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What is TNR?
TNR：temporal noise reduction，时域降噪，采用多帧叠加的方式，去除时域噪声。
例如我在第一帧我看到这个像素值是200，第二帧我看到这个像素值是100，第三帧这个像素值是180，第四帧这个像素是190，那么这个像素就就更有可能是180而不是100。时域降噪是一种3D降噪方法，它的主要思想是利用多帧图像在时间上的相关性实现降噪。
一种最简单的实现方法是时域均值滤波，即将相邻几帧图像做加权平均。由于累加后噪声的增长速度（根号关系）小于信号的增长速度（线性关系），所以图像的信噪比会提高。这种方法的主要问题在于只适合处理静态图像，如果画面中存在运动的物体则会出现伪影（ghost effect） ，如下图所示。
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12.2 How to do TNR?
降噪时，应该先应用时域降噪，再应用空域降噪。因为时域降噪会分析多帧图像，然后分离噪点，所以能更好的保留图像的细节，在运动区域的细节是很容易被当做噪点的。如果时域降噪在图像的非运动区域得到一个很好的效果，但是对主体没有什么效果的时候，空域降噪时可以对低阈值的区域降噪，哪怕是运动区域。所以可以两者结合使用，有一个双赢的结果。 运动范围有三个等级，小、中、大，小的时候可以认为几乎没有运动模糊的慢速运动物体，可以使时域降噪更多的影响给定运动阈值设置的图像。大的时候，运动模糊占据了图像的很大区域，将从时域降噪中排出更多的图像。中的时候，可以在降噪和运动伪影之间，调节最佳的折中方案。
