Статья из подборки
О фотографии
Интересно, что я до сих пор не задумывался об этом обстоятельстве. Обсуждение в одной из соцсетей побудило меня обратить внимание на эту проблему.
На днях я вышел на съемку и по рассеянности забыл выставить правильную чувствительность ISO. При большом ISO, по теории, должен появиться
цифровой шум
Что это такое? Вот, пожалуйста, одно из моих фото с завышенным ISO, без применения шумодава:
Красная рамочка показывает примерно место, которое я буду скриншотить в масштабе 200% (а затем Дзен рисуночек подсожмёт).
Вот этот разноцветный песочек из пикселей и есть шум.
Один яркий пиксель посередине имеет другое происхождение. Это я воспользовался случаем показать битый пиксель. Физику этого явления я не знаю, но результат таков, что конкретный пиксель матрицы навсегда теряет способность давать адекватные данные при считывании матрицы процессором.
Поиск "восстановление битых пикселей" показал мне способы исправления устройств отображения информации, а не сенсоров.
Сглаживание по Гауссу
Первое, что приходит в голову при обнаружении шума, это сделать сглаживание по Гауссу. Цвет пикселя усредняется с цветами соседних пикселей, причем чем ближе пиксель к центру усреднения, тем больший вес имеет цвет этого пикселя. Результаты в масштабе 200%:
Чем сильнее сглаживание, тем меньше заметен шум, но тем хуже и резкость.
Хочется специально отметить, что потеря резкости не является прямым следствием высокой чувствительности. Резкость нарушается из-за решения автора применить сглаживание.
Рассмотрим вариант 4px. Это не назовёшь предельной резкостью, да и шумок немного остался (рассмотрите в увеличенном виде):
Как видите, получился приемлемый компромисс.
Приемлемый для публикации в Дзене. Для других целей использования фотографии могут быть требования другого уровня.
Шумодав
Так на своем жаргоне фотографы называют программный код, предназначенный для борьбы с шумом и встроенный в камеру и/или фоторедактор. На рис. № 2 представлен диалог настройки шумодава программы Canon DPP при нулевой интенсивности подавления.
Оттуда можно понять, что шумодав использует более изощренные алгоритмы, чем простое сглаживание по Гауссу. Мы можем отдельно управлять подавлением шума по яркости и по цвету. Эти алгоритмы, видимо, являются know-how разработчика, так что вряд ли мы узнаем что-то более подробно.
Интенсивность подавления измеряется в попугаях, от 0 до 20. Шумодав на основании установленного ISO и каких-то еще измерений по кадру устанавливает рекомендуемые интенсивности подавления. Я обычно эти значения по умолчанию принимаю, и результат меня обычно удовлетворяет. А если не удовлетворяет, то, скорее всего, уже поздно пить боржоми — имеем просто неустранимый брак.
Но вот недавно у меня появился интерес к этим особенностям постобработки RAW.
Шумодав работает и при внутрикамерной генерации JPEG, но это меня не интересует.
Итак, смотрим на результаты подавления шумов:
И так же второй фрагмент:
Результат существенно лучше, чем по Гауссу 4px.
Общий вид при рекомендованном подавлении 7/8:
Для уровня требований Дзена результат хороший.
Еще примеры
Приведу еще несколько примеров, для которых будет указано ISO и рекомендованная — и принятая — интенсивность шумоподавления.
Фотографии представлены с разным разрешением, поэтому сравнивать их под увеличением нет смысла. Можно, разглядывая сюжеты, пытаться понять, какие его свойства влияют на рекомендованную интенсивность шумоподавления.