Vergleich von KI-gestützten und traditionellen Denoisern
Bachelorarbeit I. Demir
Im 3D-Rendering ist Rauschunterdrückung (Denoising) ein entscheidender Faktor, um eine hohe Bildqualität zu erzielen. Rauschen kann die Details und die visuelle Klarheit eines Bildes erheblich beeinträchtigen, weshalb es wichtig ist, effektive Methoden zur Rauschminderung zu finden. Traditionelle Verfahren wie Block-Matching, Non-Local Means und Wavelet-basierte Denoiser haben sich über die Jahre etabliert, aber sie stoßen oft an ihre Grenzen, wenn es um komplexe Szenen geht. Mit dem Aufkommen der künstlichen Intelligenz sind neue Ansätze entstanden, die das Rauschen nicht nur schneller, sondern auch präziser und detailreicher entfernen können. Diese Arbeit möchte die beiden Ansätze miteinander vergleichen. Dabei liegt der Fokus auf drei wichtigen Aspekten: der Bildqualität, der Effizienz und der Eignung für verschiedene Anwendungen.
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