Чому виникає ілюзія деталей у фотошумі?

У мене є таке зображення, яке містить галасливі гори.

У нижній частині зображення співвідношення сигнал / шум занадто низьке, щоб містити фактичні деталі, але коли я видаляю весь шум з цієї області, воно не виглядає природним (з моєї точки зору). Чому в цьому випадку шум створює ілюзію деталізації? Коли слід зупинитись на зниженні шуму, щоб зберегти природний вигляд?

Остаточний (незначно видалений шум і загострений):

Оригінал

Оригінальний загострений

Оригінальний позначений

Хоча може існувати правда щодо принципу, що шум додає ілюзію деталізації, я вважаю, що ви неправильно трактуєте те, що дивитесь.

Якщо я видалю весь шум у нижній частині, він не буде виглядати природним (з моєї точки зору)

Це в основному тому, що жоден алгоритм зменшення шуму не може ідеально видалити весь шум і зберегти всі деталі. Версія, яку ви отримуєте після запуску шумозахисту, не є точним зображенням сцени без будь-якого шуму, а натомість є зображенням, яке було змінено, видаляючи деякий шум, але разом з ним видаляючи або змінюючи деталі.

Кінцеві результати відрізняються різними алгоритмами, але ніщо, що видаляє значну кількість шуму, не дасть тобі виглядати так само «природно», як оригінал, якби не було шуму. Різниця між алгоритмами лише змінює як неприродне, так і те, наскільки це неприродне.

Більш підходящим експериментом може бути початок з точної фотографії з низьким рівнем шуму та додавання до неї шуму.

Що стосується первинного твердження, шум може принаймні замаскувати деякі помітні артефакти, а маскування помітних артефактів може створити ілюзію, що ви почали в першу чергу більш достовірне зображення. Шум може замаскувати смуги, які ви в іншому випадку отримаєте з 24-бітового кольору в деяких градієнтах, він може замаскувати блокування, якщо зображення використовує стиснення втрати, а також може замаскувати неприродне згладжування / зменшення шуму (як, якщо зображення виглядає неприродно через занадто значно зменшення шуму, додаючи трохи шуму, може приховати це і зробити його "менш неприродним"). Однак, ні в одному з цих випадків це фактично не додавання будь-яких точних деталей, це просто надання ілюзії більш вірного образу, оскільки це маскування показових знаків невірності.

Шум випадковий, він змушує значення сірого коливатися від одного пікселя до іншого. Потім це випадкова інформація, присутня в найменшій шкалі на малюнку. Якщо ви виймете його, то це створює ілюзію того, що зображення стає менш різким, оскільки значення сірого вже не змінюються так швидко на найменшій шкалі. Це не означає, що видалення шуму само по собі є поганим. Застосування агресивного зменшення шуму може видалити справжні деталі, але навіть якщо ви видаляєте шум за допомогою укладання зображень, що насправді покращує реальні деталі, видаляючи шум, ви отримаєте зображення, яке зовні виглядає менш різким. Але оскільки в цьому випадку нерізкість також може бути наслідком нерівності, я зазвичай уважно вивчаю зображення, щоб побачити, чи є ознаки реальних проблем (гострі краї або об'єкти, подібні до точок, будуть сильніше розмиті,

На це впливає і те, як працює наше сприйняття. Дивлячись на зображення, ми не завжди скануємо ціле зображення та реконструюємо його у своєму мозку, якщо ми бачили подібне зображення до того, як ми просто використаємо стару збережену версію в нашому мозку та просто модифікуємо її там, де це необхідно. Мозок намагається інтерпретувати те, що бачить, з погляду того, що бачив раніше, в цьому випадку він розпізнає нове зображення як нерізну версію попереднього зображення. Це означає, що люди, які бачать зображення лише з придушеним шумом, не помітять явної нерізкості.

Шум не все так випадково. Більшість фотосайтів отримують фотонні хіти під час експозиції. Ці удари викликають електричний заряд. Оскільки випромінюване світло відтворюється на датчику короткий час і тому, що проектоване зображення з лінзи слабке, для посилення заряду потрібно посилення. Після експозиції кожен заряд фотосайту направляється на перетворювач та підсилювач. Результат призначить цифровий клапан для кожного сайту. Розмір посилення базується на налаштуваннях ISO та логіці програмного забезпечення для обробки.

Ідеально було б, якби всі підсилювачі працювали з однаковою ефективністю. Однак цього ще потрібно досягти. Кожен підсилювач - це сутність з дещо різним темпераментом. Результатом є індукована статика, яку ми називаємо шумом. Це фіксований шум візерунка. Він відображається як візерунок пікселів, який повинен відтворюватися без опромінення, тобто чорний, відображаючись як темно-сірий. Це шум, який ви сприймаєте.

Додайте до цього цвітіння. Це те, що відбувається, коли фотосайт перенасичений занадто великою експозицією. Частина заряду просочується до сусідніх фотосайтів. Цей акт наводить помилкові дані на цих сусідніх фотосайтах.

На додаток до того, що сказали інші учасники: алгоритм, який ви використовували, впливає на грубі деталі, він не видаляє лише тонкий шум.

Я завантажив сюди розмиті 10-пікс-гауссові копії "оригіналу" та "позначати" тут:

http://filebin.net/97jdl8sd5t або тут http://imgur.com/a/5eUW3

(ви можете зробити це самостійно). Якщо швидко переключитися між ними, ви побачите істотну різницю - яка ще сильніше, якщо зображення не розмиті.

Відповідь: це не ілюзія, відтінки "оригінального" зображення, безумовно, містять більше контрасту.

Примітка 1: спостерігається помітне збільшення різкості відтінків у "позначених" порівняно з "оригіналом". Я не знаю про те, що це могло спричинити. Примітка 2: деякі інструменти позначають окремі настройки для грубого шуму (прикладом може бути NoiseNinja). Примітка 3: у деяких інструментах для позначення деноазу називається "гамма". Цей параметр може вплинути на агресію позначення в тіні. "Гамма" зазвичай задається гаммою кольорового простору зображення.