FluxSmooth (v1.00)

      FluxSmooth(temporal_threshold=7 , spatial_threshold=7)

 Valeurs possibles

Valeurs raisonnées

temporal_threshold

Seuil temporel.

 

0 et plus : Activé

Les pixels voisins des frames suivante|précédente ne dépassant pas ce seuil sont pris en compte dans la moyenne.

 

-1 : Désactivé

Les 2 pixels voisins des frames suivante|précédente ne sont pas pris en compte dans la moyenne)

de -1 à 255

défaut = 7

4 à 20 (et +)

spatial_threshold

Seuil spatial.

 

0 et plus : Activé

Les pixels voisins  ne dépassant pas ce seuil sont pris en compte dans la moyenne.

 

-1 : Désactivé

Les 8 pixels voisins ne sont pas pris en compte dans la moyenne.

de -1 à 255

défaut = 7

4 à 40 (et +)

 

  Filtrage standard :

FluxSmooth()

 

  Filtrage faible et uniquement temporel :

FluxSmooth(5,-1)

 

  Filtrage plus important :

FluxSmooth(16,16)

 

 

 

 

FONCTIONNEMENT DE FLUXSMOOTH :

 

 

FluxSmooth examine la valeur d'un pixel (B) et la compare aux valeurs du pixel correspondant sur l'image précédente (A) et sur l'image suivante (C).

 

1a) Les valeurs (A et C) sont toutes les 2 inférieures à la valeur du pixel courant (B).  →  2)

1b) Les valeurs (A et C) sont toutes les 2 supérieures à la valeur du pixel courant (B). →  2)

1c) Une des valeurs est supérieur et l'autre inférieure à la valeur du pixel courant (B) → Pas de filtrage pour ce pixel.

 

 

Explications :

 

Pixel de coordonnées (x,y)

AAA

AA

(A)

(B)

(C)

D

E

F

Valeurs du pixel (cas n°1)

50

52

54

54

56

57

44

44

Valeurs du pixel (cas n°2)

50

52

54

49

56

57

44

44

 

Pixel de coordonnées (x,y) → Il s'agit de regarder, toujours aux même coordonées ( ex : (50,50) ), la valeur du pixel.

AAA , AA , (A) , (B) , (C) , D , E , F  représentent des frames consécutives.

 

Cas n°1 →  Si on analyse les valeurs (purement fictives, servant juste d'exemple), on remarque qu'elles évoluent de façon homogène.

On distingue la présence de 2 séquences ( AAA→D  et E→F ), ce qui semble vouloir dire que les variations traduisent du mouvement.

 

Cas n°2 → On remarque que les valeurs évoluent de façon homogène sauf la valeur de (B).

Le principe pour FluxSmooth, c'est de se dire que dans ce cas, la variation de (B) n'est surement pas dû à du mouvement, mais qu'il s'agit de bruit video.

Et donc il faut adoucir ce pixel.

Cela fonctionne de la même façon, dans un cas où les valeurs du pixel diminuent et que la valeur du pixel courant apparrait comme supérieure.

 

FluxSmooth, pour supprimer le bruit video en essayant de preserver les détails, ne filtre que les "pixels fluctuants".

C'est à dire les pixels supposés être du bruit, puisque ne resemblant pas aux mêmes pixels temporelement voisins.

 

 


 

 

2) La valeur finale d'un pixel, calculée par FluxSmooth, résulte de la moyenne des valeurs :

 

• Du Pixel (B) (s'il est fluctuant)

 

• Des Pixels voisins spatialement.

Soit 8 au maximum. Sont exclus du calcul ceux dont la différence de valeur avec le pixel courant dépasse le seuil défini par l'utilisateur (spatial_threshold)

 

• Des Pixels voisins temporelement.

Soit 2 au maximum. Sont exclus du calcul ceux dont la différence de valeur avec le pixel courant dépasse le seuil défini par l'utilisateur (temporal_threshold)

 

 

Valeur Finale du Pixel = ( A + B  + p1 + p2 + p3 + p4 + p5 + p6 + p7 + p8 + C ) /  11

 

 

 

 

DIFFERENCEs  ENTRE FLUXSMOOTH ET NOMOSMOOTH :

 

 

Souvent confondus, car du même programmeur, FluxSmooth et NoMoSmooth ne sont pourtant pas exectement similaires. En résumé, on peut dire que :

 

NoMoSmooth applique une simple moyenne (sans matrice de poids) à chaque pixel fluctuant et intègre un algo (assez simpliste) de detection du mouvement qui permet au filtre de lisser temporelement les zones statiques et de lisser spatialement les zones en mouvement.

 

FluxSmooth, quand à lui, applique de façon spatio-temporel une simple moyenne (sans matrice de poids) à chaque pixel fluctuant.


 

 

 

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