Визуальный шум цифровой камеры. Часть 1.


«Визуальный шум» — это цифровой эквивалент зерна плёнки. Ещё его можно сравнить со слабым фоновым шипением, которое можно услышать из аудиосистемы на полной громкости. В цифровых изображениях этот шум выглядит как случайные вкрапления на исходно ровной поверхности, и он может значительно снизить качество изображения. И хотя как правило шум портит изображение, в некоторых случаях он даже желателен, поскольку может придать изображению старомодный, зернистый вид, напоминая старую плёнку. Некоторый шум может также повысить кажущуюся чёткость изображения. Шум нарастает вместе с повышением светочувствительности камеры, длиной экспозиции, температурой, а также варьируется между различными моделями камер.

Концепция

Определённый уровень шума всегда присутствует в любом электронном приборе, который передаёт или принимает «сигнал». В телевидении этим сигналом является телевещание, передаваемое по кабелю или принятое при помощи антенны; в цифровых камерах сигналом является свет, достигающий сенсора камеры. Несмотря на то, что шум в принципе неустраним, он может быть настолько мал относительно сигнала, что покажется отсутствующим.Соотношение сигнал-шум (SNR) является полезным и универсальным способом сравнения относительного количества сигнала и шума для любой электронной системы; высокие соотношения покажут чрезвычайно малый видимый шум, тогда как для низких соотношений будет справедливо противоположное. Показанные ниже изображения демонстрируют, как камера получает существенно зашумленный снимок слова «сигнал» на гладком фоне. Итоговое изображение дополнительно показано в увеличенном трёхмерном представлении, которое демонстрирует сигнал поверх фонового шума.

Терминология

Светочувствительность ISO камеры, называемая также «скоростью ISO», является стандартом, который описывает абсолютную чувствительность камеры к свету. Варианты чувствительности ISO обычно отличаются вдвое (например: ISO 50, ISO 100 и ISO 200) и могут иметь большой диапазон значений. Большее число представляет большую чувствительность, а соотношение двух чисел ISO показывает разницу в их светочувствительности, имея в виду, что снимок, сделанный при ISO 200, потребует вдвое меньше времени для достижения того же уровня экспозиции, что и снимок с использованием ISO 100 (при прочих равных параметрах настройки). Чувствительность ISO аналогична чувствительности ASA для различных плёнок, хотя цифровая камера способна снимать изображения на нескольких разных ISO. Это достигается усилением сигнала изображения в камере, хотя это умножает и шум, и таким образом более высокие числа ISO приведут к соответствующему нарастанию шума.

Типы шума

Цифровые камеры подвержены трём типам шума: случайному, структурному и линейчатому. Три примера внизу показывают выраженные и изолированные случаи каждого из типов шума на обыкновенном ровном сером фоне.

imagenoise_fixedpattern.jpg imagenoise_random.jpg imagenoise_banding.jpg
Структурный шум
длинная выдержка
малое число ISO
Случайный шум
короткая выдержка
большое число ISO
Линейчатый шум
отдельные камеры
осветлённые тени

Случайный шум характеризуется колебаниями яркости и цветности выше и ниже настоящих. Определённая доля случайного шума будет всегда присутствовать при любом времени экспозиции и больше зависит от числа ISO. Рисунок случайного шума меняется от кадра к кадру, даже если параметры экспозиции идентичны.

Структурный шум включает то, что называется «горячими пикселями», которые определены как те, где интенсивность в пикселе значительно превосходит колебания, вызванные случайным шумом. Структурный шум обычно появляется на выдержках большой длины и усугубляется при высоких температурах. Структурный шум уникален тем, что покажет практически идентичное распространение горячих пикселей при съёмке в идентичных условиях (температура, длина экспозиции,число ISO).

Линейчатый шум зависит преимущественно от камеры и является шумом, который вносит сама камера в процессе считывания данных с цифрового сенсора. Линейчатый шум наиболее заметен на высоких ISO и в тенях, или когда изображение было чрезмерно осветлено. Линейчатый шум может также нарастать при определённых балансах белого, в зависимости от модели камеры.

Хотя наиболее раздражающим кажется структурный шум, его обычно проще всего удалить, поскольку он воспроизводим. Внутренней электронике камеры всего лишь нужно запомнить шаблон, и она может впоследствии вычесть этот шум, чтобы восстановить исходное изображение. В последних поколениях цифровых камер структурный шум создаёт гораздо меньше проблем, чем случайный, хотя даже мельчайшее его количество может бросаться в глаза больше, чем случайный шум.

Менее заметный случайный шум обычно сложнее удалить, не снизив качество изображения. Компьютерам сложно отличить случайный шум от мелкодетальной текстуры, например, пыли или тумана, так что в попытке удалить случайный шум вы часто придёте к тому, что эти текстуры тоже пропадут. Такие программы, как Neat Image и Noise Ninja, могут быть весьма хороши в снижении шума с сохранением в изображении актуальной информации. 



  • Сейчас на странице   0 пользователей

    Нет пользователей, просматривающих эту страницу

  • Похожие публикации

    • Автор: VladOr
      Динамический диапазон в фотографии описывает соотношение между максимальной и минимальной измеримой интенсивностью света (белым и чёрным, соответственно). В природе не существует абсолютно белого или чёрного — только различные степени интенсивности источника света и отражательной способности предмета. В силу этого концепция динамического диапазона усложняется и зависит от того, описываете ли вы записывающий прибор (такой как камера или сканер), воспроизводящий (такой как отпечаток или дисплей компьютера) или собственно предмет.
      Как и при управлении цветом, каждое устройство имеет свой собственный динамический диапазон. В отпечатках и дисплеях ничто не может стать ярче, чем белизна бумаги или максимальная интенсивность пикселя, соответственно. По сути, ещё один прибор - это наши глаза, у которых тоже есть свой собственный динамический диапазон. Передача информации из изображения между устройствами таким образом может повлиять на его воспроизведение. Следовательно, концепция динамического диапазона полезна для относительного сравнения исходной сцены, вашей камеры и изображения на вашем экране или на отпечатке.
      Влияние света: освещённость и отражение
      Интенсивность освещения может быть описана в терминах падающего и отражённого света; каждый из них вносит свою лепту в динамический диапазон сцены (см. статью «Как цифровые камеры замеряют экспозицию»).
      Сильное отражение Неравномерно падающий свет Сцены с высокими вариациями яркостей отражённого света, например, содержащие чёрные объекты вдобавок к сильным отражениям, могут в действительности иметь более широкий динамический диапазон, чем сцены с большой вариативностью падающего света. В любом из этих случаев фотографии могут запросто превысить динамический диапазон вашей камеры, особенно если не следить за экспозицией.
      Точное измерение интенсивности света, или освещённости, следовательно, является критическим для оценки динамического диапазона. Здесь мы используем термин «освещённость», чтобы определить исключительно падающий свет. Как освещённость, так и яркость обычно измеряются в канделах на квадратный метр (кд/м2). Приблизительные значения для часто встречающихся источников освещения приведены ниже.
       
      Здесь мы видим, что возможны большие вариации в падающем свете, поскольку вышеприведенная диаграмма отградуирована в степенях десяти. Если сцена неравномерно освещена как прямым, так и рассеянным солнечным светом, одно это может невероятно расширить динамический диапазон сцены (как видно из примера с закатом в каньоне с частично освещённой скалой).
      Цифровые камеры
      Несмотря на то, что физический смысл динамического диапазона в реальном мире — это всего лишь соотношение между наиболее и наименее освещёнными участками (контраст), его определение становится более сложным при описании измерительных приборов, таких как цифровые камеры и сканеры. Вспомним из главы о сенсорах цифровых камер, что свет сохраняется каждым пикселем в своего рода термосе. Размер каждого такого термоса, в дополнение к тому как оценивается его содержимое, и определяет динамический диапазон цифровой камеры.
      Уровень чёрного
      (ограничен шумом) Уровень белого
      (полный термос) Меньший уровень белого
      (термос малого объёма) Фотопиксели удерживают фотоны, как термосы сохраняют воду. Следовательно, если термос переполняется, вода выливается наружу. Переполненный фотопиксель называют насыщенным, и он неспособен распознать дальнейшее поступление фотонов — тем самым определяя уровень белого камеры. Для идеальной камеры её контраст в таком случае определялся бы числом фотонов, которое может быть накоплено каждым из фотопикселей, поделенным на минимальную измеримую интенсивность света (один фотон). Если в пикселе может сохраниться 1000 фотонов, контрастность будет 1000:1. Поскольку ячейка большего размера может накопить больше фотонов, у цифровых зеркальных камер динамический диапазон обычно больше, чем у компактных камер (в силу большего размера пикселей).
      Примечание: в некоторых цифровых камерах существует дополнительная настройка низкого ISO, которая снижает шум, но также и сужает динамический диапазон. Это происходит потому, что такая настройка в действительности переэкспонирует изображения на одну ступень и впоследствии обрезает яркости — увеличивая таким способом светосигнал. Примером могут служить многие камеры Canon, которые имеют возможность снимать в ISO 50 (ниже обычного ISO 100).
      В действительности потребительские камеры не могут подсчитать фотоны. Динамический диапазон ограничен наиболее тёмным тоном, для которого более невозможно различить текстуру — его называют уровнем чёрного. Уровень чёрного ограничен тем, насколько точно можно измерить сигнал в каждом фотопикселе и, следовательно, ограничен снизу уровнем шума. В результате динамический диапазон как правило увеличивается при снижении числа ISO, а также у камер с меньшей погрешностью измерения.
      Примечание: даже если бы фотопиксель мог подсчитать отдельные фотоны, подсчёт тем не менее был бы ограничен фотонным шумом. Фотонный шум создаётся статистическими колебаниями и представляет теоретический минимум шума. Итоговый шум является суммой фотонного шума и погрешности считывания.
      В целом, динамический диапазон цифровой камеры таким образом может быть описан как соотношение между максимальной (при насыщении пикселя) и минимальной (на уровне погрешности считывания) измеримой интенсивностью света. Наиболее распространённой единицей измерения динамического диапазона цифровых камер является f-ступень, которая описывает разницу в освещённости в степенях числа 2. Контраст 1024:1 в таком случае может быть также описан как динамический диапазон из 10 f-ступеней (поскольку 210 = 1024).В зависимости от применения, каждая f-ступень может быть также описана как «зона» или «eV».
      Сканеры
      Сканеры оцениваются по тому же соотношению насыщенности и шума, как и динамический диапазон цифровых камер, за исключением того, что они описываются в терминах плотности (D). Это удобно, поскольку концептуально аналогично тому, как пигменты создают цвет на отпечатке.
      Общий динамический диапазон в терминах плотности таким образом выглядит как разница между максимальной (Dmax) и минимальной (Dmin) плотностями пигмента. В отличие от степеней 2 для f-ступеней, плотность измеряется в степенях 10 (так же, как и шкала Рихтера для землетрясений). Таким образом, плотность 3.0 представляет контраст 1000:1.
      Вместо указания диапазона плотности производители сканеров обычно указывают только значение Dmax, поскольку Dmax - Dmin обычно приблизительно равно Dmax. Это потому, что в отличие от цифровых камер, сканер контролирует свой источник света, гарантируя минимальную засветку.
      Для высокой плотности пигмента к сканерам применимы те же ограничения по шуму, что и для цифровых камер (поскольку оба они используют массив фотопикселей для измерения). Таким образом, измеримая Dmax тоже определяется шумом, присутствующим в процессе считывания светосигнала.
      Человеческий глаз
      Человеческий глаз может в действительности воспринимать более широкий динамический диапазон, чем это обычно возможно для камеры. Если учитывать ситуации, в которых наш зрачок расширяется и сужается, адаптируясь к изменению света, наши глаза способны видеть в диапазоне величиной почти 24 f-ступеней.

      С другой стороны, для корректного сравнения с одним снимком (при постоянной диафрагме, выдержке и ISO) мы можем рассматривать только мгновенный динамический диапазон (при неизменной ширине зрачка). Для полной аналогии нужно смотреть в одну точку сцены, дать глазам адаптироваться и не смотреть при этом ни на что другое. В этом случае существует большая несогласованность, поскольку чувствительность и динамический диапазон наших глаз меняется в зависимости от яркости и контраста. Наиболее вероятным будет диапазон из 10-14 f-ступеней.
      Проблема этих чисел в том, что наши глаза очень адаптивны. Для ситуаций исключительно неяркого звёздного света (когда наши глаза используют палочки для ночного видения) они достигают даже более широких мгновенных динамических диапазонов (см. «Цветовое восприятие человеческого глаза»).
      Глубина цветности и измерение динамического диапазона
      Даже если бы чья-то камера могла охватить большую часть динамического диапазона, точность, с которой измерения света преобразуются в цифры, может ограничить применимый динамический диапазон. Рабочая лошадка, которая занимается преобразованием непрерывных результатов измерений в дискретные числовые значения, называется аналогово-цифровым преобразователем (АЦП). Точность АЦП может быть описана в терминах разрядности, аналогично разрядности цифровых изображений, хотя следует помнить о том, что эти концепции не являются взаимозаменяемыми. АЦП создаёт значения, которые хранятся в файле формата RAW.
      Разрядность АЦП Контрастность Динамический диапазон 8
      256:1 8 10 1024:1 10 12 4096:1 12 14 16384:1 14 16 65536:1 16  

      В качестве примера, 10 бит глубины цветности преобразуются в диапазон возможных яркостей 0-1023. Предполагая, что каждое значение на выходе АЦП пропорционально актуальной яркости изображения (то есть, удвоение значения пикселя означает удвоение яркости), 10-битная разрядность может обеспечить контрастность не более 1024:1.Примечание: вышеприведенные значения отражают только точность АЦП и не должны использоваться для интерпретации результатов для 8 и 16-битных файлов изображений.
      Далее, для всех значений показан теоретический максимум, как если бы шум отсутствовал. Наконец, эти цифры справедливы только для линейных АЦП, а разрядность нелинейных АЦП необязательно коррелирует с динамическим диапазоном.
      Большинство цифровых камер используют АЦП с разрядностью от 10 до 14 бит, так что их теоретически достижимый максимальный динамический диапазон составляет 10-14 ступеней. Однако такая высокая разрядность всего лишь помогает минимизировать постеризацию изображения, поскольку общий динамический диапазон обычно ограничен уровнем шума. Подобно тому, как большая разрядность изображения необязательно подразумевает большую глубину его цветности, наличие в цифровой камере высокоточного АЦП необязательно означает, что она в состоянии записать широкий динамический диапазон. На практике динамический диапазон цифровой камеры даже не приближается к теоретическому максимуму АЦП; в основном 5-9 ступеней — это всё, чего можно ожидать от камеры.
      Влияние типа изображения и кривая цветности
      Могут ли файлы цифровых изображений в действительности записать полный динамический диапазон высококлассных приборов? В интернете наблюдается большое непонимание взаимосвязи разрядности изображения с записываемым динамическим диапазоном.
      Для начала следует разобраться, говорим мы о записываемом или отображаемом динамическом диапазоне. Даже обыкновенный 8-битный файл формата JPEG может предположительно записать бесконечный динамический диапазон — предполагая, что во время преобразования из формата RAW была применена кривая цветности (см. статью о применении кривых и динамическом диапазоне), и АЦП имеет требуемую разрядность. Проблема кроется в использовании динамического диапазона; если слишком малое число бит распространить на слишком большой диапазон цвета, это может привести к постеризации изображения.
      С другой стороны, отображаемый динамический диапазон зависит от коррекции гаммы или кривой цветности, подразумеваемой файлом изображения или используемой видеокартой и монитором. Используя гамму 2.2 (стандарт для персональных компьютеров), было бы теоретически возможно передать динамический диапазон из практически 18 f-ступеней (об этом расскажет глава о коррекции гаммы, когда будет написана). И даже в этом случае он мог бы пострадать от сильной постеризации. Единственным на сегодня стандартным решением для получения практически бесконечного динамического диапазона (без видимой постеризации) является использование файлов расширенного динамического диапазона (HDR) в Photoshop(или другой программе, например, с поддержкой формата OpenEXR).
    • Автор: VladOr
      Резкость описывает различимость деталей на фотографии, и она может использоваться как важный творческий инструмент для выделения текстуры. Соответствующая техника фотографии и пост-обработки может значительно улучшить резкость, хотя она безусловно ограничена возможностями вашей камеры, увеличением изображения и дистанцией просмотра. На воспринимаемую резкость изображения влияют два фундаментальных фактора: разрешение и чёткость.
      Четкость
      Высокая Низкая Чёткость описывает степень размытия границ, так что высокая чёткость подразумевает резкие, чётко видимые границы.
      Разрешение Высокое Низкое Разрешение описывает способность камеры отделить близко расположенные элементы друг от друга, на примере близко расположенных вертикальных линий, показанных выше.
      Разрешение цифровых камер ограничено их цифровыми сенсорами, в то время как чёткость зависит как от качества используемого объектива, так и от типа пост-обработки. Чёткость является единственным аспектом резкости, который всё ещё доступен вашему контролю, после того как снимок сделан, и именно чёткость повышается, когда изображение подвергается повышению резкости (см. «Нерезкая маска»).
      Сравнение
      Фотографии требуют и высокой чёткости, и высокого разрешения, чтобы они воспринимались как достаточно резкие. Следующий пример разработан для того, чтобы дать вам понять, как каждый из факторов влияет на снимок:
      Четкость:высокая Разрешение:низкое Четкость:низкая Разрешение:высокое Четкость:высокая Разрешение:высокое Свойства резкости
      Резкость также зависит от других факторов, которые влияют на наше восприятие разрешения и чёткости. Визуальный шум (или зерно плёнки) обычно пагубно влияет на изображение, однако малое количество шума может на самом деле повысить ощущение резкости. Рассмотрим следующий пример:
      Шум невелик, размыто Шум велик, резко Несмотря на то, что оба изображения не подвергались повышению резкости, пример слева кажется более размытым и менее детальным. Визуальный шум может быть очень мелким и иметь очень высокую чёткость — и глаз, обманываясь им, воспринимает детали как резкие.
      Резкость зависит также от дистанции просмотра. Изображения, предназначенные для просмотра с большого расстояния, такие как постеры или рекламные щиты, могут иметь намного меньшее разрешение, чем отпечатки для галереи искусств, но могут при этом казаться более резкими в связи с дистанцией просмотра. Имейте это свойство в виду, задавая резкость для своего изображения, поскольку оптимальная резкость необязательно та, при которой оно лучше всего выглядит у вас на экране.
      Кроме того, резкость значительно зависит от вашего обращения с камерой. Даже мельчайшие сотрясения камеры могут трагически снизить резкость изображения. Правильно подобранные выдержки, использование устойчивого штатива и блокировка зеркала тоже могут значительно повлиять на резкость ваших отпечатков.
    • Автор: VladOr
      Разрядность, или глубина цветности, определяет, сколько уникальных оттенков цвета доступны в палитре изображения в терминах количества двоичных 0 и 1, или «бит», используемых для определения каждого цвета. Это не означает, что изображение обязательно использует все эти цвета, а скорее говорит о том, что цвета могут быть описаны с определённым уровнем точности. Для чёрно-белого изображения разрядность определяет количество доступных оттенков серого. Изображения с высокой разрядностью могут использовать больше градаций серого или оттенков цвета, поскольку возможно большее число комбинаций 0 и 1.
      Терминология
      Каждый цветной пиксель цифрового изображения создаётся посредством комбинации трёх первичных цветов: красного, зелёного и синего. Каждый первичный цвет часто называют «каналом цветности», и он может иметь любые значения интенсивности в пределах заданной разрядности. Разрядность для каждого канала цветности задаётся в «битах на канал». Термин «бит на пиксель» (bpp) означает сумму числа бит во всех трёх каналах и представляет общее количество цветов, доступное для каждого пикселя. Для цветных изображений зачастую неясно, какая из цифр указана. Использование «bpp» в качестве суффикса позволяет внести ясность в этом вопросе.
      Пример
      Большинство цветных изображений с цифровых камер имеют 8 бит на канал, то есть могут использовать вплоть до восьми 0 и 1. Это позволяет использовать 28 или 256 различных комбинаций, транслируемых в 256 различных значений интенсивности для каждого первичного цвета. Когда все три первичных цвета объединяются в одном пикселе, это позволяет создавать 28x3 или 16.777.216 различных цветов, называемых также «полный цвет». Это означает 24 бита на пиксель, поскольку каждый пиксель состоит из трёх 8-битных каналов. Число оттенков цвета, доступное для любого X-битного изображения, составляет 2X, если X означает количество бит на пиксель, и 23X, если X означает количество бит на канал.
      Сравнение
      Следующая таблица иллюстрирует различные типы изображений в терминах их разрядности, числа возможных цветов и общеупотребительных названий.
      bpp Количество цветов Название 1 2 Монохром 2 4 CGA 4 16 EGA 8 256 VGA 16 65536 XGA, High Color 24 16777216 SVGA, True Color 36 16777216 + прозрачность   48 281 триллион   Полезные советы
      Человеческий глаз может различить порядка 10 миллионов цветов, посему сохранять изображение с большей разрядностью, чем 24 bpp, избыточно, если оно предназначено только для просмотра. С другой стороны, изображения с разрядностью выше 24 bpp полезны, поскольку они лучше выдерживают пост-обработку (см. «Постеризация изображений»). Градации цвета в изображениях менее 8 бит на канал цветности могут быть чётко заметны на гистограмме изображения. Доступная глубина цветности зависит от типа файла. Стандартные файлы JPEG и TIFFмогут использовать только 8 и 16 бит на канал, соответственно.