У цій відповіді перераховано 3 методи зменшення шуму:
Чи може хтось пролити більше світла щодо двох останніх прийомів?
Як можна робити багато фотографій і в середньому зменшити шум? Як їх середній? І чому це працює?
Як зниження роздільної здатності зменшує шум?
Відповіді:
Останні два - це те саме, що працює і завдяки тому, що в більшості випадків шум настільки ж ймовірний, що підштовхне значення пікселя вгору, як і понизити значення вниз.
Скажімо, "справжнє" значення даного пікселя - 100 (з 255). Зробіть 10 зображень однієї сцени в галасливих умовах і ви можете записати такі значення:
104, 99, 98, 100, 101, 105, 99, 102, 94, 105
усереднення цих значень (шляхом їх додавання та ділення на 10) дає наступне значення пікселя: 100,7, яке округлятиметься до 101, що набагато ближче до справжнього значення, ніж ви могли б очікувати, якщо вам доведеться вибрати лише одне з 10 зображень навмання.
Щодо того, як для цього є спеціальні програмні пакети (пошук укладання зображень, я думаю, Deep Sky Stacker - популярний вибір). Крім того, ви можете зробити це в більшості редагування зображень, завантаживши кілька шарів і об'єднавши пари шарів (більш новітні версії Photoshop мають спеціальні функції укладання, які трохи краще).
Той самий принцип лежить за зменшенням роздільної здатності. Один з способів зробити це називається "binning", за допомогою якого ви поєднуєте чотири суміжні пікселі в одне. Тож уявіть чотири пікселі, що відповідають площині плоского кольору в зображенні, яка повинна мати однакове значення 100:
102, 103
93, 101
усереднення їх дає єдиний піксель зі значенням 99,75, що округляє до 100.
Між іншим, зробити кілька знімків та їх усереднення еквівалентно тривалій експозиції, за винятком:
-
Нарешті, що стосується мінімізації шуму, то золотим правилом є отримати якомога більше світла. Усереднення декількох експозицій робить це (важливе значення має загальне захоплене світло). Зниження потужності справді торгує шумом для вирішення.
У кремнію є ефект, який називається тепловим шумом (шум Джонсона). Це, в основному, електрони, відриваються від підкладки і додаються до вибивання електронів фотонами. Ці електрони потім вважаються частиною "сигналу" від датчика, створюючи шум. Цей шум поширюється гауссовим і має середнє значення нуля.
Тепловий шум зростає з підвищенням температури, тому датчик охолодження працює краще.
Це працює лише для випадкового шуму із середнім нулем. Якщо шум є випадковим (достатньо), він ніколи не буває однаковим, тоді як має бути сцена, в якій ви фотографуєтесь. Оскільки інформація про сцену записується кілька разів, щоразу з дещо різним шумом можна середнє значення пікселів та отримання більш високого співвідношення сигнал / шум, ніж при одному захопленні. Це означає, що сцена повинна бути статичною.
Залежно від того, як досягнути більший датчик, ви можете отримати менше шуму. Один з прийомів - підтримувати постійний розмір фізичного датчика, а потім поєднувати кілька фізичних пікселів в один логічний. Або фізичний розмір датчика може бути різним.
Комбінуючи кілька фізичних пікселів в один логічний, ви можете домогтися такого ж зменшення шуму, що і за допомогою комбінування декількох знімків.
Збільшуючи фізичний розмір пікселя, можна зменшити шум від зчитування та посилення. Що більший піксель, то це більша кількість електронів у сигналі. Оскільки шум зчитування та посилення близький до фіксованого для будь-якої технології виробництва (розмір транзистора), можна досягти більшого співвідношення сигнал / шум.