Denoise cũng như cách cài đặt, bạn có thể tham khảo liên kết sau.

Mã này được viết bằng C++ và được phát hành theo giấy phép Apache 2.0.