2D и 3D DNR (2D/3D Digital Noise Reduction) — это методы цифрового подавления шумов в изображении, появляющихся при недостаточном освещении.

В системах передачи видеосигнала, к которым относятся так же и системы видеонаблюдения, особое место уделяется алгоритмам фильтрации шума.

Шумоподавление имеет решающее значение для общего функционирования системы, так как наличие шумов в видеосигнале не только ухудшает качество изображения, но также влияет и на последующие процессы обработки сигналов.

Шум особенно вреден для цифрового видео, которое подвергается сжатию и последующей декомпрессии.

В настоящее время способы шумоподавления можно разделить на два типа: двумерное 2D DNR, (которое в свою очередь делится на пространственное и временное) и трёхмерное 3D DNR шумоподавление.

Пространственный фильтр шумоподавления анализирует изображение только в пространственной области, игнорируя информацию во временном направлении.

Временные фильтры подавления шумов анализируют пиксели только во временном направлении. Временное шумоподавление может использовать адаптивный или компенсационный методы.

При адаптивном методе анализируется пиксели, находящиеся в одной и той же позиции в разных кадрах.

Компенсационный метод основан на анализе траектории движения, опираясь на фактические данные, полученные по результатам оценки движения.

Но у метода 2D DNR есть недостаток — при обработке сигнала детали изображения становятся расплывчатыми.

Метод 3D DNR объединяет преимущества временных фильтров с пространственными фильтрами, но при этом лишён присущих им недостатков.

При 3D DNR шумоподавлении применяется метод уменьшения аддитивного влияния гауссовского шума, анализирующий множество последовательных кадров видео с помощью временной фильтрации.

Метод определяет степень различия между пикселями в текущем кадре и пикселями в предшествующем кадре.

Он также определяет вектор движения, который показателен для движения пикселя в текущем кадре, и аналогичное движение компенсируемого пикселя в фильтрованном кадре.

Затем метод оценивает искажение, затрагивающее пиксель в текущем кадре.

В итоге фильтр рассчитывает результат по усредненному «весу» пикселей в текущем кадре с учетом пикселей второго кадра, учитывая результаты обнаружения и оценки движения, компенсации движения и оценку шума.

Благодаря этому методу можно получить качественное изображение видеосигнала при неблагоприятных условиях освещённости.

Видеоролик, демонстрирующий различие методов 2D и 3D DNR (mp4, 21 Мб).