Bruit et taille de l'image
La tâche est très simple : réduire le bruit avec le downsizing (downsize, c'est-à-dire réduire la taille de l'image).
Questions connexes:
- Est-il possible de réduire une photo de 100 mégapixels à 10 mégapixels (10x) tout en obtenant une image 10x plus nette et sans bruit ?
- Est-il possible de ne laisser que des informations utiles sur les pixels dans l'image lors de la réduction de taille ?
- Existe-t-il des logiciels spécialisés pour de telles manipulations ?
- Comment réduire le bruit tout en conservant une quantité de détails acceptable à l'aide des outils classiques d'Adobe Photoshop et d'autres éditeurs courants ?
- Est-il possible de filmer à un ISO élevé, de réduire l'image de moitié et d'obtenir le niveau de bruit correspondant à ISO/2 ?
Peut-être que quelqu'un dans les commentaires partagera sa méthode ou révélera ses secrets et astuces liés au bruit et à la réduction des effectifs.
Matériel préparé Arkady Shapoval. Formation/Consultation | Youtube | Facebook | Instagram | Twitter | Telegram
1. si la pureté de l'image pouvait être mesurée quantitativement, il serait alors possible de dire combien de fois l'image est devenue plus propre
2. tous les pixels sont utiles, donc lorsque vous diminuez la taille, le nombre de pixels utiles diminuera :)
5. Non. Ce n'est pas lié du tout, seulement indirectement.
Vous pouvez même le quantifier à l'aide de Photoshop.
Comment? Qu'est-ce qu'un signal et qu'est-ce qu'un bruit, nous ne pouvons le déterminer qu'empiriquement. Après numérisation, tout est signal. Prenons un cas extrême, nous photographions notre propre bruit de la matrice afin de poster une photo sur le site - c'est ainsi que le bruit devient un signal.
Capturer des mondes avec des patchs uniformes de couleurs et de luminosité. Ensuite, dans Photoshop, nous traduisons l'histogramme en mode luminosité et considérons mean / std.dev - ce sera une mesure quantitative du bruit de luminosité. Aucun problème
pour une image spécifique.
Pour une matrice et des conditions d'éclairage spécifiques. Le niveau de bruit sera reproductible. Ce ne sera pas exactement la même chose, mais les chiffres seront dans l'erreur de mesure
Je suis d'accord avec Mikhail, mais il y en a un MAIS: lors du redimensionnement, les algorithmes de redimensionnement travailleront différemment sur une surface unie et sur de vraies photos.
Quel est le problème avec la mesure ? Nous retirons une feuille de papier blanche uniformément éclairée et obtenons une norme de bruit.
Nous obtenons la norme de bruit sous un éclairage uniforme d'une feuille de papier ordinaire blanche. Les objets réels sont éclairés de manière inégale. Le bruit est plus perceptible dans l'ombre que dans l'éclairage. Sur des détails-texture-texture fins, le bruit est plus difficile à séparer du signal utile que sur des objets uniformément colorés.
En général, le bruit a trois composantes.
Certaines constantes conditionnelles associées à l'inhomogénéité du capteur. Deux cellules photosensibles, éclairées par le même nombre de photons, tombant conditionnellement sous le même angle, donneront des valeurs légèrement différentes, car la taille des cellules est différente, un filtre de densité légèrement différente est installé au-dessus d'elles, etc. Celles. paramètre purement physique et caractéristique de conception.
Composante conditionnellement variable, l'erreur de chaque mesure ultérieure.
Eh bien, une variable aléatoire distincte en fonction du niveau général d'éclairage. Les photons sont enregistrés comme des particules. Leur nombre est fini. Il y a peu de lumière, le nombre de photons réfléchis et enregistrés sera différent, et plus il y en a, plus le niveau d'éclairage est faible. Une granularité caractéristique apparaîtra, qui est fondamentalement inamovible, et la plus perceptible. Tout simplement parce que 10 photons viennent d'un point de l'image, et 15 d'un autre et, compte tenu des filtres, dans les ombres cela apparaît comme un bruit de couleur. Ou essayer d'augmenter l'exposition d'une scène faiblement éclairée. Ce type de bruit peut être éliminé soit en augmentant la vitesse d'obturation (plus de photons sont enregistrés jusqu'à ce que le bruit dû à l'inhomogénéité de la matrice ne dépasse pas le bruit dû au manque de photons), soit en empilant et en faisant la moyenne.
Il y a un certain niveau de bruit maximum, par exemple, prenons 10 %. Certaines cellules affichaient les composants de couleur avec une précision absolue, certaines étaient erronées de 5 %, certaines de 10 %. La valeur est absolument aléatoire d'une image à l'autre, même sur une cellule (si elle n'est pas cassée). Il est impossible d'obtenir quelque chose de précis à partir de quelque chose au hasard, sauf pour faire la moyenne de nombreux échantillons, ce qui est généralement fait - 10 images identiques et la valeur moyenne de celles-ci - puis, en supposant que le niveau de bruit est toujours inférieur au maximum, nous obtenons " élimination » du bruit .
La feuille blanche permet de connaître ce niveau maximum, c'est tout.
Feuille de papier gris ... plus précisément
Ainsi, vous ne pouvez obtenir qu'un standard de poussière sur la matrice, et non du bruit.
Je vais essayer de répondre à ce que je cherchais)
1. Non. Le bruit est réduit hors de proportion avec la résolution. Cela dépend en grande partie des algorithmes de réduction de taille utilisés.
5. Dans mes prises de vue de test (pour le ravitaillement en réduction de bruit), l'expérience a montré une diminution du bruit ISO / 0,1 (environ). Donc ça ne marchera pas.
Par exemple, j'ai pris une image Nikon D300 à ISO 3200 et j'ai réduit la taille de 4 fois en résolution linéaire (c'est-à-dire 16 fois) en utilisant Perfect Resize et l'algorithme standard de Photoshop avec interpolation bicubique. Sur la base de deux des plaques (lumière-ombre), j'ai calculé le SNR, puis j'ai conduit les copies réduites dans Neat Image pour estimer le niveau de bruit par fréquence. Le résultat est un niveau de bruit correspondant à environ 2000 ISO.
Horaire ici : https://yadi.sk/d/X5VM9FO-zTChF
Résultats SNR :
ISO 3200 2.98
ISO 3200 downsize 6.13 (Parfait) et 5.01 (Photoshop)
ISO 2000 6.19
ISO 1600 7.25
D'une certaine manière
Très intéressant
N'est pas d'accord avec vos observations ?
Arkady a déclaré : la tâche est simple. Vous avez échoué. Besoin d'expérimenter plus.
non, des observations vraiment intéressantes. D'accord
5)
Donc quelque chose divisé par 0,1 est multiplié par 10
a) Réduire de moitié la taille signifie réduire le nombre de pixels de chaque côté d'un peu moins d'un tiers. Si vous réduisez la taille de 50 % de chaque côté, cela équivaut à réduire le cadre d'un facteur quatre.
Celles. pour une taille d'image de 3600x2400 (8.6 MPix) moitié (4.3 MPix), ce sera quelque part autour de 2550*1700. Dans ce cas, l'algorithme ne réduira pas simplement quatre pixels en un, mais recalculera en fait.
b) L'un des facteurs d'augmentation de l'ISO est une diminution linéaire de DD. Lors du sous-échantillonnage, le DD perdu pendant le processus de prise de vue sera en outre consommé par l'algorithme, car les pixels bruyants seront dilués avec les pixels normaux (dans le scénario de base). Ici, évidemment, vous devez comprendre les subtilités des algorithmes d'un éditeur particulier.
https://topazlabs.com/ai-bundle/
J'ai une question sur ce sujet. Par exemple, nous prenons un cadre Nikon complet avec une résolution de 24 mégapixels et 1600 ISO, et une distance focale de 28 mm, prenons une photo. Après cela, nous passons l'appareil photo en mode recadrage et prenons une photo à 18 mm et la même ISO 1600. La question est de savoir comment réduire la résolution de l'image sur recadrage et ISO 1600 sera-t-il toujours aussi clair qu'en plein cadre ?
En mode recadrage, la caméra mordra la partie centrale de l'image, coïncidant avec la même taille du capteur de recadrage. La résolution diminuera de 1.5 fois de chaque côté, au lieu de 6000x4000 ce sera 4000x2667 ou autre. En termes de bruit, la différence sera insignifiante, la matrice est la même, les conditions de prise de vue sont les mêmes. Au niveau de la qualité d'image, la différence dépendra de la qualité de l'objectif (enfin, ou de la qualité des différentes focales pour le zoom).
Mais visuellement il y aura un peu plus de bruit, à condition que les deux photos soient visualisées en plein écran, simplement parce que la deuxième photo sera plus agrandie par rapport à la première, ce qui veut dire tous les défauts (pas seulement le bruit, mais aussi le même chromatisme aberrations) seront également augmentées.
Rien n'en sortira, les détails et le bruit seront 1.5 * 1.5 fois plus, dxo jetez un oeil
moins de détails
1. Non. Dix fois ne fonctionnera pas. Obtenez-le trois fois.
2. Tous les pixels sont utiles. Lors de la réduction des effectifs, l'algorithme du développeur fonctionne et plus l'éditeur est progressif, plus il économisera d'informations.
3. Topaze. Lui seul dispose de tout un ensemble d'outils pour chacune des manipulations. Pour chacun séparément. Peut fonctionner sous Photoshop. Photoshop lui-même n'est pas capable de haute qualité, c'est un outil universel.
4. Rien. Les instruments classiques ne le feront pas tout à fait qualitativement selon les normes modernes. Si vous n'avez pas besoin d'étalol, vous pouvez le faire comme d'habitude.
5. Vous ne pouvez pas. Ça ne marche pas comme ça. Les experts ont déjà posé cette question et sont arrivés à la conclusion que jusqu'à certaines résolutions, une formule pour réduire le bruit à des valeurs ISO élevées fonctionne, et à partir de caméras multi-pixels, c'est complètement différent. Et dans ce cas, la densité de pixels et la taille de la matrice (4/3 1.5 FF MF) jouent un rôle primordial.
Topaz a un problème - il est très vorace en ressources informatiques, il n'est pas si facile pour eux de chasser 1000 photos, en même temps, les redimensionneurs fonctionnent des milliers de fois plus vite.
Oui, pas un éditeur hâtif. Cependant, avec le temps, l'algorithme sera finalisé, tout va dans ce sens. Oui, et la réduction du bruit n'est pas toujours nécessaire pour diffuser des photos.
Et à quel point sharpen-ai fonctionne. Utilisez-le avec précaution après le débruitage et la réduction des effectifs. L'essentiel est de comprendre quoi et comment "se terminer" pour un bon résultat.
1. C'est impossible en principe.
La vie montre que tout est possible. La même IA peut simplement redessiner bkb pour finir l'image, dessiner un pixel au lieu de dix.
Eh bien, sauf avec l'aide de l'IA ...
supprimer le bruit de la matrice = 50% PLUS que ces 12mP nous faisons une taille de 18mP avec un enregistrement tiff 48bit ..le bruit disparaîtra presque………………..
quoi?
Je suppose que cela signifiait ce qui suit:
Dites à un appareil photo qui peut filmer à 18 mp de filmer à 12 mp. Et le nombre de pixels "bruyants" disparaîtra de lui-même.
En principe, c'est une solution : puisque la caméra verra optiquement plus et traitera moins grâce au traitement numérique. Il n'"aspirera" pas les pixels supplémentaires (bruit) d'un éclairage insuffisant.
Et en ce qui concerne la solution numérique, telle que décrite dans la tâche : techniquement, elle n'est possible que grâce à l'IA, mais je ne suis pas sûr que l'IA moderne ait atteint le niveau permettant de déterminer de manière adéquate le « signal » du « bruit ».
Une autre façon de résoudre techniquement le problème est de le faire comme cela se fait "à l'intérieur" des caméras de téléphone : prenez quelques images avant et après et composez-les d'une manière ou d'une autre - le bruit se distinguera, car chaque cadre peut être légèrement différent. Mais encore une fois - je ne vous dirai pas de logiciel qui résoudrait ce problème de cette manière ...
Cela se fait déjà sur les smartphones.
Une matrice Sony 64mp produit finalement une image 12mp.
Et combine les pixels voisins en un seul, augmentant ainsi la surface/la sensibilité à la lumière du pixel ? Si oui, alors c'est cool, mais très probablement, il saupoudre simplement la matrice ou lit les pixels dans un motif en damier.
Si la photo ne nécessite pas de netteté de sonnerie, dans Photoshop, je vais à: Filtres - Bruit - Retouche (de une à trois fois) et ensuite seulement redimensionne avec une interpolation bicubique (plus claire ou plus lisse - je n'ai pas remarqué beaucoup de différence).
J'utilise des plugins Photoshop tiers, mais aucun d'entre eux ne peut réduire la taille des photos dans le but de réduire le bruit en premier.
Ils ne sont pas là parce que la réduction des effectifs ne supprime pas le bruit en soi. Voir l'explication en anglais ci-dessous.
Par conséquent, il est logique que les programmes créés à cet effet suppriment le bruit et que les programmes de réduction des effectifs effectuent exactement la réduction des effectifs.
Cette question a longtemps été discutée et il y a une conclusion comprenant des calculs statistiques, des exemples et des analyses.
Réponse simple
Le sous-échantillonnage ne réduit pas le bruit. C'est démontrable expérimentalement parce que c'est prouvé mathématiquement.
Le bruit est réduit exactement au même rythme que le détail. C'est ce qu'une analyse statistique dit doit arriver.
Ce n'est pas un moyen de réduire le bruit car vous avez également réduit les détails. Lorsque vous vous éloignez d'une image bruyante, vous voyez moins de bruit apparent (même si tout le bruit est évidemment toujours là) et vous voyez également moins de détails. Le rapport signal sur bruit est toujours le même.
Ensuite, vous n'avez pas réduit le bruit car vous n'avez pas augmenté le rapport signal sur bruit.
En bref, le rapport signal sur bruit ne change pas lors du downsizing, le bruit est supprimé avec les détails.
Il est nécessaire de réduire le bruit - il est nécessaire d'utiliser un logiciel et non de réduire la taille.
Délirer. Downsize réduit visuellement le bruit, je l'utilise depuis 10 ans. Mathématiquement, le bruit du signal et le bruit peuvent être les mêmes, mais regardez 1 à 1 pleine taille à partir d'un plan bruyant et une taille réduite de 1 à 1 et tout deviendra clair
Avant de prétendre que quelque chose est un non-sens, prenez la peine de bien lire ce qui est indiqué.
Astuce - si vous réduisez le cadre de 24mp à 0.5mp, par exemple, il y aura évidemment moins de bruit ainsi que des informations utiles, mais le signal/bruit restera inchangé.
Et si vous le réduisez à un point, il n'y aura pas de bruit ainsi que des informations utiles.)
Parce que la réduction des effectifs supprime toutes les informations et ne réduit pas le bruit.
Votre exemple a déjà été discuté un million de fois.
Aucune information - aucun pixel - aucun bruit.
Et pendant longtemps, il existe un autre exemple où le programme de réduction du bruit est utilisé et comparé au cadre après la réduction des effectifs. Et vous pouvez voir la différence lorsque le cadre sans réduction de taille mais après réduction spéciale du bruit est visuellement beaucoup plus propre et avec des détails par rapport au cadre après réduction de taille.
Car couper/réduire le cadre par downsizing n'est pas une réduction de bruit en principe.
Je suppose que tout dépend du type de bruit. Eh bien, le bruit est différent. En outre, différents éditeurs suppriment le bruit de différentes manières.
De tous les éditeurs, le bruit Rawtherapy est le meilleur. Mais là, il faut savoir danser avec un tambourin.
Il y a une certaine limite, après laquelle le bruit devient insupportable. Et puis rien n'en sortira.
Bref, je ne considère pas le redimensionnement comme un outil efficace contre le bruit.
Et en général, le bruit n'est pas si terrible qu'il est peint. Le spectateur ne voit pas du tout le bruit.
Je me demande s'il est possible dans PS de "nettoyer" le bruit en utilisant le principe de réduction du bruit sur l'appareil photo de Kknon à des vitesses d'obturation lentes ?
Une prise de vue à obturateur ouvert est prise, suivie d'une prise de vue à obturateur fermé à la même vitesse d'obturation, puis soustrait le bruit résultant dans la seconde du premier.
Cela ne fonctionnera pas sur le front. Peut empiler plusieurs prises
De l'expérience personnelle. C'est peut-être lié au sujet.
Le Sony Cyber-shot DSC-RX100M4 "en pouces", qui est déjà bruité à 400 ISO, dispose d'un mode scène anti-tremblement (Anti Motion Blur), qui permet de filmer à des vitesses d'obturation courtes (1/100 et plus courtes), mais soulève ISO jusqu'à 6400 Et voici la chose avec lui. Je réduis la taille de la photo dans le menu de 20 mégapixels à 5, prends une photo, il y a un deuxième délai de traitement et la sortie est une image nette et nette. Comment cela est fait - je n'en ai aucune idée. Ce mode est devenu l'un de mes favoris.
En fait, ça m'intéresse aussi ! Beaucoup recommandent de prendre des photos à une résolution maximale, bien que ce ne soit pas obligatoire, puis de les conjurer dans les éditeurs. D'où la question pour les professionnels - si vous réglez le menu sur une résolution moyenne ou basse, comment l'appareil photo le réduit-il ? Combiner des pixels voisins en un seul (avec une zone plus grande) ou "extraire" des informations dans un motif en damier ? Ou plus précisément, la zone de pixels augmente-t-elle lors du passage de la qualité L à la qualité S ?
Par expérience personnelle, j'imprime 10×15, très rarement A4, je regarde (montre) sur une tablette 10′ - je ne vois pas de bruit, la netteté est prohibitive. (canon 60d, iso<3200)😆
C'est vrai, c'est la même réduction, mais lors de l'impression. Dans de nombreux cas, le bruit ne peut être vu que pixel par pixel sur un moniteur ou lorsqu'il est imprimé sur des affiches. S'il est visible même en 10x15, alors c'est une mauvaise chose (. Ici, seule la conversion en N/B et l'ajout du filtre "grain de film", ala rétro, sauvera, tel qu'il est conçu).
"Est-il possible de réduire une photo de 100 mégapixels à 10 mégapixels (10x) tout en obtenant une image 10x plus nette et sans bruit ?"
Non, vous ne pouvez pas, je l'écrirai à la fin du message. Mais, comme vous le savez, il y a des bruits - les conséquences de la débayérisation. Il y aura moins de bruit de ce genre par rapport à la prise de vue sur une matrice de 10 mégapixels.
"Est-il possible de ne laisser que des informations utiles sur les pixels dans une image de réduction de taille ?"
Vous pouvez transférer un peu plus de détails vers la version réduite si vous ajoutez de la netteté avant de réduire (j'ajoute de la netteté uniquement dans le canal de luminance pour ne pas amplifier le bruit de couleur). Mais tous les détails ne peuvent pas être conservés lors de la réduction. L'ajout de netteté après réduction n'est qu'un effet spécial et n'apportera pas de nouveaux détails.
« Existe-t-il des logiciels spécialisés pour de telles manipulations ?
J'utilise GIMP, les modes de canal LCh Color, LCh Lightness, Unsharp Mask, les filtres Selective Blur se sont avérés utiles, ce sont mes principaux "outils" pour la réduction du bruit. Hélas, il n'y a pas de tels modes de canal dans Photoshop, mais il y a Lab et vous pouvez obtenir des résultats similaires.
Assurez-vous de passer à la couleur 32 bits (ou au moins à la couleur 16 bits) afin d'obtenir plus de profondeur de couleur et moins d'artefacts lors de l'édition ultérieure après la réduction. Soit dit en passant, voici ce que vous pouvez vraiment obtenir de la réduction, c'est une augmentation de la profondeur de bits (profondeur) de la couleur.
"Comment réduire la réduction du bruit tout en conservant une quantité de détails acceptable à l'aide des outils classiques d'Adobe Photoshop et d'autres éditeurs courants ?"
Je n'ai pas remarqué la différence entre : "supprimer le bruit, puis réduire la taille" et "réduire la taille, puis réduire le bruit". Sauf sur la version agrandie, le rayon de réduction du bruit devrait être plus grand et cela prend un peu plus de temps processeur. Mais je ne supprime le bruit de couleur qu'avec un algorithme comme Selective Blur (je rends le seuil un peu plus petit, le rayon dépend du niveau de bruit et de la taille de l'image), parfois je peux imposer une couche de 50% avec du bruit supprimé dans le canal de luminance si le le bruit de luminance est trop frappant. Parfois, vous pouvez sélectionner des zones non critiques (arrière-plans flous) avec une baguette magique et travailler avec elles séparément.
Mais en général, je ne considère pas nécessaire de supprimer le bruit de luminance, et en principe il est impossible de le supprimer de manière à ce qu'il reste invisible. Le même Topaz ne "supprime" pas le bruit, il dessine les détails absorbés par le bruit et à certains endroits le fait de manière très grossière et peu naturelle, puis amincit puis épaissit les lignes, laissant des motifs caractéristiques des réseaux de neurones. Il vaut mieux supporter le bruit de luminance ainsi que le grain sur un film.
"Est-il possible de filmer à un ISO élevé, de réduire l'image de moitié et d'obtenir le niveau de bruit correspondant à ISO/2 ?"
D'après mon expérience : non, le bruit sera perceptible sur la copie réduite, et voici pourquoi :
la nature du bruit matriciel est telle que les pixels bruyants ne s'annulent pas du tout, comme vous l'avez suggéré à en juger par vos questions, mais se combinent simplement en de plus grands amas de bruit. Il faut donc s'en occuper et le rendre assez simple (mais le grain incolore restera toujours et il n'y a rien de mal à cela).
Et la tâche, après tout, est d'une importance appliquée pour Arkady ... alors .. Juillet 2019, et en septembre, le Sony a7r-4 est sorti. Permettez-moi de reformuler la tâche: "vaut-il la peine de passer à A7-4 et de faire des redimensionnements ultérieurs sans exception, incl. afin de réduire le bruit" =)
Je propose de regarder cela d'un point de vue différent. Tu prends une photo pour finir avec quel produit ? Impression A4 ou visualisation sur un moniteur/téléviseur 4k ? Eh bien, dans la plupart des cas, c'est probablement le cas. Nous publions rarement. Les téléviseurs 8k ne seront pas bientôt grand public, donc l'hypothèse d'un téléviseur 4k est tout à fait appropriée, n'est-ce pas ? La télévision 4k est en 3840x2160, mais c'est en 16:9 et nous filmons en 3:2, c'est-à-dire A MON AVIS, après développement et retouche, le produit devrait être redimensionné en 3240x2160, soit un peu moins de 7 mégapixels.
Soit dit en passant, cela confirme indirectement l'inutilité des capteurs multi-mégapixels.
PS topaz gigapixel peut utiliser les ressources de la carte vidéo - il compte plusieurs fois plus vite que le processeur. Mais encore, 1000 images, c'est long. Et quelle est la différence, l'essentiel est que tout ait le temps de changer avant la prochaine séance photo, non? =)