Jakie efekty występują w obrazach cyfrowych, które są określane jako „szum”?
Jakie są różne źródła hałasu?
Co powoduje każdy rodzaj hałasu?
Jakie są cechy różnych rodzajów hałasu?
Jak wizualnie manifestują się różne rodzaje hałasu na obrazie? (tj. czy różne rodzaje szumów „wyglądają inaczej” to wynikowy obraz i czym różnią się od oka?)
Jak możesz zminimalizować każdy typ?
Jakie różne techniki przetwarzania końcowego są najbardziej odpowiednie dla każdego rodzaju?
Hałas jest często definiowany jako każde odchylenie od „czystego” sygnału. Sygnał przyjmuje się za wzór jasności obrazu, więc wszelkie zmiany wartości pikseli reprezentujących obraz to szum. Różnice te wynikają głównie z:
Odgłos strzału. Losowy sposób emitowania fotonów ze źródła światła powoduje losowe zmiany jasności obrazu. Im mniej fotonów, tym bardziej ten szum jest widoczny. Można go zmniejszyć, dostarczając więcej światła do czujnika.
Szum ciemnego prądu (termiczny). Ciepło wytwarzane przez kamerę (które jest promieniowaniem elektromagnetycznym, podobnie jak światło, może pojawić się na czujniku). Ponieważ nie jest to część sceny, jest to hałas. Można go zmniejszyć, chłodząc czujnik, ograniczając czas ekspozycji (im dłużej czujnik jest aktywny, tym bardziej się nagrzewa) lub fotografując ciemną ramkę (tj. Z zamkniętą migawką lub założoną pokrywą obiektywu), aby odjąć od oryginalnego obrazu (niektóre kamery mają ustawienie umożliwiające zautomatyzowanie tego).
Brak jednorodności odpowiedzi fotograficznej (stały szum wzoru). Wynika to z niedoskonałości krzemu, które powodują, że piksele są nieco mniej lub bardziej wrażliwe niż ich sąsiedzi. Kalibracja może zmniejszyć PRNU, chociaż może zależeć od parametrów, takich jak czas ekspozycji.
Czytaj hałas. Szum elektryczny wytwarzany przez zespół obwodów, który odczytuje wartości z pikseli czujnika. Można go zmniejszyć, stosując wyższe ISO (w przypadku, gdy sygnał nie jest zmaksymalizowany, wzmocnienie sygnału przed odczytem oznacza, że szum odczytu stanowi mniejszy procent sygnału) lub za pomocą kamery o niższym szumie odczytu. Możesz spojrzeć na wartości szumu cienia przy podstawowym ISO, aby dać wyobrażenie o hałasie odczytu.
Hałas kwantyzacji. Błędy zaokrąglania podczas przekształcania sygnału analogowego na skończony zestaw dyskretnych wartości cyfrowych. Zwykle nie jest to zauważalne, można je zmniejszyć za pomocą czujnika, który przechowuje więcej bitów na piksel, np. 14 zamiast 12.
Następujące są technicznie hałasowe, ale rzadko określane jako takie:
Mora / aliasing. Rodzaj przestrzennego szumu kwantyzacji, aliasing powstaje z powodu wzorów interferencyjnych i stałego odstępu elementów czujnikowych. Można go zmniejszyć przez filtr antyaliasingowy (zwykle montowany standardowo w czujniku) lub poprzez zwiększenie częstotliwości próbkowania (liczba pikseli na jednostkę powierzchni), tj. Więcej megapikseli z tym samym obiektywem.
Artefakty kompresji, gdy obraz jest zapisywany jako JPEG. Można to zmniejszyć, wybierając najwyższą jakość dla plików JPEG lub fotografując na surowo.
Gorące piksele, zablokowane piksele, ciemne piksele. Elementy czujnikowe, które zawsze dają zero lub maksymalną możliwą odpowiedź.
Termin „szum kolorowy” opisuje sposób, w jaki hałas objawia się - nie jest on źródłem szumu jak wyżej. Szum koloru odnosi się do przypadkowych zmian koloru pikseli, a nie tylko ich jasności. Szum koloru jest łatwy do usunięcia, ponieważ oko jest mniej wrażliwe na przestrzenne zmiany koloru, utrata szczegółów z powodu redukcji szumu jest mniej zauważalna.
Ponownie „szum o wysokiej częstotliwości” odnosi się do innej cechy, częstotliwości przestrzennej lub tego, jak blisko siebie znajdują się szczyty hałasu.
Dobra odpowiedź ... warto zauważyć, że te źródła szumów (z wyjątkiem artefaktów JPEG) są obecne w surowych danych, które mają jeden kolor (czerwony, zielony lub niebieski) na piksel. Dokładny wygląd szumu (jako „szumu koloru” itp.) Zależy więc również od szczegółów algorytmu demozaikacji, który łączy dane z wielu pikseli w celu utworzenia kolorowego obrazu.
coneslayer
Wow, myślałem, że wcześniej rozumiałem hałas, ale to było dość daleko ponad moją głową.
dpollitt
@ coneslayer - właściwie, chyba że masz czujnik Foveona, wzór Bayera ograniczy zmierzone informacje z układu do jednego koloru na piksel. Późniejsza interpolacja tej siatki w celu uzyskania trójkolorowego obrazu zaostrzy wytwarzany hałas, ale sam w sobie nie jest źródłem hałasu. Oznacza to, że w praktyce szum nie ogranicza się do pojedynczego piksela, więc usunięcie go może być bolesne (z teoretycznego punktu widzenia).
mmr
2
przeklnij foveona! Bez tego czujnika nie musiałbym mówić [większość] za każdym razem, gdy mówię o czujnikach Bayera lub demosikowaniu! Nadal możliwe jest posiadanie źródeł szumu, które wyświetlają się jako monochromatyczne lub kolorowe, które nie są wynikiem demaskowania, np. Szum w widmie w bliskiej widoczności w podczerwieni z większym prawdopodobieństwem wzbudza piksele za czerwonymi filtrami.
Matt Grum,
1
@Nir Tak, to część zastrzyku. Podniesienie ISO nie wytwarza szumu, jak wielu ludzi myśli (z wyjątkiem niewielkiej ilości z powodu procesu wzmocnienia), po prostu ujawnia szum, ponieważ wzmacnia zarówno szum, jak i sygnał. Zwiększając czułość, zwykle stosuje się krótszą ekspozycję lub mniejszą przysłonę, aby uzyskać więcej szumu. Jeśli obniżysz czułość ISO, utrzymując stałą migawkę i przysłonę, uzyskasz więcej szumu nie mniej!
Matt Grum,
-5
Musisz znać tylko dwa rodzaje szumów, które występują we wszystkich kamerach, widoczne przy wyższych czułościach ISO.
Chroma Noise - hałas w kolorze plamistym.
Hałas luminancji - ziarnisty, szum filmowy.
Aby zminimalizować taki szum, staraj się nie fotografować z wyższymi czułościami ISO, które zaczynają obniżać jakość obrazu (różne dla każdego aparatu). Korzystanie z szybkich obiektywów, takich jak f2.8 lub F1.4, może pomóc ci w warunkach słabego oświetlenia nie zwiększać ISO zbyt wysoko, aby utrzymać wystarczająco długi czas otwarcia migawki. Jeśli scena jest zbyt ciemna, jedynym sposobem na zminimalizowanie szumu jest użycie lampy błyskowej.
Wreszcie istnieje oprogramowanie, takie jak Noise Ninja lub Dnoise, które może pomóc Ci pozbyć się hałasu bez poświęcania IQ.
Po prostu szczerze mówiąc, nieprawda - szczególnie część „widoczna przy wyższych ISO” i komentarz całego D3.
rfusca
1
Nie zamierzam głosować za tą atmą, ale uważam (zbyt) uproszczone stwierdzenie o dwóch rodzajach hałasu za niezłe. Jeśli usunięte zostaną rzeczy dotyczące Nikona, myślę, że może to być pomocne, jeśli nadmiernie uproszczona odpowiedź :-)
Musisz znać tylko dwa rodzaje szumów, które występują we wszystkich kamerach, widoczne przy wyższych czułościach ISO.
Aby zminimalizować taki szum, staraj się nie fotografować z wyższymi czułościami ISO, które zaczynają obniżać jakość obrazu (różne dla każdego aparatu). Korzystanie z szybkich obiektywów, takich jak f2.8 lub F1.4, może pomóc ci w warunkach słabego oświetlenia nie zwiększać ISO zbyt wysoko, aby utrzymać wystarczająco długi czas otwarcia migawki. Jeśli scena jest zbyt ciemna, jedynym sposobem na zminimalizowanie szumu jest użycie lampy błyskowej.
Wreszcie istnieje oprogramowanie, takie jak Noise Ninja lub Dnoise, które może pomóc Ci pozbyć się hałasu bez poświęcania IQ.
źródło