Уменьшение уровня шума через усреднение изображения

Шум картинки может ухудшить уровень детализации в цифровых или аналоговых фотографиях, и, соответственно, уменьшение шума может значительно улучшить изображение при выводе на экран или печать. Проблема состоит в том, что большинство способов уменьшения или устранения шума в конечном итоге приводят к смягчению картинки.

Некоторое смягчение может быть приемлемо для снимков, на которых по большей части изображена гладкая поверхность воды или небо, но, к примеру, листва деревьев на пейзажах может существенно пострадать даже от минимальных попыток понизить уровень шума.

В данной статье мы сравним пару общих способов снижения уровня шума, а также опишем альтернативную технику: усреднение нескольких снимков с различной выдержкой, чтобы снизить уровень шума. Усреднение картинки часто применяется для снимков звездного неба, но, возможно, не так отлично подходит для иных типов съемки при малой освещенности и ночью.

При усреднении мы можем уменьшить уровень шума без ущерба для детализации, так как при этом фактически увеличивается соотношение сигнал-шум(SNR) картинки. Дополнительным бонусом будет то, что усреднение может также увеличить битовую глубину.

Усреднение может также быть полезно для тех, кто хочет имитировать гладкость ISO 100, но чья камера поддерживает только ISO 200(как большинство моделей цифровых зеркальных камер Nikon).

Общая концепция

Усреднение картинок работает, отталкиваясь от того предположения, что шум в изображении будет фактически случайным. Таким образом, случайные флуктуации выше и ниже фактических данных картинки постепенно убираются, создавая одно среднее изображение из нескольких.

Если бы вы сделали два снимка гладкого серого пятна, используя те же параметра камеры и при одинаковых условиях(температура, освещение и т.д.), то вы бы получили картинки, аналогичные тем, что показаны на графике ниже:

Уменьшение уровня шума через усреднение картинки Приведенный выше участок графика представляет в виде синих и красных полос колебания яркости пикселей верхнего и нижнего картинок соответственно. Пунктирная горизонтальная линия представляет собой среднее значение, или то, как бы выглядел этот участок, если бы уровень шума был равен нулю.

Обратите внимание, что и красная, и синяя линии пересекают нулевую отметку вверх и вниз. Если мы возьмем значение пикселя в каждой точке вдоль данной линии, и выведем среднее значение для верхнего и нижнего картинки в данной точке, то изменение яркости будет выглядеть следующим образом:

Уменьшение уровня шума через усреднение картинки Даже с учетом того, что график усредненных значений все равно пересекает нулевую отметку, амплитуда максимального отклонения от нее значительно уменьшилась. Визуально, это проявляется в виде сглаживания картинки. Два усредненных картинки, как правило, имеют шум сопоставимый с половиной чувствительности для установок ISO. Так что два усредненных картинки, снятых в ISO 400 сопоставимы с одним изображением, снятым с ISO 200, и так далее.

В общем, величина шума флуктуации уменьшается на величину, равную корню квадратному из числа усредненных картинок. Таким образом, чтобы приобрести снижение шума в два раза, вам необходимо иметь 4 усредненных картинки.

Шум и детализация: сравнение

Следующая ситуация на реальном примере иллюстрирует эффективность усреднения картинок. Данная фотография была сделана при ISO 1600 при помощи Canon EOS 300D Digital Rebel, и на ней наблюдается слишком высокий уровень шума:

Уменьшение уровня шума через усреднение картинки Обратите внимание, как усреднение снижает уровень шума и в то же время повышает детализацию для каждой области. Лучше всего использовать для таких задач программы для снижения уровня шума, такие как Neat Image. В следующем сравнении мы привели также результаты, полученные с ее помощью:
Уменьшение уровня шума через усреднение картинки
Снижение шума при помощи Neat Image Pro Plus 4.5 при параметрах по умолчанию и «автоматической тонкой настройкой»

Neat Image лучше иных приложений подходит для снижения шума на фото неба, но в то же время приводит к потере некоторых мелких деталей в ветвях деревьев или на снимках открытой кирпичной кладки. Для восстановления детализации можно легко использовать увеличение резкости.

Это улучшит вид картинки, однако увеличение резкости не может восстановить потерянную информацию. Фильтр Медиана — это простой способ, доступный в большинстве версий Photoshop. Он рассчитывает значение каждого пикселя, принимая среднее значение всех соседних пикселей.

Этот способ эффективен при удалении незначительного шума, однако он не справляется с большим шумом и устраняет детализацию на уровне пикселей. В целом, Neat Image — это лучший вариант для тех случаев, когда вы не можете использовать усреднение картинки(при ручной съемке).

В идеале можно использовать комбинацию двух способов: усреднить картинки, чтобы увеличить отношение сигнал-шум, насколько это возможно, а далее применить Neat Image для удаления оставшегося шума:

Уменьшение уровня шума через усреднение картинки
Снижение шума при помощи Neat Image Pro Plus 4.5 при параметрах по умолчанию и «автоматической тонкой настройкой»

Обратите внимание, как после применения обоих способов, нам удалось сохранить четкость вертикальных швов между кирпичами и в то же время добиться низкого уровня шума. К недостаткам способа усреднения относят требования к объему хранимой информации(пару файлов картинок для одной фотографии) и, возможно, более длительное время обработки.

Усреднение не срабатывает для картинок, которые имеют шумовую полосатость или шум с фиксированным узором. Обратите внимание, что на приведенном изображении ярко-белые «горячие пиксели» в левом нижнем и верхнем углах так и не исчезли после применения усреднения.

Для усреднения, в отличие от иных способов, требуется нулевое смещение. Так что следует быть особенно осторожным при применении данной техники, и использовать ее только для снимков, сделанных с жестко закрепленного штатива.

Усреднение картинок в Photoshop при помощи слоев

Выполнение усреднения картинок при помощи слоев выполняется в Adobe Photoshop относительно быстро. Идея состоит в том, чтобы поместить каждое изображение на отдельном слое и смешать их так, чтобы каждый слой включался в финальное изображение равномерно. Если в силу определенных причин один из слоев влияет на финальное изображение больше, чем иные, смешивание картинок не будет столь эффективным.

Для выполнения данной техники сначала необходимо загрузить все картинки, которые должны быть усреднены, в Photoshop, а далее скопировать и вставить каждое поверх друг друга так, чтобы они находились в том же самом окне проекта. После того, как это будет сделано, можно без труда начинать усреднение.

Ключевой момент здесь — помнить, что в Photoshop непрозрачность каждого слоя определяет, насколько он «пропускает» нижележащий слой, и то же самое относится к каждому следующему изображению внизу. Это означает, что, к примеру, для правильного усреднения четырех картинок не следует устанавливать непрозрачность каждого слоя на 25%.

Вместо этого непрозрачность нижнего(фонового) слоя необходимо установить на 100%, для слоя поверх него — 50%, следующего — 33%, и, наконец, верхнего слоя — 25%.

Для усреднения любого числа картинок, процент непрозрачности каждого слоя рассчитывается следующим образом:

Уменьшение уровня шума через усреднение картинки

Рекомендации

Когда необходимо выполнять усреднение картинок, а не просто установить большую выдержку при низкой скорости ISO? Ниже приведен перечень случаев, когда более эффективной может оказаться описанная выше процедура:

  • Чтобы убрать слишком сильный шум с фиксированным узором из-за длинной выдержки;
  • Для камер, которые не имеют режима лампы, вы можете легко ограничить выдержку до 15-30 секунд. Для таких случаев надо учитывать следующее: необходимо делать два снимка при ISO 800 и выдержке 30 секунд, чтобы они были приблизительно эквивалентны(как по яркости, так и по уровню шума), и ещё один при выдержке 60 секунд и ISO 400. Возможны и иные комбинации;
  • В ситуациях, когда вы не можете гарантировать прерывание за определенный момент времени без воздействия на аппаратуру захвата или сцену. В виде примера, можно привести фото, снимаемые в общественном месте, когда вам необходимо обеспечить низкий уровень шума, но вы не можете установить достаточно длительную выдержку, так как напротив объекта съемки постоянно проходят пешеходы. В таком случае вы можете сделать пару коротких снимков в интервалах между проходами пешеходов;
  • Чтобы выборочно заморозить движущийся объект с низкой детализацией и при этом сохранить низкий уровень шума и высокую детализацию для объектов на фоне, которые движутся медленнее или являются неподвижными. Примером этого будет звездная ночь с листвой на переднем плане;
  • Чтобы уменьшить шум в тенях(даже для снимков с низким ISO), для которых вы хотели бы позже увеличить детализацию через процесс пост-обработки.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *