NMM-HD

首先來看mt_hysteresis(small_mask, big_mask)。這個函數是取一個small mask與一個big mask，對於一整塊在big mask裡連通的區域，看small mask裡是否有點位於這個區域內，如果有的話就保留這個區域，如果沒有的話，認為這個區域的big mask是無效的（可能因為噪點等各種原因誤判的部分）。讓我們看一個實例：[syntax lang="avisynth"]
small = mt_edge("roberts", chroma="128")
big = mt_edge("hprewitt", chroma="128")
mt_hysteresis(small, big, chroma="128")[/syntax]
這裡我們希望邊緣既有hprewitt的覆蓋面，又能像roberts那樣盡量減小噪點的干擾，於是對於roberts檢測裡不包含的部分直接從hprewitt中去除，從而得到一個robustness更高的廣域邊緣部分。效果如圖示：






接下來是mt_logic(clip1, clip2, string "mode", int "th1", int "th2")。這是一個對clip1與clip2進行邏輯運算的函數。它支持6個mode，分別是：
mode
= "and"，按位與運算，例: 11 & 5 = 1011 & 101 = 1
= "or"，按位或運算，例: 11 | 5 = 1011 | 101 = 1111 = 15
= "xor"，按位異或運算，例: 11 ^ 5 = 1011 ^ 101 = 1110 = 14
= "andn"，按位與非運算，例: 11 & ~5 = 1011 & ~101 = 1011 & 11111010 = 1010 = 10
= "min"，取最小值，即 min(clip1+th1, clip2+th2)
= "max"，取最大值，即 max(clip1+th1, clip2+th2)
例如前面的[syntax lang="avisynth"]
temporal_bright = src.mt_lutxy(back_compensate, "x y max").mt_lutxy(forw_compensate, "x y max")
temporal_dark = src.mt_lutxy(back_compensate, "x y min").mt_lutxy(forw_compensate, "x y min")[/syntax]
就相當於[syntax lang="avisynth"]
temporal_bright = src.mt_logic(back_compensate, "max").mt_logic(forw_compensate, "max")
temporal_dark = src.mt_logic(back_compensate, "min").mt_logic(forw_compensate, "min")[/syntax]
如果我們想做一個luma自適應的deband，按照luma高時使用src，luma低時使用debanded，同時用edge mask來保護edge的話，可以用mt_logic來組合這個mask：[syntax lang="avisynth"]
edge_mask = src.mt_edge(thY2=255).mt_lut("x 1.2 ^")
luma_mask = src.RemoveGrain(20, -1).mt_lut("x 16 - 255 * 219 /") # 擴張到PC range以填滿0-255
final_mask = mt_logic(edge_mask, luma_mask, "max")
mt_merge(f3kdb, src, final_mask, luma=true)[/syntax]
這裡的f_mask就包含了edge mask與luma mask的最大值，從而對不需要做deband的亮區與線條都做了保護。

mt_invert，這是一個非常簡單的函數，相當於mt_lut("255 x -")，即每個像素直接取255-x，得到一個與原始畫面色彩顛倒的結果。如果用在mask上，就是將mask黑白顛倒過來，例如
mt_merge(a, b, mask, U=3, V=3)就相當於mt_merge(b, a, mask.mt_invert, U=3, V=3)

mt_binarize(clip c, int "threshold", bool "upper", string "mode")
直接將值域為[0, 255]的mask轉為二值mask的函數。例如前面的mt_edge(thY1=10, thY2=10, thC1=10, thC2=10, U=3, V=3)就相當於mt_edge(thY1=0, thY2=255, thC1=0, thC2=255, U=3, V=3).mt_binarize(threshold=10, U=3, V=3)，將高於10的像素全部變成255，而低於10的像素全部變成0

mt_convolution(clip c, string "horizontal", string "vertical", bool "saturate", float "total")是一個convolution filter，你可以用mt_convolution("1 6 1", "1 6 1")進行一次簡單的blur，也可以用mt_convolution("1 -6 1", "1 -6 1")進行一次低質量的sharpen。當然用作一般用途這個函數並不合適，但是如果是要對mask或者diff進行一些粗糙的處理的話，這是一個較為快速的方法。convolution是對鄰域內像素按照kernel做一次線性組合當作最終的像素值，具體理論可以按查閱圖像處理裡convolution的相關資料。

mt_mappedblur(clip c, clip map, string "kernel", string "mode")是另一個convolution用的函數。與mt_convolution不同的是，它將horizontal與vertical兩個kernel參數合併為一個kernel，例如用kernel="1 2 1 2 8 2 1 2 1"進行一次簡單的blur。另外，mt_mappedblur需要一個map clip，在convolution過程中，如果像素變化超過map clip的話，則使用中心像素替代它的值（mode="replace"時）/完全不考慮這個像素（mode="dump"時）。這種機制比較特殊，雖然並非沒有用，不過我個人還很少見到有實際使用這種方式進行convolution的…

在實際mask的處理當中，雖然對mask進行一定的blur增強其穩定性非常常見，不過我們通常很少用mt_convolution或者mt_mappedblur來完成這個任務。相比之下，RemoveGrain與mt_lut更加常見。RemoveGrain有著非常快的處理速度，而且它內部包含了大量的3x3的kernel，可以適應大部分我們需要的處理。而mt_lut則常常用於對mask進行一些數值上的處理，例如用mt_lut("x 32 > x 1.4 ^ 0 ?")這種方式將mask中值在32以內的點都去除，以降低mask中不穩定的部分，而對值在32以上的有效部分做一次1.4次方的處理（最低的32被提升到128，而53或以上的值被提升到255）。

多個mask過程常常可以合併，以減少重複計算，提高整體速度。例如對一個視頻我們需要對線條做anti-aliasing，需要對線條邊緣做dehalo，需要對非線條的暗場進行deband，而非線條的亮場略微進行一次spatial denoise，對非動態部分進行一次temporal stabilize，同時還想對動態部分被motion blur之後的線條稍微做一點銳化，我們只需要edge、luma與motion三個mask為核心做這樣的處理：[syntax lang="avisynth"]
m_edge = mt_edge("sobel", 7, 20).mt_inflate
zero_l = 64 # 最容易出banding的其實不是luma=0的暗場，而是Y在64附近的區域，因此將64設定為luma mask裡的0值，向上下遞增
m_luma = mt_lut("x "+String(zero_l)+" - Abs 255 * "+String(zero_l)+" 128 - Abs 128 + /")
# Abs(x-zero_l)*255 / (Abs(zero_l-128)+128)
m_motn = mt_motion

m_aa = m_edge.mt_expand
m_halo = m_aa.mt_expand.mt_lutxy(m_edge, "x y -")
m_fin = mt_logic(m_edge, m_motn, "max")

aa_clp = AAA
dh_clp = aa_clp.Dehalo_alpha
db_clp = f3kdb
nr_clp = dfttest(tbsize=1)

flat = mt_merge(db_clp, nr_clp, m_luma, luma=true)
non_hl = mt_merge(flat, aa_clp, m_aa)
spat = mt_merge(non_hl, dh_clp, m_halo)

stab = spat.TTempSmoothF
sharp = spat.Sharpen
temp = mt_merge(stab, sharp, m_fin)[/syntax]
這樣一個edge mask被使用了多次，一個luma mask和motion mask也分別用於兩個處理，大大減少了對每一個處理單獨mask的開銷。

mask的處理中，mt_expand/mt_inpand/mt_inflate/mt_deflate是非常重要的函數，根據鄰域像素進行的擴張/收縮對於一個未處理的核心mask作用範圍的控制最主要就是依靠這四個函數來快速處理，一般來說只有在比較特殊的情況下我們才會考慮使用複雜的mt_luts(x)。

mask的處理根據需求不同，有大量不同的用法，在應用中才能積累出大量經驗。在這裡我就不多講經驗性的東西了，希望各位能在自己的使用中多多體會。

最後，對於鄰域範圍的定義，我們之前只使用了mt_square這個函數來建立一個描述鄰域內3x3的部分，還有一次用到了"-1 -1 -1 0 -1 1 0 -1 0 1 1 -1 1 0 1 1"來描述in/deflate的鄰域範圍。現在來介紹一下這個鄰域像素的定義方式，以及masktools提供的其他預設好的描述鄰域範圍的函數。

先來看上面這個"-1 -1 -1 0 -1 1 0 -1 0 1 1 -1 1 0 1 1"，它實際上是鄰域點相對於中心像素的坐標位置。我們將數組裡的值按兩個一組來劃分：
(-1, -1), (-1, 0), (-1, 1), (0, -1), (0, 1), (1, -1), (1, 0), (1, 1)
中心像素的坐標為(0, 0)，所以上面這八組描述的就是中心像素周圍3x3的方塊內不包含中心像素自身的8個像素： 這就是鄰域像素點的定義模式。在mt_luts(x)裡的pixels與mt_ex/inpand裡的mode參數都是用這樣的相對坐標數組字符串來定義鄰域像素範圍的。

masktools預設了9個用於生成相對坐標數組用的模板函數：
mt_square(int "radius", bool "zero")
生成描述以中心像素為中心，邊長為2*radius+1的正方形的字符串。
mt_rectangle(int "hor_radius", int "ver_radius", bool "zero")
生成描述以中心像素為中心，水平邊長為2*hor_radius+1，垂直邊長為2*ver_radius+1的矩形的字符串。
mt_freerectangle(int "top_x", int "top_y", int "bottom_x", int "bottom_y", bool "zero")
生成描述任意相對坐標的，位置為從(top_x, top_y)到(bottom_x, bottom_y)範圍的矩形的字符串。

mt_diamond(int "radius", bool "zero")
生成描述以中心像素為中心，對角線長為2*radius+1的正菱形的字符串。
mt_losange(int "hor_radius", int "ver_radius", bool "zero")
生成描述以中心像素為中心，水平對角線長為2*hor_radius+1，垂直對角線長為2*ver_radius+1的菱形的字符串。
mt_freelosange(int "top_x", int "top_y", int "bottom_x", int "bottom_y", bool "zero")
生成描述任意相對坐標的，位置在(top_x, top_y)到(bottom_x, bottom_y)範圍的菱形（四個頂點為這個矩形範圍的各邊中點）的字符串。

mt_circle(int "radius", bool "zero")
生成描述以中心像素為圓心，半徑為radius的圓形的字符串。
mt_ellipse(int "hor_radius", int "ver_radius", bool "zero")
生成描述以中心像素為圓心，水平軸半徑為hot_radius，垂直軸半徑為ver_radius的橢圓形的字符串。
mt_freeellipse(int "top_x", int "top_y", int "bottom_x", int "bottom_y", bool "zero")
生成描述任意相對坐標的，位置在(top_x, top_y)到(bottom_x, bottom_y)範圍內橢圓形（與這個矩形範圍的四條邊相切）的字符串。

每個函數最後的bool "zero"參數表示的是十分包含(0, 0)這個中心像素，zero=true時包含，否則不包含。例如，前面的
"-1 -1 -1 0 -1 1 0 -1 0 1 1 -1 1 0 1 1"
可以寫作mt_square(1, zero=false)，也可以寫作mt_rectangle(1, 1, zero=false)，還可以寫作mt_freerectangle(-1, -1, 1, 1, zero=false)

讓我們來試著用這些函數做一些圖形看看：[syntax lang="avisynth"]
BlankClip(width=200, height=200, pixel_type="YV12")

mt_lutspa(expr="x 0.5 == y 0.5 == 255 0 ? 0 ?")
# 設定整個畫面中心的像素值爲255，其餘像素值爲0

ellipse = mt_lutxy(mt_expand(mode=mt_circle(85)), /* 最外邊的正圓 */
\ mt_expand(mode=mt_ellipse(85, 60)), /* 內切的橢圓 */
\ "x y -")

rect_los = mt_lutxy(mt_expand(mode=mt_freerectangle(-60, -40, 60, 40)), /* 內接的矩形 */
\ mt_expand(mode=mt_losange(60, 40)), /* 最裏邊的菱形 */
\ "x y -")

mt_lutxy(ellipse, rect_los, "x y +", chroma="128")[/syntax]
結果如圖所示：


到這裡我們已經把masktools裡所有的函數都介紹完畢了，相信如果掌握了這裡所有的用法，應該已經可以完全了解mask、mt_lut、make/adddiff等核心函數的用途，以及mask的創建、處理、使用的過程，masktools對於數字圖像處理中專業性的知識要求僅集中在mt_edge、mt_lut、mt_convolution等少數函數中，而即使不具備這些知識，一般也能進行很多有效的處理。在使用過程中多熟悉各種函數的用法，在看別人的腳本過程中多注意masktools的應用，都會對masktools的掌握有所幫助。

本教程只涵蓋了最基礎的masktools的用法，但是配合官方文檔的說明，相信通過這些知識已經可以進階地練習一些中高級的應用，例如通過recursive的crop+mt_lut實現一個即可以像lut一樣使用像素值，也可以靠recursion過程傳遞過來的width/height參數像mt_lutspa一樣使用像素坐標，從而更加完善的mt_lutxspa等。希望大家能夠更好地挖掘masktools的可能性，在avs的視頻處理過程中取得更好的效果。

Changelog:

2012.08.02
三處腳本錯誤修正，感謝Holy指出。果然順手寫出來不經檢查的東西一堆typo…

2012.08.01
5. 基於mt_lut的強大工具——make/adddiff部分修復第一個腳本例子裡漏的一個問號，感謝james1201指出

2012.07.09
1. 了解Masktools部分修正，Overlay內部處理不是在RGB下，而是在YUV 4:4:4下。說它內部RGB處理是我自己之前理解錯誤，在此對之前受誤導的表示歉意。感謝SAPikachu巨巨指正。
12. 輔助函數——鄰域字符串生成工具部分的例子添加代碼註釋。之前寫這段的時候忘了加註釋了…

2012.06.23
4. 深入淺出mt_lut(xy(z))部分增加對OP/ED進行AA時，利用credit mask，只處理背景畫面，而不影響credit的例子。

佔樓備用～

其實我想把前兩頁都佔滿…

不過估計用不到那麼多備用的…

所以就到此為止～

このポストは人類の知恵の結晶でありんす
経験値急上昇の予感でありんす
さっそくipadに導入してじっくりがっくりと拝読させていただくでありんす

好帖留名