Fotoğrafik gürültüde neden ayrıntı yanılsaması var?

Gürültülü dağlar içeren aşağıdaki görüntüye sahibim.

Görüntünün alt kısmında, sinyal / gürültü oranı gerçek ayrıntıları içeremeyecek kadar düşüktür, ancak bu alandaki tüm gürültüyü kaldırdığımda, doğal olarak görünmüyor (benim bakış açımdan). Gürültü neden bu durumda ayrıntı yanılsaması yaratıyor? Doğal görünümü korumak için gürültü azaltmada ne zaman durmalıyım?

Final (hafifçe gürültü çıkartıldı ve bilenmiş):

orijinal

Orijinal Bilenmiş

Orijinal Gürültü

Gürültünün ayrıntı yanılsamasını eklediği ilkesi doğru olsa da, bu örnekte baktığınız şeyi yanlış yorumladığınızı düşünüyorum.

Alt kısmındaki tüm gürültüyü kaldırırsam, doğal görünmeyecektir (benim bakış açımdan)

Bunun nedeni, hiçbir gürültü azaltma algoritmasının tüm gürültüyü mükemmel bir şekilde kaldıramaması ve tüm ayrıntıları koruyamamasıdır. Gürültü giderme işleminizi çalıştırdıktan sonra aldığınız sürüm , herhangi bir gürültü olmadan sahnenin doğru bir temsili değildir , bunun yerine değiştirilmiş, biraz gürültüyü kaldıran, ancak ayrıntıyı da kaldıran veya değiştiren bir görüntüdür.

Nihai sonuçta farklı algoritmalar değişiklik gösterir, ancak önemli miktarda gürültüyü kaldıran hiçbir şey, orijinalin gürültüye sahip olmadığı kadar "doğal" gibi görünen bir şey verir. Algoritmalar arasındaki varyans sadece ne kadar doğal olmayan ve doğal olmayan bir şekilde değişir .

Daha uygun bir deney, doğru, düşük gürültülü bir fotoğrafla başlamak ve buna gürültü eklemek olabilir.

Orijinal iddiaya gelince, gürültü en azından bazı göze çarpan eserleri maskeleyebilir ve göze çarpan eserleri maskelemek, başlangıçta daha sadakatle doğru bir görüntü ile başladığınız yanılsamayı verebilir. Gürültü, aksi takdirde bazı degradelerde 24 bit renkten alacağınız bantlamayı maskeleyebilir, görüntü kayıplı sıkıştırma kullandıysa engellemeyi maskeleyebilir ve doğal olmayan yumuşatma / gürültü azaltmayı maskeleyebilir (bir görüntü çok doğal olmadığında olduğu gibi) biraz gürültü azaltma, biraz gürültü eklenmesi bunu maskeleyebilir ve "daha az doğal olmayan" görünmesini sağlayabilir). Bununla birlikte, bu vakaların hiçbirinde aslında herhangi bir doğru detay eklememek değil, sadece daha sadık bir imaj yanılsaması veriyor çünkü sadakatsizlik anlatım belirtilerini maskeliyor.

Gürültü rastgele, gri değerlerin bir pikselden diğerine dalgalanmasına neden oluyor. Bu daha sonra resimdeki en küçük ölçekte bulunan rastgele bilgilerdir. Bunu kaldırırsanız, gri değerler artık en küçük ölçekte hızlı değişmediği için görüntünün yanılsamasını daha az keskin hale getirir. Bu, gürültünün giderilmesinin kendi başına kötü olduğu anlamına gelmez. Agresif gürültü azaltma uygulamak gerçek ayrıntıları kaldırabilir, ancak paraziti kaldırırken gerçek ayrıntıları gerçekten artıran görüntü yığınını kullanarak paraziti kaldırsanız bile, yüzeysel olarak daha az keskin görünen bir görüntü elde edersiniz. Ancak bu durumda keskinlik aynı zamanda yanlış hizalamadan da kaynaklanabileceğinden, genellikle gerçek problemlerin belirtileri olup olmadığını görmek için görüntüyü yakından inceleyeceğim (keskin kenarlar veya nokta benzeri nesneler daha fazla lekelenecek,

Bu aynı zamanda algımızın çalışma şeklinden de etkilenir. Bir görüntüye baktığımızda, beynimizdeki eski depolanmış sürümü kullanmadan ve gerektiğinde değiştirmeden önce benzer bir görüntü gördüysek, görüntünün tamamını her zaman taramaz ve beynimizde yeniden yapılandırmayız. Beyin gördüklerini daha önce gördükleri açısından yorumlamaya çalışır, bu durumda yeni görüntüyü bir önceki görüntünün keskin olmayan bir versiyonu olarak tanır. Bu, görüntüyü yalnızca parazit bastırılmış olarak gören kişilerin görünürdeki keskinliği fark etmeyeceği anlamına gelir.

Gürültü o kadar da rasgele değil. Çoğu fotosit pozlama sırasında foton vuruşları alır. Bu vuruşlar bir elektrik yükü indükler. Maruz kalan ışık sensör üzerinde kısa bir süre oynadığı ve mercekten yansıtılan görüntü zayıf olduğu için, şarjı güçlendirmek için amplifikasyon gerekir. Pozlamadan sonra, her bir fotosit şarjı bir dönüştürücüye ve amplifikatöre gönderilir. Sonuç her site için bir dijital valf atayacaktır. Amplifikasyon miktarı ISO ayarını ve işleme yazılımı mantığını temel alır.

Tüm amplifikatörlerin aynı verimlilikte çalışması ideal olacaktır. Ancak bu henüz başarılmamıştır. Her amplifikatör, biraz farklı mizaçlara sahip bir varlıktır. Sonuç, gürültü dediğimiz indüklenmiş statiktir. Bu sabit patern gürültüsüdür. Hiçbir pozlama olmadan yani siyah, koyu gri olarak görünmesi gereken bir piksel deseni olarak görünür. Bu, aldığınız gürültü.

Bu çiçeklenme ekleyin. Bir fotosit çok fazla pozlamayla aşırı doygun olduğunda bu olur. Yükün bir kısmı bitişik fotositlere sızıyor. Bu eylem, bu bitişik fotositlerde yanlış verileri indükler.

Diğer katılımcıların söylediklerine ek olarak: kullandığınız algoritma kaba ayrıntıyı etkiliyor, sadece ince gürültüyü ortadan kaldırmıyor.

Burada "orijinal" ve "denoised" 10 piksel Gauss bulanık kopyalarını yükledim:

http://filebin.net/97jdl8sd5t veya burada http://imgur.com/a/5eUW3

(kendiniz yapabilirsiniz). Aralarında hızlı bir şekilde geçiş yaparsanız, önemli bir fark görürsünüz - görüntüler bulanık değilse daha da güçlüdür.

Cevap: illüzyon değil, "orijinal" görüntünün tonları kesinlikle daha fazla kontrast içeriyor.

Not 1: "orijinal" ile karşılaştırıldığında "denoised" (açık renk tonları) vurgularında belirgin keskinlik artışı var. Buna neyin sebep olabileceğini bilmiyorum. Not 2: bazı gürültü giderme araçlarının kaba gürültü için ayrı ayarları vardır (NoiseNinja bir örnektir). Not 3: Bazı denoise araçlarında "gama" adı verilen bir ayar vardır. Bu ayar gölgelerdeki denoise saldırganlığını etkileyebilir. "Gama" normalde görüntünün renk uzayının gama değerine ayarlanır.