Ruído e tamanho da imagem
A tarefa é muito simples: reduzir o ruído com downsizing (reduzir o tamanho, ou seja, reduzir o tamanho da imagem).
Perguntas relacionadas:
- É possível reduzir o tamanho de uma foto de 100 megapixels para 10 megapixels (10x) e ainda obter uma imagem 10x mais limpa e sem ruído?
- É possível deixar apenas informações úteis de pixels na imagem ao reduzir o tamanho?
- Existe software especializado para tais manipulações?
- Como fazer downsizing redução de ruído mantendo uma quantidade aceitável de detalhes usando ferramentas clássicas no Adobe Photoshop e outros editores comuns?
- É possível fotografar com ISO alto, reduzir a imagem pela metade e obter o nível de ruído correspondente a ISO / 2?
Talvez alguém nos comentários compartilhe seu método ou revele seus segredos e truques relacionados ao ruído e ao downsizing.
Material preparado Arkady Shapoval.
1. se a pureza da imagem pudesse ser medida quantitativamente, seria possível dizer quantas vezes a imagem ficou mais limpa
2. todos os pixels são úteis, então quando você diminuir o tamanho, o número de pixels úteis diminuirá :)
5. Não. Não está relacionado de forma alguma, apenas indiretamente.
Você pode até quantificá-lo usando o photoshop.
Quão? O que é sinal e o que é ruído, só podemos determinar empiricamente. Após a digitalização, tudo é um sinal. Vamos tomar um caso extremo, fotografamos nosso próprio ruído da matriz para postar uma foto no site - é assim que o ruído se torna um sinal.
Capturando mundos com manchas uniformes de cores e brilho. Em seguida, no Photoshop, traduzimos o histograma para o modo de brilho e consideramos a média / std.dev - esta será uma medida quantitativa do ruído de brilho. Sem problemas
para uma imagem específica.
Para uma matriz específica e condições de iluminação. O nível de ruído será reproduzível. Não será exatamente o mesmo, mas os números estarão dentro do erro de medição
Concordo com Mikhail, mas há um MAS: ao redimensionar, os algoritmos de redimensionamento trabalharão uma superfície plana e fotos reais de maneira diferente.
Qual é o problema de medir? Retiramos uma folha de papel branca uniformemente iluminada e obtemos um padrão de ruído.
Obtemos o padrão de ruído sob iluminação uniforme de uma folha de papel branca comum. Objetos reais são iluminados de forma desigual. O ruído é mais perceptível nas sombras do que na iluminação. Em texturas de detalhes finos, o ruído é mais difícil de separar do sinal útil do que em objetos de cores uniformes.
Em geral, o ruído tem três componentes.
Alguma constante condicional associada à falta de homogeneidade do sensor. Duas células sensíveis à luz, sendo iluminadas pelo mesmo número de fótons, caindo condicionalmente no mesmo ângulo, darão valores ligeiramente diferentes, porque o tamanho das células é diferente, um filtro de densidade ligeiramente diferente é instalado acima delas, etc. Aqueles. parâmetro puramente físico e recurso de design.
Componente condicionalmente variável, o erro de cada medição subsequente.
Bem, uma variável aleatória separada, dependendo do nível geral de iluminação. Os fótons são registrados como partículas. Seu número é finito. Há pouca luz, o número de fótons refletidos e registrados será diferente e, quanto mais, mais fraco será o nível de iluminação. Aparecerá uma granularidade característica, que é fundamentalmente irremovível e a mais perceptível. Simplesmente porque de um ponto da imagem vieram 10 fótons e de outro, 15. E, levando em conta os filtros, nas sombras aparece como ruído de cor. Ou tentando aumentar a exposição de uma cena mal iluminada. Esse tipo de ruído pode ser eliminado aumentando a velocidade do obturador (mais fótons são gravados até que o ruído da falta de homogeneidade da matriz não exceda o ruído da falta de fótons), ou empilhando e calculando a média.
Há um certo nível de ruído máximo, por exemplo, vamos pegar 10%. Algumas células mostraram os componentes de cor com absoluta precisão, algumas estavam erradas em 5%, outras em 10%. O valor é absolutamente aleatório de quadro a quadro, mesmo em uma célula (se não estiver quebrada). É impossível obter algo preciso de algo aleatório, exceto a média de muitas amostras, o que geralmente é feito - 10 quadros idênticos e o valor médio deles - então, supondo que o nível de ruído ainda seja menor que o máximo, obtemos " remoção” de ruído.
A folha branca permite que você descubra esse nível máximo, isso é tudo.
Folha de papel cinza... mais precisamente
Assim, você só pode obter um padrão de poeira na matriz e não ruído.
Vou tentar responder o que eu estava procurando)
1. Não. O ruído é reduzido desproporcionalmente à resolução. Depende em grande parte dos algoritmos de downsize usados.
5. Nas minhas fotos de teste (para reabastecimento na redução de ruído), o experimento mostrou uma diminuição no ruído ISO / 0,1 (aproximadamente). Então não vai funcionar.
Por exemplo, peguei uma imagem Nikon D300 em ISO 3200 e reduzi o tamanho em 4 vezes em resolução linear (ou seja, 16 vezes) usando o Perfect Resize e o algoritmo padrão do Photoshop com interpolação bicúbica. Com base em duas das placas (luz-sombra), calculei o SNR e depois dirigi as cópias reduzidas para o Neat Image para estimar o nível de ruído por frequência. O resultado é um nível de ruído correspondente a aproximadamente ISO 2000.
Agende aqui: https://yadi.sk/d/X5VM9FO-zTChF
Resultados SNR:
ISO 3200 2.98
ISO 3200 downsize 6.13 (Perfeito) e 5.01 (Photoshop)
ISO 2000 6.19
ISO 1600 7.25
Algo assim
Muito interessante
Não concorda com suas observações?
Arkady disse: a tarefa é simples. Você falhou. Precisa experimentar mais.
não, observações realmente interessantes. Acordado
5)
Então, algo dividido por 0,1 é multiplicado por 10
a) Reduzir o tamanho pela metade significa reduzir o número de pixels de cada lado em um pouco menos de um terço. Se você reduzir o tamanho em 50% de cada lado, isso equivale a reduzir o quadro por um fator de quatro.
Aqueles. para um tamanho de quadro de 3600x2400 (8.6 MPix) metade (4.3 MPix) será algo em torno de 2550*1700. Nesse caso, o algoritmo não simplesmente reduzirá quatro pixels para um, mas na verdade recalculará.
b) Um dos fatores para aumentar o ISO é uma diminuição linear no DD. Ao reduzir a resolução, o DD perdido durante o processo de disparo será adicionalmente consumido pelo algoritmo, porque os pixels ruidosos serão diluídos com os normais (no cenário básico). Aqui, obviamente, você precisa entender os meandros dos algoritmos de um editor específico.
https://topazlabs.com/ai-bundle/
Tenho uma pergunta sobre este tema. Por exemplo, pegamos o full frame da Nikon com resolução de 24 megapixels e ISO 1600 e distância focal de 28mm, tiramos uma foto. Depois disso, mudamos a câmera para o modo crop e tiramos uma foto em 18mm e o mesmo ISO 1600. A questão é como reduzir a resolução da imagem no crop e o ISO 1600 ainda será tão claro quanto em full frame?
No modo de corte, a câmera morderá a parte central da imagem, coincidindo com o mesmo tamanho do sensor de corte. A resolução diminuirá 1.5 vezes em cada lado, em vez de 6000x4000 será 4000x2667 ou qualquer outra coisa. Em termos de ruído, a diferença será insignificante, a matriz é a mesma, as condições de disparo são as mesmas. Em termos de qualidade de imagem, a diferença dependerá da qualidade da lente (bem, ou da qualidade das diferentes distâncias focais para zoom).
Mas visualmente haverá um pouco mais de ruído, desde que ambas as imagens sejam visualizadas em tela cheia, simplesmente porque a segunda imagem será ampliada mais em relação à primeira, o que significa que todos os defeitos (não apenas ruído, mas também a mesma imagem cromática aberrações) também será aumentada.
Nada vai sair disso, detalhes e ruídos serão 1.5 * 1.5 vezes mais, dxo dê uma olhada
menos detalhes
1. Não. Dez vezes não vai funcionar. Pegue três vezes.
2. Todos os pixels são úteis. Ao fazer downsizing, o algoritmo do desenvolvedor funciona e quanto mais progressivo o editor, mais informações ele salvará.
3. Topázio. Só ele tem todo um conjunto de ferramentas para cada uma das manipulações. Para cada um separadamente. Pode trabalhar sob Photoshop. O próprio Photoshop não é capaz de alta qualidade; é uma ferramenta universal.
4. Nada. Instrumentos clássicos não farão isso qualitativamente pelos padrões modernos. Se você não precisar de um etalol, poderá fazê-lo como de costume.
5. Você não pode. Não funciona assim. Especialistas já fizeram essa pergunta e chegaram à conclusão de que até certas resoluções, uma fórmula para reduzir o ruído em valores ISO altos funciona e, começando com câmeras multipixel, é completamente diferente. E neste caso, a densidade de pixels e o tamanho da matriz (4/3 1.5 FF MF) desempenham um papel primordial.
O Topaz tem um problema - é muito voraz nos recursos do computador, não é tão fácil para eles afastar 1000 fotos, ao mesmo tempo, os redimensionadores funcionam milhares de vezes mais rápido.
Sim, não um editor apressado. No entanto, com o tempo, o algoritmo será finalizado, tudo está caminhando para isso. Sim, e nem sempre a redução de ruído é necessária para o streaming de fotos.
E como o sharpen-ai funciona. Use-o com cuidado após a redução de ruído e o downsizing. O principal é entender o que e como “acabar” para um bom resultado.
1. É impossível em princípio.
A vida mostra que tudo é possível. A mesma IA pode simplesmente redesenhar o bkb para finalizar a imagem, desenhar um pixel em vez de dez.
Bem, exceto com a ajuda da IA ...
remova o ruído da matriz = 50% MAIS do que aqueles 12mP que fazemos tamanho 18mP com gravação tiff de 48 bits .. o ruído desaparecerá quase………………..
o quê?
Acho que significava o seguinte:
Diga a uma câmera que pode filmar em 18mp para filmar em 12mp. E o número de pixels “ruidosos” desaparecerá sozinho.
Em princípio, esta é uma solução: uma vez que a câmera visualmente verá mais e processará menos por meio de processamento digital. Ele não “sugará” pixels extras (ruído) de iluminação insuficiente.
E quanto à solução digital, conforme descrito na tarefa: tecnicamente só é possível através da IA, mas não tenho certeza se a IA moderna atingiu o nível de determinar adequadamente o “sinal” do “ruído”.
Outra maneira de resolver tecnicamente o problema é fazê-lo do jeito que é feito “dentro” das câmeras do telefone: tirar alguns quadros antes e depois e compô-los de alguma forma - o ruído será distinguível, porque cada quadro pode ser ligeiramente diferente. Mas, novamente - não vou lhe dizer um software que resolveria esse problema dessa maneira ...
Isso já está sendo feito em smartphones.
Uma matriz Sony de 64mp eventualmente produz um quadro de 12mp.
E combina pixels vizinhos em um, aumentando assim a área/sensibilidade do pixel? Se sim, então é legal, mas provavelmente, apenas polvilha a matriz ou lê pixels em um padrão quadriculado.
Se a foto não requer nitidez de toque, no Photoshop eu vou em: Filtros - Ruído - Retoque (de uma a três vezes) e só então faço o redimensionamento com interpolação bicúbica (mais clara ou mais suave - não notei muita diferença).
Eu uso plugins do Photoshop de terceiros, mas nenhum deles pode reduzir o tamanho das fotos com o objetivo de reduzir o ruído primeiro.
Eles não estão lá porque o downsizing não remove o ruído por si só. Veja a explicação em inglês abaixo.
Portanto, é lógico que os programas criados para esse fim removam o ruído e os programas de downsizing façam exatamente o downsizing.
Esta questão tem sido discutida há muito tempo e há uma conclusão incluindo cálculos estatísticos, exemplos e análises.
Resposta simples
O downsampling não reduz o ruído. É comprovável experimentalmente porque é comprovado matematicamente.
O ruído é reduzido exatamente na mesma proporção que o detalhe. Isso é o que uma análise estatística diz que deve acontecer.
Não é uma maneira de reduzir o ruído porque você também reduziu os detalhes. Quando você se afasta de uma imagem barulhenta, você vê menos ruído aparente (mesmo que todo o ruído obviamente ainda esteja lá) e também vê menos detalhes. A relação sinal/ruído ainda é a mesma.
Então você não reduziu o ruído porque não aumentou a relação sinal-ruído.
Em suma, a relação sinal-ruído não muda durante o downsizing, o ruído é removido junto com os detalhes.
É necessário reduzir o ruído - é necessário usar software e não reduzir o tamanho.
Delírio. O downsize reduz visualmente o ruído, uso-o há 10 anos. Matematicamente, o ruído do sinal e o ruído podem ser os mesmos, mas olhe para 1 para 1 em tamanho real de um tiro barulhento e um tamanho reduzido de 1 para 1 e tudo ficará claro
Antes de afirmar que algo não faz sentido, dê-se ao trabalho de ler atentamente o que é indicado.
Dica - se você reduzir o quadro de 24mp para 0.5mp, por exemplo, obviamente haverá menos ruído, além de informações úteis, mas o sinal/ruído permanecerá inalterado.
E se você reduzi-lo a um ponto, não haverá ruído, além de informações úteis.)
Porque o downsizing remove todas as informações e não reduz o ruído.
Seu exemplo já foi discutido um milhão de vezes.
Nenhuma informação - nenhum pixel - nenhum ruído.
E há muito tempo existe outro exemplo em que o programa de redução de ruído é usado e comparado com o quadro após o downsizing. E você pode ver a diferença quando o quadro sem downsizing mas após redução de ruído especial é visualmente muito mais limpo e com detalhes em comparação com o quadro após downsizing.
Porque cortar/reduzir o quadro por downsizing não é, em princípio, redução de ruído.
Eu suspeito que tudo depende do tipo de ruído. Bem, o ruído é diferente. Além disso, diferentes editores suprimem o ruído de diferentes maneiras.
De todos os editores, o ruído Rawtherapy é o melhor. Mas lá você precisa ser capaz de dançar com um pandeiro.
Há um certo limite, após o qual o ruído se torna insuportável. E então nada virá disso.
Resumindo, não considero o redimensionamento uma ferramenta eficaz contra ruídos.
E, em geral, o barulho não é tão terrível quanto é pintado. O espectador não vê o barulho.
Gostaria de saber se é possível no PS “limpar” o ruído usando o princípio de redução de ruído na câmera do Kknon em velocidades lentas do obturador?
Uma foto com o obturador aberto é tirada, seguida por uma foto com o obturador fechado na mesma velocidade do obturador e, em seguida, subtrai o ruído resultante no segundo do primeiro.
Não vai funcionar na testa. Pode empilhar várias tomadas
Da experiência pessoal. Talvez esteja relacionado ao tema.
A “polegada” Sony Cyber-shot DSC-RX100M4, que já é ruidosa em ISO 400, possui um modo de cena anti-vibração (Anti Motion Blur), que permite fotografar em velocidades de obturador curtas (1/100 e menores), mas eleva o ISO até 6400 E aqui está a coisa com ele. Reduzo o tamanho da foto no menu de 20 megapixels para 5, tiro uma foto, há um segundo atraso no processamento e a saída é uma imagem limpa e nítida. Como isso é feito - eu não tenho idéia. Este modo se tornou um dos meus favoritos.
Na verdade, também estou interessado nisso! Muitos recomendam fotografar na resolução máxima, embora não seja necessário, e depois conjurar os editores. Daí a pergunta para os profissionais - se você definir o menu para resolução média ou baixa, como a câmera o reduz? Combinando pixels vizinhos em um (com uma área maior) ou “puxando” informações em um padrão quadriculado? Ou, mais especificamente, a área do pixel aumenta ao passar da qualidade L para a qualidade S?
Por experiência pessoal, imprimo 10 × 15, muito raramente A4, olho (mostrar) em um tablet 10′ - não vejo ruído, a nitidez é proibitiva. (canon 60d, iso<3200)😆
Isso mesmo, este é o mesmo downsize, mas ao imprimir. Em muitos casos, o ruído só pode ser visto pixel a pixel em um monitor ou quando impresso em pôsteres. Se for visível mesmo em 10x15, então é uma coisa ruim (. Aqui, apenas a conversão para P/B e a adição do filtro “film grain”, ala retro, salvará, como está concebido).
“É possível reduzir o tamanho de uma foto de 100 megapixels para 10 megapixels (10x) e ainda obter uma imagem 10x mais limpa e sem ruído?”
Não, você não pode, vou escrever sobre isso no final da mensagem. Mas, como você sabe, existem ruídos - as consequências da desbayerização. Haverá menos ruído em comparação com o disparo em uma matriz de 10 megapixels.
“É possível deixar apenas informações úteis de pixel em uma imagem de redução de tamanho?”
Você pode transferir um pouco mais de detalhes para a versão reduzida se adicionar nitidez antes de reduzir (adiciono nitidez apenas no canal de luminância para não amplificar o ruído da cor). Mas todos os detalhes não podem ser preservados ao reduzir. Adicionar nitidez após a redução é apenas um efeito especial e não trará novos detalhes.
“Existe software especializado para tais manipulações?”
Eu uso o GIMP, os modos de canal LCh Color, LCh Lightness, Unsharp Mask, Selective Blur acabaram sendo úteis, essas são minhas principais “ferramentas” para redução de ruído. Infelizmente, não existem esses modos de canal no Photoshop, mas existe o Lab e você pode obter resultados semelhantes.
Certifique-se de alternar para cor de 32 bits (ou pelo menos cor de 16 bits) para obter mais profundidade de bits de cor e menos artefatos durante a edição subsequente após a redução. By the way, isso é o que você realmente pode obter com a redução é aumentar a profundidade de bits (profundidade) da cor.
“Como reduzir o ruído de downsizing mantendo uma quantidade aceitável de detalhes usando ferramentas clássicas do Adobe Photoshop e outros editores comuns?”
Não notei a diferença entre: "suprimir o ruído e depois reduzir o tamanho" e "reduzir o tamanho e depois reduzir o ruído". Exceto na versão ampliada, o raio de redução de ruído deve ser maior e leva um pouco mais de tempo de processador. Mas eu só suprimo o ruído de cor com um algoritmo como Selective Blur (faço o threshold um pouco menor, o raio depende do nível de ruído e do tamanho da imagem), às vezes posso impor uma camada de 50% com ruído suprimido no canal de luminância se o ruído de luminância é muito marcante. Às vezes, você pode selecionar áreas não críticas (fundos desfocados) com uma varinha mágica e trabalhar com elas separadamente.
Mas, em geral, não considero necessário remover o ruído de luminância e, em princípio, é impossível removê-lo de forma que permaneça invisível. O mesmo Topaz não “remove” o ruído, ele desenha os detalhes absorvidos pelo ruído e em alguns lugares o faz de forma muito grosseira e não natural, depois afinando e depois engrossando as linhas, deixando padrões característicos das redes neurais. É melhor tolerar o ruído de luminância, bem como o grão em um filme.
“É possível fotografar com ISO alto, reduzir a imagem pela metade e obter o nível de ruído correspondente a ISO / 2?”
Com base na minha experiência: não, o ruído será perceptível na cópia reduzida, e aqui está o porquê:
a natureza do ruído de matriz é tal que os pixels ruidosos não se cancelam, como você sugeriu a julgar por suas perguntas, mas simplesmente combinam em aglomerados maiores de ruído. Então você tem que lidar com isso e torná-lo bastante simples (mas o grão incolor ainda permanecerá e não há nada de errado com isso).
E a tarefa, afinal, é de importância aplicada para Arkady ... então .. julho de 2019 e em setembro o Sony a7r-4 foi lançado. Deixe-me reformular a tarefa: “vale a pena mudar para A7-4 e fazer redimensionamentos subsequentes sem exceção, incl. para reduzir o ruído" =)
Proponho olhar para isso de um ponto de vista diferente. Você está tirando uma foto para acabar com o produto? Impressão A4 ou visualização em um monitor/TV 4k? Bem, na maioria dos casos provavelmente é. Raramente publicamos. As TVs 8k não serão mainstream tão cedo, então a suposição de TV 4k é bastante apropriada, certo? A TV 4k é 3840x2160, mas é 16:9 e filmamos em 3:2, ou seja, NA MINHA OPINIÃO, após revelação e retoque, o produto deve ser redimensionado para 3240x2160, que é pouco menos de 7 megapixels.
A propósito, isso indiretamente confirma a inutilidade dos sensores multi-megapixel.
PS gigapixel topázio pode usar os recursos da placa de vídeo - conta muitas vezes mais rápido que o processador. Mas ainda assim, 1000 quadros é muito tempo. E qual a diferença, o principal é que tudo teria tempo de ser trocado antes da próxima sessão de fotos, certo? =)