Abstrakt. NLMeans-filtret, som ursprungligen föreslogs av Buades et al., är ett mycket populärt filter för avlägsnande av vitt Gaussiskt brus, på grund av dess enkelhet och utmärkta prestanda. Styrkan i detta filter ligger i att utnyttja den repetitiva karaktären av strukturer i bilder. För att fullt ut kunna dra nytta av repetitiviteten är det dock nödvändigt att göra en beräkningsmässig omfattande sökning efter liknande kandidatblock. I tidigare arbete presenterade vi ett antal algoritmiska accelerationstekniker för NLMeans filter för stillgråskaliga bilder. I detta dokument går vi ett steg längre och införlivar både temporal information och färginformation i NLMeans algoritm, för att återställa videosekvenser. Med utgångspunkt från våra algoritmiska accelerationstekniker undersöker vi hur NLMeans algoritm enkelt kan kartläggas på de senaste parallella datorarkitekturerna. I synnerhet anser vi att den grafiska bearbetningsenheten (GPU), som finns tillgänglig på de senaste datorerna. Vår utveckling leder till ett högkvalitativt denoiserande filter som kan bearbeta DVD-upplösning videosekvenser i realtid på en mellandistans GPU.
En teknik för att införliva både timlig information och färginformation i Nonlocal Means algoritm, för att återställa videosekvenser, beskrivs i REF.
A GPU-Accelerated Real-Time NLMeans Algorithm for Denoising Color Video Sequences
{'venue': 'ACIVS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}