Главная » Теория » О проблеме цифрового шума для начинающих

14 октября 2014г.

Нет комментариев

О проблеме цифрового шума для начинающих

Сначала неплохо бы понять, что такое вообще шум на цифровой фотографии. Для простоты (и для наших целей этого будет достаточно) можно принять, что шум, это множество маленьких — часто размером всего в несколько, а иногда и вообще в один пиксель — пятнышек, или участков, яркость которых чуть выше или чуть ниже, чем яркость окружающего фона. В сумме множество таких пятнышек и дают ощущение шума.

Яркостный шум выглядит более похожим на плёночное «зерно», это если кто-то занимался плёночной фотографией. Регионы с повышенной/пониженной яркостью в этом виде шума более обширные, выглядят именно как пятна, и они имеют место во всех трёх каналах RGB одновременно, то есть на одном и том же месте. Цветовой шум, это зачастую отдельные пиксели разных цветов, хаотически разбросанные по всему изображению. Уже из названия ясно, что, скажем, яркий красный пиксель, хорошо видный в красном R канале, будет отсутствовать в зелёном G и синем B.

Посмотрим на реальном примере.

1-92844115

Вот я взял участок из центра этой картинки:

2-92844115-crop

и в редакторе разложил его на каналы: красный (R), зелёный (G) и синий (B):

3-92844115-crop-B3-92844115-crop-G3-92844115-crop-R

Разумеется, картинки монохромные — это яркости трёх каналов, если кто ещё не знает. (Исходная картинка вся синяя, поэтому и синий канал самый светлый; самый же тёмный красный канал — потому что красного на этом фото практически нет). В каналах эти самые флуктуации яркости как раз хорошо видны.

И тут нам логически приходит в голову, что задача подавления шума, это есть задача снижения контрастности этих яркостных участков. Грубо говоря, нужно сгладить жёсткие границы между ярким пятнышком и тёмным фоном. Можно уменьшить яркость пятен, а можно размазать их, чтобы границы не были такими жёсткими.

Это основной принцип удаления шумов на фотографиях. Но здесь кроется и главная проблема. Алгоритм удаления шума может счесть мелкие значимые детали изображения (например, листву на дереве, или реснички на портрете) такими же шумовыми пятнышками, и вовлечь в обработку и их тоже. В результате общая резкость фотографии после процедуры шумоподавления очень часто становится хуже, чем была на оригинале. Поэтому и считается, что в работе по удалению шума на фотографиях самое главное, это найти грань когда уже и шум не очень заметен, и резкость ещё приемлемая. А «интеллектуальность» программ-шумодавов определяется тем, насколько хорошо алгоритм умеет отличать ненужные, шумовые элементы, которые надо удалить, от значимых мелких деталей, которые надо оставить.

И тут образуется простор для различных подходов к решению проблемы. Многие, например, считают, что давить шум лучше всего, переведя картинку в цветовое пространство Lab. Другие думают, что вполне неплохие результаты получаются и в цветовом пространстве RGB. Ну, а конкретных приёмов работы вообще масса! Есть много «гуру обработки», которые считают, что только их конкретный метод является правильным, а все остальные — жуткая ересь! 🙂

Между прочим, отсюда следует один практический вывод. Снимать для фотобанков нужно так, чтобы шумов было как можно меньше. Чтобы вам не приходилось потом заниматься шумоподавлением. Потому что вы рискуете ухудшить качество картинки, и повышается вероятность что её отклонят — или за слишком сильный шум, или за нерезкость, или за переобработку. Зачем вам всё это надо, если можно сразу снять правильно!

Кроме того, нужно научиться отбраковывать фотографии — оценивать уровень шумов и принимать решение, с какой картинкой есть смысл повозиться, а какую лучше сразу отправить в корзину. Это относится не только к уровню шумов, но и вообще ко всем аспектам картинки. У опытных фотографов из фотосессии в 700 снимков остаётся штук 20, остальное удаляется.

Вот, например, пытаться довести эту картинку до товарного вида, на мой взгляд, лучше не стоит:

1 Noisy Bear

Кроп из центра картинки, чтобы было понятнее, о чём речь:

15_1 Noisy Bear

Тут отлично виден множественный цветовой шум. При этом я могу охотно согласиться, что её тоже можно «вытянуть»! Да, можно, но не нужно! Коммерческий потенциал этой фотографии недостаточен для того, чтобы тратить на неё время. Нужно помнить, что стоковая фотография, это гораздо более работа, нежели хобби. Кропотливо трудиться в Фотошопе над одной картинкой целый день — это оправдано в художественной фотографии; или в традиционной рекламной фотографии, когда вы отдаёте заказчику всего несколько отпечатков. Стоковая фотография, это потогонный конвейер; вы просто ничего не заработаете, если будете тратить по полчаса на каждое ваше фото!

Какие же рекомендации, как снимать так, чтобы было поменьше шумов? Опять же не будем углубляться в теорию возникновения цифрового шума (а можно углубиться вплоть до квантовой физики!). Для наших целей достаточно помнить, что шумов на фотографии тем больше, чем выше чувствительность (ISO) и чем длиннее выдержка. Соответственно, чтобы получить качество снимка получше, нужно ставить ISO как можно меньше. Разумеется, с учётом условий съёмки. Скажем, вам придётся поднять чувствительность выше минимальной для вашей камеры, если вы снимаете в тёмном концертном зале, а вспышку использовать нельзя. А если объект ещё и движется, то получение хороших кадров вообще превращается в проблему! (По этой причине в фотобанках мало кадров рок-концертов в небольших клубах).

С выдержкой всё сложнее, её выбор зачастую определяют совсем другие соображения. Но в целом всё же нужно знать, что лучше ставить её покороче. Скажем, в студийных условиях, когда экспозицию снимка определяет только длительность импульса студийной вспышки, нет необходимости ставить выдержку на камере слишком длинной…

Там есть ещё и другие факторы, но их значимость ниже. Например, плотность упаковки светочувствительных элементов на матрице. Взять две матрицы одинаковой «мегапиксельности», но разного размера — уровень шумов окажется выше у той, которая меньше. Поэтому фотомыльницы как правило больше шумят — производители из маркетинговых соображений утрамбовывают на крохотные матрицы всё больше и больше мегапикселей. Но про это можно уже не упоминать, так как на мыльницы для фотобанков если кто и пытается снимать, то ни серьёзных портфолио, ни серьёзных продаж у них не бывает.

Неприемлемый уровень шумов, это одна из самых распространённых причин отказов в фотобанках. Поэтому шумы нужно удалять. В соседних статьях я рассказываю, как.

Поделитесь с друзьями:

Отправить ответ

Оставьте первый комментарий!

avatar
wpDiscuz

StockInspector

Блог инспектора фотобанка

© 2014 — 2015 StockInspector