Цифровой шум изображения
Цифровой шум изображения
Цифровой шум — это дефект изображения, который вносится электроникой и фотосенсорами устройств, которые их используют (теле-/видеокамеры, цифровой фотоаппарат и т. п.)
Явление
На изображении цифровой шум проявляется в виде наложенной маски из пикселей случайной яркости и цвета.
На камерах с массивом цветных фильтров цветовой шум обычно имеет визуально более крупные зерна, чем пиксели на изображениях. Это является побочным эффектом для алгоритма получения полноцветного изображения.
Для трехматричных систем или матрицы без фильтра шум будет более мелкозернистым. В цветном изображении для разных каналов изображения, шум может иметь разную интенсивность. Это визуально окрашивает его. Шум на фотографии снятой при лампах накаливания имеет преимущественно желто-синие оттенки, а не зелёно-фиолетовые. Дело в том, что хотя изначально все пиксели одинаково подвержены шуму, но после применения баланса белого синий канал изображения, и, соответственно, шум в нём увеличиваются сильнее.
Шум заметен на однотонных участках, а в особенности – на тёмных участках изображения. Подавление цифрового шума
На сегодняшний день существует множество способов подавления цифрового шума на уровне сенсора, трактов цифрового фотоаппарата и при дальнейшей цифровой обработке. На уровне сенсора используются пиксели большего размера и более плотно прилегающие друг к другу микролинзы. Также, можно использовать цветные фильтры, которые пропускают больший процент света. Однако последний способ может отрицательно сказываться на качестве цветопередачи камеры.
Использование более высококачественных усилителей и АЦП с большей разрядностью также, очевидно, позволяет уменьшить шум. Иногда (к примеру, в астрофотосъёмке) используют охлаждение матрицы.
Подавление цифрового стохастического шума при постобработке проводится путем усреднения яркости пикселя по некоторой группе пикселей, которые алгоритм считает "похожими". Зачастую при этом ухудшается детальность изображения, оно становится более "мыльным". Помимо этого, могут проявится ложные детали, отсутствующие на исходной сцене. К примеру, если алгоритм будет искать "похожие" пиксели недостаточно далеко, то мелкозернистый и среднезернистый шум может быть подавлен, а слабый, но всё равно довольно заметный неестественный "крупный" шум останется видимым.
