Що таке статистичний розподіл шуму датчика?

Шум датчика - випадкова зміна значень пікселів, але що це за випадковий? Чи слід за нормальним розподілом , одним із гамма-розподілів чи чимось фанкі, як дистрибутив F ?

Які програми мають ці знання?

— Еван Кралл
джерело

Існує багато різних джерел шуму в зображеннях з різними розподілами. Наприклад, шум пострілу, який є великим учасником при слабкому освітленні, виникає внаслідок випадкового випромінювання фотонів за розподілом пуассона. Шум темного струму та шум читання (основний внесок у тіньовий шум при хорошому освітленні) є складнішими, оскільки вони демонструють смуги частоти і рідко розподіляються рівномірно.

Що стосується застосування цих знань, більшість комерційних програм для зменшення шуму працює, встановлюючи розподіл на дані зображення, знаходячи область постійного кольору (автоматично або за допомогою втручання користувача) для оцінки параметрів розподілу, тому знаючи ці значення заздалегідь, це не важливий.

— Метт Грум
джерело

Чи можете ви розширити темний струм і прочитати шум?

— Гарет Клаборн

Про які алгоритми зменшення шуму ви говорите? Я знаю, що нелокальні засоби (Buades, 2004), сумарна варіація (ROF, 98) та анізотропна дифузія (перона та малік) не мають. Або є якісь комерційні пакети, які не опублікували алгоритм, про який ви говорите?

— mmr

@mmr Назад, коли я використовував комерційне програмне забезпечення Neat Image, він шукав патч без деталей, який можна використовувати для оцінки шуму, і ви можете "допомогти", вибравши такий патч вручну.

— coneslayer

@mmr Так, я говорив про програмне забезпечення для зменшення шуму, а не про опубліковані алгоритми, відредаговані, щоб уникнути плутанини

— Matt Grum

Темний струм - це струм, що генерується в датчику, через те, що відбувається, коли фотон потрапляє в піксель, що відбувається, а не випадково без фотона. Шум пострілу пояснюється тим, що фотони є дискретними одиницями світла, і коли ви знижуєтесь на певному низькому рівні світла, ви покладаєтесь на "удачу", яка розіграється на вашу користь у деяких пікселях, а не в інших. (Подумайте про це як на рулетку: кожна клітина робить ставку на 23 (отримуючи фотон). 1 з 38 (це?) Пікселі виграють під час знімка, решта програє. Ви отримаєте шум. При достатньому кількості фотонів / часу, справжній малюнок стає очевидним , тому що ви усереднити.

— Dannie