画质增强概述-4-传统方法增强实践

传统方法和AI方法是一个互相补充的关系，要看具体的场景和视频类型，一般而言，传统方法性能上相对比AI方法更好些，对算力要求相对低一些，成本上自然也更低

传统方法的保边滤波(如导向滤波等)、锐化、对比度增强等很多时候都有比较好的效果，在视频转码服务中使用适当的话往往会有非常好的收益(主观画质提升、码率大幅下降等)，不过这些算法网上介绍的都很多了，在此不再赘述

4.1 去划痕算法介绍

先看效果：

上半部是原始图片，下半部是处理过的效果，可以看出来划痕消除还是比较明显的，下面介绍算法实现过程

a. 寻找划痕mask

大致原理是先二值化得到白色区域，然后做一个 MORPH_TOPHAT 礼帽操作，得到包括划痕在内的一堆轮廓，接着计算这些轮廓的特征，划痕特征还是比较明显的，根据这些特征做一次筛选，得到划痕轮廓mask

b. 图像填充

核心是调用opencv标准函数 inpaint，实现划痕修复效果

4.2 综合增强

效果如下图：

这个综合增强的算法总的来说效果还是不错的，视觉上提升比较明显，算法参考的论文如下：  https://arxiv.org/abs/1708.00636  ，算是一个单图片SDR转HDR的论文