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基本情况是，一张 4k 的图片，有设备有 128m 内存，算法功能可以认为是降噪，按照现有算法，内存是完全不够的，现在有两个思路：
第一个是优化算法，用时间换空间，但是自己水平有限，降了一些内存消耗，但是还不够，暂时没有能力继续优化；
第二个是处理之前缩小图片尺寸，然后处理之后再放大回原来的尺寸，但是图片会肉眼可见的变糊；
现在想要请教的是，在第二个思路的基础上，有没有什么方法保留更多的细节，让处理后的图片没那么糊，例如说，有原始图像 A ，缩小之后的图像 Ai ，处理之后的图像 Ao ，目前是用 opencv 直接把 Ao 放大到 A 的尺寸得到最终结果 B ，是不是可以对比 Ao 和 Ai 的变化，直接把这个变化直接应用到原始图像 A 上面，相比于直接放大 Ao ，有没有可能获得质量更好的 B ？
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villivateur 2021-11-05 11:59:28 +08:00 via Android
这种情况为什么不考虑换一个更大的内存呢？还是说硬件成本控制更重要？
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Ediacaran 2021-11-05 12:02:10 +08:00 via iPhone
分块处理吧
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qq316107934 2021-11-05 12:05:46 +08:00
如 2 楼所说，先裁剪成 N 块，处理后最后合并
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zhttp OP @villivateur 硬件方案我插不上话。。
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zhttp OP @Ediacaran @qq316107934 感谢建议，准备试一下
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root99527 2021-11-05 14:24:03 +08:00
分块加 overlap 比较靠谱
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booboo 2021-11-05 14:26:31 +08:00
降噪的这种，分块处理没有问题的
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zhttp OP @Ediacaran @qq316107934 @root99527 @booboo 另外各位老哥，我尝试了一下把原始图像简单切成上下左右四块处理完再拼起来，可以看到四块明显有区别，可能是算法本身用到了图像的全局信息，切割之后每块的信息都有区别，导致降噪结果各不相同，我现在打算试试类似于降采样的方法抽出来几张图，分别处理一下试试。
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qq316107934 2021-11-05 15:00:08 +08:00  1
@zhttp 是边缘有问题对吧，应该是算法会用到周围像素的信息，如果你不清楚的算法可以加一个出血框，也就是过量裁剪一部分，拼接的时候使用出血框内的。
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lysS 2021-11-05 15:07:46 +08:00
降噪？快速傅立叶变化和窗函数都是有专有硬件的，性能很高；看是否可以考虑下
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root99527 2021-11-05 15:17:59 +08:00
@zhttp overlap 指的是比如 256x256 的一张图，分成四个 block 时，不能直接割成 64x64 的块，需要增加冗余像素比如 80x80 ，在拼接的时候再取平均。
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zhttp OP 1
感谢楼上老哥们的帮助，就不一一 @叨扰了，我现在采用的方法是按降采样的方式分成四个，这样每个图像可以最大程度保持相似，处理完再按原位置合成，目前内存和时间消耗算是可以接受，以后有需要我再研究研究其他的方法，再次感谢各位。
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c0xt30a 2021-11-05 18:36:27 +08:00
@zhttp 图片里的每个像素与它的邻居是强相关的，最好像前面提到的那样，有 overlap 的切割，直接切成四块再拼接太粗暴了
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vance123 2021-11-05 23:19:25 +08:00 via Android
想当年我的板子只有 32k 内存
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