W tej odpowiedzi wymieniono 3 techniki zmniejszania hałasu:
Czy ktoś może rzucić więcej światła na dwie ostatnie techniki?
W jaki sposób robienie wielu zdjęć i ich uśrednianie może zredukować hałas? Jak je uśrednić? I dlaczego to zadziała?
W jaki sposób obniżenie rozdzielczości zmniejsza szum?
Odpowiedzi:
Dwa ostatnie są w rzeczywistości takie same i działają z uwagi na fakt, że w większości przypadków szum jest tak samo prawdopodobny, aby podnieść wartość piksela w górę, jak w przypadku obniżenia tej wartości.
Powiedzmy, że „prawdziwa” wartość danego piksela wynosi 100 (spośród 255). Zrób 10 zdjęć tej samej sceny w hałaśliwych warunkach, a możesz zapisać następujące wartości:
104, 99, 98, 100, 101, 105, 99, 102, 94, 105
uśrednienie tych wartości (poprzez dodanie ich i podzielenie przez 10) daje następującą wartość piksela: 100,7, która zaokrągliby do 101, co jest znacznie bliższe rzeczywistej wartości, niż można się spodziewać, gdybyś musiał wybrać tylko jedną z 10 zdjęć losowo.
Jeśli chodzi o to, w jaki sposób istnieją do tego specjalistyczne pakiety oprogramowania (szukaj w stosach obrazów, myślę, że Deep Sky Stacker jest popularnym wyborem). Alternatywnie możesz to zrobić w większości edycji obrazu, ładując kilka warstw i łącząc pary warstw (nowsze wersje Photoshopa mają specjalne funkcje układania, które są nieco lepsze).
Ta sama zasada leży u podstaw zmniejszenia rozdzielczości. Jedną z technik służących do tego jest „binning”, w którym łączy się cztery sąsiednie piksele w jeden. Wyobraźmy sobie cztery piksele odpowiadające obszarowi płaskiego koloru na obrazie, który powinien mieć jednolitą wartość 100:
102, 103
93, 101
uśrednienie ich daje pojedynczy piksel o wartości 99,75, który zaokrągla do 100.
Nawiasem mówiąc, zrobienie kilku zdjęć i ich uśrednienie jest równoważne zrobieniu dłuższej ekspozycji, z wyjątkiem:
-
Wreszcie, jeśli chodzi o minimalizację hałasu, złotą zasadą jest uzyskanie jak największej ilości światła. Czyni to uśrednianie kilku ekspozycji (liczy się całkowita ilość przechwyconego światła). Próbkowanie w dół jest naprawdę szumem handlowym dla rozdzielczości.
W krzemie występuje efekt zwany hałasem termicznym (hałas Johnsona). Zasadniczo elektrony zostały oderwane od podłoża i dodane do elektronów wyrzucanych przez fotony. Te elektrony są następnie uważane za część „sygnału” z czujnika, powodując hałas. Ten rodzaj hałasu jest rozkładem Gaussa i ma średnią wartość zero.
Hałas termiczny rośnie wraz z temperaturą, dlatego chłodniejszy czujnik działa lepiej.
Działa to tylko w przypadku szumu losowego ze średnią zero. Jeśli szum jest przypadkowy (wystarczający), nigdy nie jest taki sam, a scena, na której robisz zdjęcie, powinna być. Ponieważ informacje o scenie są rejestrowane kilka razy, za każdym razem z nieco innym szumem możliwe jest uśrednienie pikseli i uzyskanie wyższego stosunku sygnału do szumu niż z jednego przechwytywania. Oznacza to, że scena musi być statyczna.
W zależności od sposobu uzyskania większego czujnika możesz uzyskać mniej hałasu. Jedną z technik jest utrzymanie stałego rozmiaru czujnika fizycznego, a następnie połączenie kilku fizycznych pikseli w jeden logiczny. Lub fizyczny rozmiar czujnika może być inny.
Łącząc kilka fizycznych pikseli w jeden logiczny, można osiągnąć taki sam rodzaj redukcji szumów, jak przez połączenie kilku przechwyceń.
Zwiększając fizyczny rozmiar piksela, można zmniejszyć szum z odczytu i wzmocnienia. Im większy piksel, tym większa liczba elektronów w sygnale. Ponieważ szum odczytu i wzmocnienia jest bliski wartości stałej dla dowolnej technologii produkcji (rozmiar tranzystora), możliwe jest uzyskanie większego stosunku sygnału do szumu.