Questa risposta elenca 3 tecniche per ridurre il rumore:
Qualcuno può fare luce sulle ultime due tecniche?
In che modo scattare molte foto e mediarle riduce il rumore? Come si fa a valutarli? E perché dovrebbe funzionare?
In che modo abbassare la risoluzione riduce il rumore?
Risposte:
Gli ultimi due sono davvero la stessa cosa e funzionano a causa del fatto che nella maggior parte dei casi il rumore ha la stessa probabilità di aumentare il valore di un pixel e di ridurlo.
Supponiamo che il valore "vero" di un dato pixel sia 100 (su 255). Scatta 10 immagini della stessa scena in condizioni rumorose e potresti registrare i seguenti valori:
104, 99, 98, 100, 101, 105, 99, 102, 94, 105
la media di questi valori (sommandoli e dividendoli per 10) fornisce il seguente valore in pixel: 100,7, che arrotonderà a 101, che è molto più vicino al valore reale di quanto ci si aspetterebbe se si dovesse scegliere solo uno dei 10 immagini a caso.
Per quanto riguarda il come, ci sono pacchetti software specializzati per questo (ricerca di stacking di immagini, penso che Deep Sky Stacker sia una scelta popolare). In alternativa, puoi farlo nella maggior parte delle modifiche alle immagini caricando diversi livelli e unendo coppie di livelli (le versioni più recenti di Photoshop hanno funzioni di impilamento speciali che sono un po 'migliori).
Lo stesso principio sta dietro la riduzione della risoluzione. Una tecnica per fare questo si chiama 'binning' per cui si combinano quattro pixel adiacenti in uno. Immagina quindi quattro pixel corrispondenti a un'area di colore piatto all'interno dell'immagine, che dovrebbe avere un valore uniforme di 100:
102, 103
93, 101
la loro media fornisce un singolo pixel con un valore di 99,75 che viene arrotondato a 100.
Per inciso, scattare più immagini e calcolarle in media equivale a scattare un'esposizione più lunga tranne:
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Infine, quando si tratta di ridurre al minimo il rumore, la regola d'oro è quella di ottenere quanta più luce possibile. La media di diverse esposizioni fa questo (è la luce totale catturata che conta). Il downsampling sta davvero scambiando rumore per la risoluzione.
Nel silicio c'è un effetto chiamato rumore termico (rumore di Johnson). Questo è fondamentalmente elettroni strappati dal substrato e aggiunti agli elettroni che vengono fatti cadere dai fotoni. Questi elettroni vengono quindi considerati parte del "segnale" dal sensore, creando rumore. Questo tipo di rumore è distribuito gaussiano e ha un valore medio pari a zero.
Il rumore termico aumenta con la temperatura, ecco perché un sensore più freddo funziona meglio.
Funziona solo con rumore casuale con una media di zero. Se il rumore è casuale (abbastanza) non è mai lo stesso, mentre la scena in cui stai scattando una foto dovrebbe essere. Poiché le informazioni sulla scena vengono registrate più volte, ogni volta con un rumore leggermente diverso è possibile calcolare la media dei pixel e ottenere un rapporto segnale / rumore più elevato rispetto a una singola acquisizione. Ciò significa che la scena deve essere statica.
A seconda di come viene realizzato il sensore più grande, si potrebbe ottenere meno rumore. Una tecnica consiste nel mantenere costanti le dimensioni del sensore fisico e quindi combinare diversi pixel fisici in uno logico. Oppure la dimensione fisica del sensore può essere diversa.
Combinando diversi pixel fisici in uno logico è possibile ottenere lo stesso tipo di riduzione del rumore di combinando più acquisizioni.
Aumentando la dimensione fisica del pixel è possibile ridurre il rumore di lettura e amplificazione. Con un pixel più grande, è un numero maggiore di elettroni nel segnale. Dal momento che il rumore di lettura e amplificazione è prossimo a quello fissato per una determinata tecnologia di produzione (dimensioni del transistor), è possibile ottenere un rapporto segnale / rumore maggiore.