Hałas i rozmiar obrazu
Zadanie jest bardzo proste: zmniejsz hałas dzięki zmniejszeniu rozmiaru (downsize, czyli zmniejszenie rozmiaru obrazu).
Powiązane pytania:
- Czy można zmniejszyć zdjęcie ze 100 megapikseli do 10 megapikseli (10x) i nadal uzyskać 10-krotnie czystszy, pozbawiony szumów obraz?
- Czy możliwe jest pozostawienie na zdjęciu tylko przydatnych informacji o pikselach podczas zmniejszania rozmiaru?
- Czy istnieje specjalistyczne oprogramowanie do takich manipulacji?
- Jak zmniejszyć redukcję szumów przy zachowaniu akceptowalnej ilości szczegółów przy użyciu klasycznych narzędzi w Adobe Photoshop i innych popularnych edytorach?
- Czy można fotografować z wysokim ISO, zmniejszyć obraz o połowę i uzyskać poziom szumów odpowiadający ISO/2?
Być może ktoś w komentarzach podzieli się swoją metodą lub zdradzi swoje sekrety i sztuczki związane z hałasem i downsizingiem.
Przygotowany materiał Arkady Shapoval. Szkolenia/Konsultacje | youtube | Facebook | Instagram | Twitter | Telegram
1. gdyby czystość obrazu można było zmierzyć ilościowo, to można by powiedzieć, ile razy obraz stał się czystszy
2. wszystkie piksele są przydatne, więc po zmniejszeniu rozmiaru liczba użytecznych pikseli będzie się zmniejszać :)
5. Nie. Nie jest to w ogóle powiązane, tylko pośrednio.
Możesz nawet określić to ilościowo za pomocą Photoshopa.
W jaki sposób? Co to jest sygnał, a co to szum, możemy określić jedynie empirycznie. Po digitalizacji wszystko jest sygnałem. Weźmy przypadek skrajny, fotografujemy własny szum matrycy, aby zamieścić zdjęcie w serwisie – w ten sposób szum staje się sygnałem.
Fotografowanie światów z jednolitymi plamami kolorów i jasności. Następnie w Photoshopie tłumaczymy histogram na tryb jasności i bierzemy pod uwagę średnią / std.dev - będzie to ilościowy pomiar szumu jasności. Nie ma problemu
dla konkretnego obrazu.
Pod konkretną matrycę i warunki oświetleniowe. Poziom hałasu będzie powtarzalny. To nie będzie dokładnie to samo, ale liczby będą mieścić się w błędzie pomiaru
Zgadzam się z Michaiłem, ale jest jedno ALE: podczas zmiany rozmiaru algorytmy zmiany rozmiaru opracują monochromatyczną powierzchnię i prawdziwe zdjęcia na różne sposoby.
Jaki jest problem z mierzeniem? Usuwamy równomiernie oświetloną białą kartkę papieru i uzyskujemy wzorzec szumu.
Normę hałasu uzyskujemy przy równomiernym oświetleniu białej, zwykłej kartki papieru. Rzeczywiste obiekty są oświetlone nierównomiernie. Szum jest bardziej zauważalny w cieniu niż w oświetleniu. W przypadku tekstury o drobnych szczegółach szum jest trudniejszy do oddzielenia od użytecznego sygnału niż w przypadku obiektów o jednolitym kolorze.
Ogólnie rzecz biorąc, hałas składa się z trzech elementów.
Pewna warunkowo stała związana z niejednorodnością czujnika. Dwie światłoczułe komórki, oświetlane tą samą liczbą fotonów, warunkowo padających pod tym samym kątem, dadzą nieco inne wartości, ponieważ komórki mają inny rozmiar, nad nimi zainstalowany jest filtr o nieco innej gęstości itp. Tych. czysto fizyczny parametr i cecha projektowa.
Składnik warunkowo zmienny, błąd każdego kolejnego pomiaru.
Otóż osobna zmienna losowa zależna od ogólnego poziomu oświetlenia. Fotony są rejestrowane jako cząstki. Ich liczba jest skończona. Światło jest mało, ilość odbitych i zarejestrowanych fotonów będzie się różnić, a im więcej, tym słabszy poziom oświetlenia. Pojawi się charakterystyczna ziarnistość, która jest zasadniczo nieusuwalna i najbardziej zauważalna. Po prostu dlatego, że z jednego punktu obrazu wyszło 10 fotonów, a z drugiego 15. A biorąc pod uwagę filtry, w cieniach pojawia się jako szum barwny. Lub próba wyeksponowania słabo oświetlonej sceny. Ten rodzaj szumu można wyeliminować albo poprzez zwiększenie czasu otwarcia migawki (rejestruje się więcej fotonów, aż szum z niejednorodności matrycy nie przewyższy szumu z braku fotonów), albo przez układanie i uśrednianie.
Istnieje pewien maksymalny poziom hałasu, na przykład weźmy 10%. Niektóre komórki pokazywały składowe koloru absolutnie dokładnie, niektóre były błędne o 5%, inne o 10%. Wartość jest absolutnie losowa z ramki do ramki, nawet w jednej komórce (jeśli nie jest zepsuta). Nie da się uzyskać czegoś dokładnego z czegoś losowego, z wyjątkiem uśrednienia z wielu próbek, co zwykle się robi - 10 identycznych klatek i średnia wartość z nich - wtedy, zakładając, że poziom szumu jest nadal mniejszy niż maksymalny, otrzymujemy „ usuwanie” hałasu .
Biała kartka pozwala poznać ten maksymalny poziom, to wszystko.
Szara kartka papieru... dokładniej
W ten sposób na matrycy można uzyskać tylko normę kurzu, a nie szum.
Postaram się odpowiedzieć czego szukałem)
1. Nie. Szumy są redukowane nieproporcjonalnie do rozdzielczości. Zależy to w dużej mierze od zastosowanych algorytmów downsize.
5. W moich zdjęciach testowych (do tankowania w redukcji szumów) eksperyment wykazał spadek szumu ISO / 0,1 (z grubsza). Więc to nie zadziała.
Na przykład zrobiłem zdjęcie Nikonem D300 przy ISO 3200 i zmniejszyłem rozmiar 4 razy w rozdzielczości liniowej (tj. 16 razy) przy użyciu Perfect Resize i standardowego algorytmu Photoshopa z interpolacją dwusześcienną. Opierając się na dwóch płytach (jasny cień), obliczyłem SNR, a następnie wprowadziłem zredukowane kopie do Neat Image, aby oszacować poziom szumu według częstotliwości. Rezultatem jest poziom hałasu odpowiadający w przybliżeniu ISO 2000.
Zaplanuj tutaj: https://yadi.sk/d/X5VM9FO-zTChF
Wyniki SNR:
ISO 3200 2.98
Zmniejszenie ISO 3200 6.13 (idealne) i 5.01 (Photoshop)
ISO 2000 6.19
ISO 1600 7.25
Coś w tym stylu
Bardzo interesujące
Nie zgadzasz się z twoimi obserwacjami?
Arkady powiedział: zadanie jest proste. Oblałeś. Trzeba więcej eksperymentować.
nie, naprawdę ciekawe spostrzeżenia. Zgoda
5)
Więc coś podzielone przez 0,1 jest pomnożone przez 10
a) Zmniejszenie rozmiaru o połowę oznacza zmniejszenie liczby pikseli z każdej strony o nieco mniej niż jedną trzecią. Jeśli zmniejszysz rozmiar o 50% z każdej strony, jest to równoznaczne z czterokrotnym zmniejszeniem ramy.
Te. dla rozmiaru klatki 3600x2400 (8.6 MPix) o połowę (4.3 MPix) będzie to około 2550*1700. W takim przypadku algorytm nie tylko zwinie cztery piksele do jednego, ale faktycznie przeliczy.
b) Jednym z czynników zwiększających ISO jest liniowy spadek DD. Podczas downsamplingu DD utracone podczas procesu fotografowania zostanie dodatkowo zjedzone przez algorytm, ponieważ zaszumione piksele zostaną rozrzedzone przez normalne (w podstawowym scenariuszu). Tutaj oczywiście musisz zrozumieć zawiłości algorytmów konkretnego edytora.
https://topazlabs.com/ai-bundle/
Mam pytanie w tym temacie. Na przykład bierzemy pełną klatkę Nikona o rozdzielczości 24 Mpix i ISO 1600 i ogniskowej 28mm, robimy zdjęcie. Następnie przełączamy aparat w tryb crop i robimy zdjęcie przy 18mm i tym samym ISO 1600. Pytanie jak zmniejszyć rozdzielczość obrazu przy cropie i czy ISO 1600 nadal będzie tak wyraźne jak w pełnej klatce?
W trybie przycinania aparat przycina środkową część obrazu, zbiegając się z tym samym rozmiarem czujnika przycinania. Rozdzielczość zmniejszy się 1.5 raza z każdej strony, zamiast 6000x4000 będzie to 4000x2667 lub cokolwiek innego. Pod względem hałasu różnica będzie niewielka, matryca ta sama, warunki fotografowania takie same. Pod względem jakości obrazu różnica będzie zależeć od jakości obiektywu (no lub jakości różnych ogniskowych dla zoomu).
Ale wizualnie będzie trochę więcej szumu, pod warunkiem, że oba obrazy będą oglądane na pełnym ekranie, po prostu dlatego, że drugi obraz będzie bardziej powiększony w porównaniu z pierwszym, co oznacza wszystkie wady (nie tylko szumy, ale także ta sama chromatyczność). aberracje) również zostaną zwiększone.
Nic z tego nie wyjdzie, szczegóły i hałas będą 1.5*1.5 razy większe, dxo spójrz
mniej szczegółów
1. Nie. Dziesięć razy nie zadziała. Zdobądź to trzy razy.
2. Wszystkie piksele są przydatne. Podczas zmniejszania rozmiaru działa algorytm programisty, a im bardziej progresywny edytor, tym więcej informacji zapisze.
3. Topaz. Tylko on ma cały zestaw narzędzi do każdej z manipulacji. Dla każdego osobno. Może pracować pod Photoshopem. Sam Photoshop nie jest w stanie osiągnąć wysokiej jakości, jest narzędziem uniwersalnym.
4. Nic. Instrumenty klasyczne zrobią to niezupełnie jakościowo według współczesnych standardów. Jeśli nie potrzebujesz etalolu, możesz to zrobić jak zwykle.
5. Nie możesz. To tak nie działa. Eksperci zadawali już to pytanie i doszli do wniosku, że do pewnych rozdzielczości działa jedna formuła na redukcję szumów przy wysokich wartościach ISO, a począwszy od aparatów wielopikselowych jest zupełnie inaczej. I w tym przypadku gęstość pikseli i wielkość matrycy (4/3 1.5 FF MF) odgrywają nadrzędną rolę.
Topaz ma jeden problem - jest bardzo żarłoczny w zasobach komputera, nie jest im tak łatwo wypędzić 1000 zdjęć, jednocześnie resizery działają tysiące razy szybciej.
Tak, nie pochopny redaktor. Jednak z czasem algorytm zostanie sfinalizowany, wszystko zmierza w tym kierunku. Tak i nie zawsze redukcja szumów jest konieczna do przesyłania strumieniowego zdjęć.
I jak świetnie działa sharpen-ai. Ostrożnie używaj go po odszumieniu i zmniejszeniu rozmiaru. Najważniejsze jest, aby zrozumieć, co i jak „skończyć”, aby uzyskać dobry wynik.
1. W zasadzie jest to niemożliwe.
Życie pokazuje, że wszystko jest możliwe. Ta sama sztuczna inteligencja może po prostu przerysować bkb, aby dokończyć obraz, narysować jeden piksel zamiast dziesięciu.
Cóż, z wyjątkiem pomocy AI ...
usuń szum matrycy = 50% WIĘCEJ niż 12mP robimy rozmiar 18mP z 48-bitowym nagrywaniem tiff .. szum zniknie prawie ………………..
co
Domyślam się, że oznaczało to:
Powiedz aparatowi, który może strzelać z prędkością 18 MP, aby strzelał z prędkością 12 MP. A liczba „zaszumionych” pikseli zniknie sama.
W zasadzie jest to rozwiązanie: ponieważ kamera widzi więcej optycznie, a przetwarza mniej dzięki obróbce cyfrowej. Nie „wysysa” dodatkowych pikseli (szumów) z niedostatecznego oświetlenia.
A co do rozwiązania cyfrowego, opisanego w zadaniu: technicznie jest to możliwe tylko przez AI, ale nie jestem pewien, czy współczesna AI osiągnęła poziom, aby adekwatnie określić „sygnał” od „szumu”.
Innym sposobem technicznego rozwiązania problemu jest zrobienie tego tak, jak robi się to „wewnątrz” aparatów w telefonie: zrób kilka klatek przed i po i jakoś je skomponuj - szum będzie rozróżnialny, ponieważ każda ramka może się nieznacznie różnić. Ale z drugiej strony - nie powiem Ci oprogramowania, które rozwiązałoby ten problem w ten sposób ...
Robi się to już na smartfonach.
64-megapikselowa matryca Sony ostatecznie daje 12-megapikselową klatkę.
I łączy sąsiednie piksele w jeden, zwiększając w ten sposób obszar / czułość na światło piksela? Jeśli tak, to fajnie, ale najprawdopodobniej po prostu posypuje matrycę lub odczytuje piksele we wzór szachownicy.
Jeśli zdjęcie nie wymaga ostrości dzwonienia, w Photoshopie przechodzę do: Filtry - Szum - Retusz (od jednego do trzech razy) i dopiero wtedy dokonuję zmiany rozmiaru z interpolacją dwusześcienną (wyraźniej lub płynniej - nie zauważyłem dużej różnicy).
Używam wtyczek Photoshop innych firm, ale żadna z nich nie może zmniejszać zdjęć w celu zmniejszenia szumów.
Nie ma ich, bo downsizing sam z siebie nie usuwa szumów. Zobacz wyjaśnienie w języku angielskim poniżej.
Dlatego logiczne jest, że programy stworzone w tym celu usuwają szum, a programy downsizingowe wykonują właśnie downsizing.
Kwestia ta była długo dyskutowana i zawiera wnioski zawierające wyliczenia statystyczne, przykłady i analizę.
Odpowiedź jest prosta
Próbkowanie w dół nie zmniejsza szumów. Można to udowodnić eksperymentalnie, ponieważ zostało to udowodnione matematycznie.
Hałas jest redukowany dokładnie w tym samym tempie, co szczegóły. Tak musi się stać według analizy statystycznej.
Nie jest to sposób na zmniejszenie hałasu, ponieważ zmniejszono również szczegółowość. Kiedy oddalasz się od zaszumionego obrazu, widzisz mniej widoczny szum (nawet jeśli cały szum nadal tam jest), a także widzisz mniej szczegółów. Stosunek sygnału do szumu jest nadal taki sam.
Wtedy nie zredukowałeś szumu, ponieważ nie zwiększyłeś stosunku sygnału do szumu.
Krótko mówiąc, stosunek sygnału do szumu nie zmienia się podczas zmniejszania rozmiaru, szum jest usuwany wraz z detalami.
Konieczne jest zmniejszenie hałasu - konieczne jest użycie oprogramowania, a nie downsize.
Zachwycać się. Downsize wizualnie redukuje hałas, używam go od 10 lat. Matematycznie szum sygnału i szum mogą być takie same, ale spójrz na pełny rozmiar 1 do 1 z hałaśliwego ujęcia i zmniejszony rozmiar 1 do 1, a wszystko stanie się jasne
Zanim stwierdzisz, że coś jest bzdurą, postaraj się uważnie przeczytać, co jest wskazane.
Podpowiedź - jeśli zmniejszysz klatkę np. z 24mp do 0.5mp, to oczywiście będzie mniej szumów i przydatnych informacji, ale sygnał/szumy pozostaną niezmienione.
A jeśli zredukujesz go do pewnego punktu, nie będzie hałasu ani przydatnych informacji.)
Ponieważ downsizing usuwa wszystkie informacje i nie redukuje szumów.
Twój przykład był już omawiany milion razy.
Brak informacji – brak piksela – brak szumów.
A od dłuższego czasu jest inny przykład, w którym program redukcji szumów jest używany i porównywany z ramą po zmniejszeniu rozmiaru. I widać różnicę, gdy rama bez downsizingu, ale po specjalnej redukcji szumów, jest wizualnie dużo czystsza i detaliczna w porównaniu z ramą po downsizingu.
Ponieważ cięcie / zmniejszanie ramy przez downsizing nie jest w zasadzie redukcją hałasu.
Podejrzewam, że wszystko zależy od rodzaju hałasu. Cóż, hałas jest inny. Ponadto różne edytory na różne sposoby tłumią hałas.
Ze wszystkich redaktorów szum Rawtherapy jest najlepszy. Ale tam musisz umieć tańczyć z tamburynem.
Jest pewna granica, po przekroczeniu której hałas staje się nie do zniesienia. I wtedy nic z tego nie będzie.
Krótko mówiąc, nie uważam zmiany rozmiaru za skuteczne narzędzie przeciwko hałasowi.
I ogólnie hałas nie jest taki straszny, jak go malują. Widz w ogóle nie widzi hałasu.
Zastanawiam się, czy w PS można „oczyścić” szumy, stosując zasadę redukcji szumów w aparacie od Kknon przy długich czasach otwarcia migawki?
Wykonywane jest zdjęcie z otwartą migawką, po którym następuje zdjęcie z zamkniętą migawką z tym samym czasem otwarcia migawki, a następnie odejmuje się wynikowy szum w drugim od pierwszego.
Nie zadziała na czoło. Można układać wiele ujęć
Z własnego doświadczenia. Może ma to związek z tematem.
„Calowy” Sony Cyber-shot DSC-RX100M4, który jest już głośny przy ISO 400, ma tryb sceny Anti-Shake (Anti Motion Blur), który umożliwia fotografowanie z krótkimi czasami otwarcia migawki (1/100 i krótszymi), ale podnosi ISO do 6400 I oto sprawa z nim. Zmniejszam rozmiar zdjęcia w menu z 20 megapikseli do 5, robię zdjęcie, jest drugie opóźnienie przetwarzania, a wyjście jest czystym i ostrym obrazem. Jak to się robi - nie mam pojęcia. Ten tryb stał się jednym z moich ulubionych.
Właściwie to też mnie to interesuje! Wielu zaleca fotografowanie w maksymalnej rozdzielczości, choć nie jest to wymagane, a następnie wywoływanie w edytorach. Stąd pytanie dla profesjonalistów – jeśli ustawisz menu na średnią lub niską rozdzielczość, jak aparat ją zmniejszy? Łączenie sąsiednich pikseli w jeden (o większym obszarze) czy „wyciąganie” informacji we wzór szachownicy? A dokładniej, czy obszar pikseli zwiększa się przy przejściu z jakości L na jakość S?
Z własnego doświadczenia drukuję 10×15, bardzo rzadko A4, patrzę (pokazuję) na tablecie 10′ - szumów nie widzę, ostrość zaporowa (kanon 60d, iso<3200)😆
Zgadza się, to ten sam rozmiar, ale podczas drukowania. W wielu przypadkach szum można zobaczyć tylko piksel po pikselu na monitorze lub na plakatach. Jeśli jest to widoczne nawet przy 10x15, to źle (. Tu tylko konwersja do B/W i dodanie filtra „film grain”, ala retro, uratuje, tak jak jest pomyślane).
„Czy można zmniejszyć zdjęcie ze 100 megapikseli do 10 megapikseli (10x) i nadal uzyskać 10-krotnie czystszy, pozbawiony szumów obraz?”
Nie, nie możesz, napiszę o tym na końcu wiadomości. Ale, jak wiecie, są hałasy – konsekwencje debayeryzacji. Takich szumów będzie mniej w porównaniu do fotografowania na 10-megapikselowej matrycy.
„Czy możliwe jest pozostawienie tylko użytecznych informacji o pikselach w zmniejszonym obrazie?”
Możesz przenieść trochę więcej szczegółów do wersji zredukowanej, jeśli dodasz wyostrzenie przed redukcją (dodaję wyostrzenie tylko w kanale luminancji, aby nie wzmacniać szumu kolorowego). Ale wszystkie szczegóły nie mogą zostać zachowane podczas redukcji. Dodanie ostrości po redukcji to tylko efekt specjalny i nie wniesie nowych detali.
„Czy istnieje specjalistyczne oprogramowanie do takich manipulacji?”
Korzystam z GIMP-a, tryby kanałów LCh Color, LCh Lightness, Unsharp Mask, Selective Blur okazały się przydatne, to moje główne „narzędzia” do redukcji szumów. Niestety, w Photoshopie nie ma takich trybów kanałów, ale jest tam Lab i można osiągnąć podobne wyniki.
Pamiętaj, aby przełączyć się na 32-bitowy kolor (lub co najmniej 16-bitowy kolor), aby uzyskać większą głębię kolorów i mniej artefaktów podczas późniejszej edycji po redukcji. Nawiasem mówiąc, oto, co naprawdę można uzyskać dzięki redukcji, to zwiększenie głębi bitowej (głębokości) koloru.
„Jak przeprowadzić redukcję szumów przy jednoczesnym zachowaniu akceptowalnej ilości szczegółów przy użyciu klasycznych narzędzi w programie Adobe Photoshop i innych popularnych edytorach?”
Nie zauważyłem różnicy między: „tłumić hałas, a następnie zmniejszać rozmiar” i „zmniejszać rozmiar, a następnie zmniejszać hałas”. O ile w powiększonej wersji promień redukcji szumów powinien być większy i zajmuje trochę więcej czasu procesora. Ale tłumię szum kolorów tylko algorytmem takim jak Selektywne rozmycie (zmniejszam próg, promień zależy od poziomu szumu i rozmiaru obrazu), czasami mogę nałożyć warstwę 50% z wytłumionym szumem w kanale luminancji, jeśli szum luminancji jest zbyt uderzający. Czasami możesz wybrać obszary niekrytyczne (rozmyte tło) za pomocą magicznej różdżki i pracować z nimi osobno.
Generalnie jednak nie uważam za konieczne usuwanie szumu luminancji iw zasadzie nie da się go usunąć w taki sposób, aby pozostał niewidoczny. Ten sam Topaz nie „usuwa” szumu, rysuje pochłonięte przez szum szczegóły, a miejscami robi to bardzo niegrzecznie i nienaturalnie, po czym ścieńcza, a następnie pogrubia linie, pozostawiając wzory charakterystyczne dla sieci neuronowych. Lepiej pogodzić się z szumem luminancji i ziarnem na kliszy.
„Czy można fotografować z wysoką czułością ISO, zmniejszyć obraz o połowę i uzyskać poziom szumu odpowiadający ISO/2?”
Bazując na moim doświadczeniu: nie, hałas będzie słyszalny na pomniejszonej kopii, a oto dlaczego:
natura szumu matrycy jest taka, że zaszumione piksele w ogóle się nie znoszą, jak sugerowałeś sądząc po swoich pytaniach, ale po prostu łączą się w większe skupiska szumu. Musisz więc sobie z tym poradzić i uczynić to całkiem prostym (ale bezbarwne ziarno nadal pozostanie i nie ma w tym nic złego).
A zadanie, mimo wszystko, ma znaczenie aplikacyjne dla Arkadów… a więc… od lipca 2019 r., a we wrześniu wypuszczono Sony a7r-4. Pozwolę sobie przeformułować zadanie: „czy warto przejść na A7-4 i bez wyjątku dokonywać kolejnych zmian rozmiaru, m.in. w celu zmniejszenia hałasu" =)
Proponuję spojrzeć na to z innego punktu widzenia. Czy robisz zdjęcie, aby skończyć z jakim produktem? Druk A4 czy oglądanie na monitorze/telewizorze 4k? Cóż, w większości przypadków prawdopodobnie tak jest. Rzadko publikujemy. Telewizory 8k w najbliższym czasie nie staną się głównym nurtem, więc założenie telewizji 4k jest całkiem słuszne, prawda? Telewizor 4k to 3840x2160, ale jest 16:9 i kręcimy w 3:2, czyli MOIM ZDANIEM, po wywołaniu i retuszu produkt powinien zostać przeskalowany do 3240x2160, czyli niewiele mniej niż 7 megapikseli.
Nawiasem mówiąc, pośrednio potwierdza to bezużyteczność wielomegapikselowych sensorów.
PS topaz gigapixel może korzystać z zasobów karty graficznej - liczy się wielokrotnie szybciej niż procesor. Ale i tak 1000 klatek to dużo czasu. A co za różnica, najważniejsze, że wszystko zdążyłoby się zmienić przed kolejną sesją zdjęciową, prawda? =)