i filtri implementati in VideoLab si basano su un lavoro di Roug Chi Chang e Timothy K. Shish trovato da qualche parte in IEEE.
I filtri implementati sono quattro e lavorano in successione. I primi due BMA e TMA fanno una prima ricerca grossolana delle aree sospettate di contenere errori, gli altri due rifiniscono queste zone, scartando i falsi positivi ed eventualmente definendo meglio i contorni degli errori.
BMA fa un controllo spaziale selezionando una piccola porzione del frame. Se in questa porzione ci sono un certo numero di pixel diversi dalla media degli altri, allora tutto la zona viene segnata come errata.
BMA è piuttosto grezzo e non distingue un bordo di un oggetto da un vero errore. Il risultato che molte zone segnate sono in realtà buone.
Spetta poi a TMA fare un controllo migliore su queste zone segnate. Facendo un controllo spaziale e temporale (cioè con i pixel dei frame precedenti) scarta i pixel che non sono sbagliati.
TMA lavora meglio, è più accurato, ma paga in termini di tempo. Anche perché quando trova dei pixel sospetti, fa un ulteriore controllo più approfondito. Inoltre paga i tanti falsi positivi segnati da BMA.
Nel momento in cui mi sono concentrato sulle caratteristiche degli errori che cercavo, è stato evidente che l'accoppiata BMA e TMA non erano adatti ai mie problemi. Questo malgrado che Roug e Timothy avessero un problema simile al mio.
Per questo sta prendendo forma CMA.
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nel mezzo mi diletto a mettere giù un algoritmo per risolvere i sudoku. le prime prove sono incoraggianti a conforme che il mio metodo sistematico è valido. Da migliorare
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si lo so, sono deficiente ma è nella mia natura
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