openh264 降噪功能源码分析

news2024/6/29 23:56:03

文件位置

openh264/codec/processing/denoise/denoise.cpp
openh264/codec/processing/denoise/denoise_filter.cpp

代码流程

在这里插入图片描述

  • 说明:从代码流程可以看到,实现降噪的核心功能主要就是BilateralDenoiseLumaWaverageDenoiseChroma两个函数。

原理

  • 参数开关控制:(bool) bEnableDenoise

BilateralDenoiseLuma函数

  1. 功能:实现图像亮度分量的双边滤波降噪
  2. 过程
  • 将亮度指针pSrcY向前移动m_uiSpaceRadius行,跳过图像边缘的噪声处理区域;
  • 外层循环遍历图像的高度,从m_uiSpaceRadius开始,到iHeight - m_uiSpaceRadius,跳过边缘区域;
    • 内层循环遍历图像的宽度,从m_uiSpaceRadius开始,每次增加8(为了利用SIMD指令集进行优化),直到iWidth - m_uiSpaceRadius - TAIL_OF_LINE8;
      • 对当前8个像素块使用双边滤波器pfBilateralLumaFilter8函数(指向具体的BilateralLumaFilter8_c函数)进行去噪;
    • for 循环处理剩余的像素,这些像素不能被8整除,因此需要单独处理;
      • 调用Gauss3x3Filter函数对单个像素使用高斯滤波器进行去噪;
    • 将指针pSrcY向下移动一行,准备处理下一行的数据;
  1. 原理图
    在这里插入图片描述
  2. 相关源码
  • BilateralDenoiseLuma函数
void CDenoiser::BilateralDenoiseLuma (uint8_t* pSrcY, int32_t iWidth, int32_t iHeight, int32_t iStride) {
  int32_t w;

  pSrcY = pSrcY + m_uiSpaceRadius * iStride;
  for (int32_t h = m_uiSpaceRadius; h < iHeight - m_uiSpaceRadius; h++) {
    for (w = m_uiSpaceRadius; w < iWidth - m_uiSpaceRadius - TAIL_OF_LINE8; w += 8) {
      m_pfDenoise.pfBilateralLumaFilter8 (pSrcY + w, iStride);
    }
    for (; w < iWidth - m_uiSpaceRadius; w++) {
      Gauss3x3Filter (pSrcY + w, iStride);
    }
    pSrcY += iStride;
  }
}
  • pfBilateralLumaFilter8函数(指向具体的BilateralLumaFilter8_c函数)
void BilateralLumaFilter8_c (uint8_t* pSample, int32_t iStride) {
  int32_t nSum = 0, nTotWeight = 0;
  int32_t iCenterSample = *pSample;
  uint8_t* pCurLine = pSample - iStride - DENOISE_GRAY_RADIUS;
  int32_t x, y;
  int32_t iCurSample, iCurWeight, iGreyDiff;
  uint8_t aSample[8];

  for (int32_t i = 0; i < 8; i++) {
    nSum = 0;
    nTotWeight = 0;
    iCenterSample = *pSample;
    pCurLine = pSample - iStride - DENOISE_GRAY_RADIUS;
    for (y = 0; y < 3; y++) {
      for (x = 0; x < 3; x++) {
        if (x == 1 && y == 1) continue; // except center point
        iCurSample = pCurLine[x];
        iCurWeight = WELS_ABS (iCurSample - iCenterSample);
        iGreyDiff = 32 - iCurWeight;
        if (iGreyDiff < 0) continue;
        else iCurWeight = (iGreyDiff * iGreyDiff) >> 5;
        nSum += iCurSample * iCurWeight;
        nTotWeight +=  iCurWeight;
      }
      pCurLine += iStride;
    }
    nTotWeight = 256 - nTotWeight;
    nSum += iCenterSample * nTotWeight;
    aSample[i] = nSum >> 8;
    pSample++;
  }
  WelsMemcpy (pSample - 8, aSample, 8);
}
  • Gauss3x3Filter函数
/***************************************************************************
edge of y/uv use a 3x3 Gauss filter, radius = 1:
1   2   1
2   4   2
1   2   1
***************************************************************************/
void Gauss3x3Filter (uint8_t* pSrc, int32_t iStride) {
  int32_t nSum = 0;
  uint8_t* pCurLine1 = pSrc - iStride - 1;
  uint8_t* pCurLine2 = pCurLine1 + iStride;
  uint8_t* pCurLine3 = pCurLine2 + iStride;

  nSum =  pCurLine1[0]       + (pCurLine1[1] << 1) +  pCurLine1[2]       +
         (pCurLine2[0] << 1) + (pCurLine2[1] << 2) + (pCurLine2[2] << 1) +
          pCurLine3[0]       + (pCurLine3[1] << 1) +  pCurLine3[2];
  *pSrc = nSum >> 4;
}

WaverageDenoiseChroma函数

  1. 功能:实现图像色度分量的降噪功能
  2. 过程
  • 将指针pSrcUV向前移动UV_WINDOWS_RADIUS行,跳过图像边缘的噪声处理区域;
  • 外层循环遍历图像的高度,从UV_WINDOWS_RADIUS开始,到iHeight - UV_WINDOWS_RADIUS,跳过边缘区域;
    • 内层循环遍历图像的宽度,从UV_WINDOWS_RADIUS开始,每次增加8(为了利用SIMD指令集进行优化),直到iWidth - UV_WINDOWS_RADIUS - TAIL_OF_LINE8,用于确保在处理行尾时不会超出边界;
      • 对当前8个像素块使用加权平均滤波器pfWaverageChromaFilter8函数(指向WaverageChromaFilter8_c函数)进行去噪;
    • 调用Gauss3x3Filter函数处理剩余的像素,这些像素不能被8整除,因此需要单独处理;
    • 将指针pSrcUV向下移动一行,准备处理下一行的数据。
  1. 原理图
    在这里插入图片描述
  2. 相关源码
  • WaverageDenoiseChroma函数
void CDenoiser::WaverageDenoiseChroma (uint8_t* pSrcUV, int32_t iWidth, int32_t iHeight, int32_t iStride) {
  int32_t w;

  pSrcUV = pSrcUV + UV_WINDOWS_RADIUS * iStride;
  for (int32_t h = UV_WINDOWS_RADIUS; h < iHeight - UV_WINDOWS_RADIUS; h++) {
    for (w = UV_WINDOWS_RADIUS; w < iWidth - UV_WINDOWS_RADIUS - TAIL_OF_LINE8; w += 8) {
      m_pfDenoise.pfWaverageChromaFilter8 (pSrcUV + w, iStride);
    }

    for (; w < iWidth - UV_WINDOWS_RADIUS; w++) {
      Gauss3x3Filter (pSrcUV + w, iStride);
    }
    pSrcUV += iStride;
  }
}
  • WaverageChromaFilter8_c函数
/***************************************************************************
5x5 filter:
1   1   2   1   1
1   2   4   2   1
2   4   20  4   2
1   2   4   2   1
1   1   2   1   1
***************************************************************************/
#define SUM_LINE1(pSample)       (pSample[0]     +(pSample[1])    +(pSample[2]<<1)  + pSample[3]     + pSample[4])
#define SUM_LINE2(pSample)       (pSample[0]     +(pSample[1]<<1) +(pSample[2]<<2)  +(pSample[3]<<1) + pSample[4])
#define SUM_LINE3(pSample)      ((pSample[0]<<1) +(pSample[1]<<2) +(pSample[2]*20)  +(pSample[3]<<2) +(pSample[4]<<1))
void WaverageChromaFilter8_c (uint8_t* pSample, int32_t iStride) {
  int32_t sum;
  uint8_t* pStartPixels = pSample - UV_WINDOWS_RADIUS * iStride - UV_WINDOWS_RADIUS;
  uint8_t* pCurLine1 = pStartPixels;
  uint8_t* pCurLine2 = pCurLine1 + iStride;
  uint8_t* pCurLine3 = pCurLine2 + iStride;
  uint8_t* pCurLine4 = pCurLine3 + iStride;
  uint8_t* pCurLine5 = pCurLine4 + iStride;
  uint8_t aSample[8];

  for (int32_t i = 0; i < 8; i++) {
    sum = SUM_LINE1 ((pCurLine1 + i)) + SUM_LINE2 ((pCurLine2 + i)) + SUM_LINE3 ((pCurLine3 + i))
          + SUM_LINE2 ((pCurLine4 + i)) + SUM_LINE1 ((pCurLine5 + i));
    aSample[i] = (sum >> 6);
    pSample++;
  }
  WelsMemcpy (pSample - 8, aSample, 8);
}
  • Gauss3x3Filter 函数
/***************************************************************************
edge of y/uv use a 3x3 Gauss filter, radius = 1:
1   2   1
2   4   2
1   2   1
***************************************************************************/
void Gauss3x3Filter (uint8_t* pSrc, int32_t iStride) {
  int32_t nSum = 0;
  uint8_t* pCurLine1 = pSrc - iStride - 1;
  uint8_t* pCurLine2 = pCurLine1 + iStride;
  uint8_t* pCurLine3 = pCurLine2 + iStride;

  nSum =  pCurLine1[0]       + (pCurLine1[1] << 1) +  pCurLine1[2]       +
         (pCurLine2[0] << 1) + (pCurLine2[1] << 2) + (pCurLine2[2] << 1) +
          pCurLine3[0]       + (pCurLine3[1] << 1) +  pCurLine3[2];
  *pSrc = nSum >> 4;
}

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