مشكلة الحد من الضوضاء في الصور ومقاطع الفيديو والمقاربات المختلفة لحلها. تقليل الضوضاء من خلال متوسط ​​الصورة

يمكن أن تكون الضوضاء عشوائية ، وأنواع مختلفة من الحتمية.

الضوضاء التناظرية العشوائية

يتم إنشاء ضوضاء تمثيلية عشوائية ، كقاعدة عامة ، من خلال البنية الحبيبية للمادة الفوتوغرافية ، ولكن تم إنشاء الأصل منها. تصبح الضوضاء ذات صلة عند تكبيرها بأكثر من 8 مرات.

للتخلص من هذه الضوضاء ، يتم استخدام طرق ترشيح تنعيم.

يعتمد إجراء هذه الطرق على التصفية الرقمية عن طريق حساب متوسط ​​قيمة الإشارة على جوار بكسل القراءة. في برامج مثل PhotoShop ، تسمى مرشحات التنعيم هذه Blur و Gaussian Blur.

سيعطي التعتيم متوسطًا مباشرًا. يقدم Gaussian Blur أوزان البكسل في مصفوفة متوسط ​​Gaussian.

تم إهمال التعتيم لأنه لا يسمح لك بضبط درجة المتوسط. يتم التحكم في درجة التنعيم من خلال التطبيق المتكرر للمرشح.

Gaussian Blur أكثر حداثة. في ذلك ، يمكنك ضبط معلمة المتوسط ​​، وبالتالي ضبط التنعيم.

يجب أن نتذكر أن استخدام مثل هذه المرشحات يمكن أن يؤدي إلى فقدان حدة الصورة ، حيث لا يتم حساب متوسط ​​بنية الضوضاء فحسب ، بل أيضًا وحدات البكسل التي تشكل حدود الصورة. في بعض الحالات ، يُنصح بإجراء عملية إخفاء الحدة بشكل إضافي بعد إجراء التنعيم.

ضوضاء النبض العشوائي

يشير ضوضاء النبض العشوائي إلى عيوب فردية نادرة نسبيًا ، مثل الخدوش وجزيئات الغبار. كما هو مطبق عليهم ، عادةً ما يكون إجراء التنعيم غير فعال نظرًا لحقيقة أن أحجام هذه العيوب كبيرة جدًا.

للتخلص من هذه العيوب ، يتم استخدام مرشحات من فئة ترتيب الرتبة. تنشئ مرشحات ترتيب الترتيب هذه سلسلة من البكسلات على طول الخط ، وترتب هذه السلسلة بترتيب تصاعدي ، وتتجاهل الحد الأدنى والحد الأقصى لقيم البكسل التي قد تكون معيبة ، والعثور على متوسط ​​القيمة في هذه السلسلة. يتم وضع هذه القيمة المتوسطة في مكان وحدات البكسل التي تم تحليلها.

بهذه الطريقة ، يمكن التخلص من العيوب البسيطة نسبيًا مثل الخدوش والغبار. من حيث المبدأ ، من الممكن تغيير طول التشغيل وبالتالي اختيار العيوب الأكبر.

ومع ذلك ، بالنسبة للعيوب الكبيرة بما يكفي التي تتجاوز طول سلسلة البكسل ، فإن هذه الطريقة غير قابلة للتطبيق.

هذه هي بالضبط طريقة عمل مرشح الغبار والخدوش.

مع تشويش نبضي أكبر ، من الضروري اللجوء إلى التنقيح شبه التلقائي ، حيث يتم التخلص من عيوب الصورة عن طريق استبدال وحدات البكسل المعيبة بوحدات بكسل ملونة من محيطها المباشر. يتم تحديد البكسل من البيئة القريبة ويتم وضعه على البقعة المعيبة.

في البرنامج ، يسمى هذا الإجراء الختم ويستغرق وقتًا طويلاً. قبل الشروع في مثل هذا الإجراء ، من الضروري تحليل الصورة على مقياس التكبير أثناء التكاثر وإزالة تلك العيوب التي ستكون ملحوظة على هذا النطاق. من حيث المبدأ ، يمكن استخدام نفس الإجراء للتصحيح التحريري ، عندما يكون من الضروري استكمال بعض تفاصيل الصورة المفقودة.

ضوضاء الصورة الحتمية

يتمثل أبرز ممثل لضوضاء الصورة الحتمية في البنية النقطية للصورة ، إذا تم استخدام الطباعة متعددة الكذب كأصل.

يمكن أن تؤدي قراءة صورة نقطية إلى تفاعل غير مرغوب فيه بين بنية البيانات النقطية للصورة مع بنية البيانات النقطية الجديدة التي تم إنشاؤها أثناء إخراج الصورة.

هناك طريقتان محتملتان لحل هذه المشكلة:

1. القضاء على البنية النقطية للأصل في عملية المسح والمعالجة. لهذا ، يتم استخدام طرق مشابهة لطرق تصفية الفتحة عند قراءة صورة ذات فتحة أكبر ، أو نظيرتها الرقمية ، أي متوسط ​​البكسل وتشكيل إشارة متوسطة.

لقد تم إثبات ذلك من الناحية النظرية والتجريبية أفضل النتائجيتم الحصول عليها من خلال مطابقة حجم الفتحة مع حجم العنصر النقطي للهيكل النقطي للنسخة الأصلية. لذلك ، أثناء عملية المسح ، من الضروري تحديد سمة الخطوط النقطية التي تم استخدامها في الأصل بدقة وتحديد مرشح إزالة التشتت وفقًا لهذه الميزة الخطية.

من الممكن استخدام اختبارات خاصة لتحديد سمة خطوط المسح في الأصل. بعض برامج حديثة، مثل LinoColor ، تسمح لك بتحديد سمة الخط أثناء عملية المسح المسبق ، ووفقًا لها ، قم بتعيين مرشح إزالة الشوائب الأمثل.

مساوئ هذا الإقصاء:

1) فقدان حدة الصورة ؛

2) نتيجة لذلك زوايا مختلفةتناوب هياكل الصور النقطية ل ألوان مختلفة، لا يوجد اتفاق كامل بين فتحة إزالة التحضير والبنية النقطية ، ولا مفر من التقلبات المتبقية في الصورة (تكوين تموج في النسيج).

2. قراءة الهيكل النقطي مع حفظه الكامل. نتيجة لذلك ، سوف نحصل على ثلاث صور نقطية مفصولة بالألوان أثناء قراءة بنية البيانات النقطية. في الواقع ، سوف نحصل على صورة في نظام SMUK. علاوة على ذلك ، يمكن نقل هذه الصورة إلى Lab ، وبالتالي فقد المعلومات حول بنية البيانات النقطية. ثم انقل جميع عمليات المعالجة إلى Lab وانتقل إلى CMUK بهيكل البيانات النقطية الخاص بها.

للقيام بذلك ، تحتاج إلى القراءة بدقة عالية. СopiDot - المقابلة البرمجياتلترجمة نظام إدارة الجودة إلى المختبر.

في الوقت الحاضر ، تكمن الصعوبة في حقيقة أن قراءة الصور الملونة بها صعوبات كبيرة. لذلك ، يتم استخدام هذا النوع من تقنية CopiDot حاليًا لقراءة الأشكال الضوئية المنقطة واللون المنفصلة.

أهمية خاصة هي هذه التكنولوجيا التي في الآونة الأخيرةلقد تطورت بشكل كبير الحاجة إلى استخدام نوع من الصور الأرشيفية تقنيات C-t-P(نموذج مطبوع بالحاسوب).

3. إعادة الفرز باستخدام خطوط المسح ذات البنية غير المنتظمة (معدل التردد).

يمكن أن تتلف الصورة بسبب الضوضاء والتداخل من مصادر مختلفة ، مثل ضوضاء مستشعر الفيديو ، وضوضاء حبيبات الصورة ، والأخطاء في قناة جهاز الإرسال. يمكن التقليل من تأثيرها باستخدام الأساليب الكلاسيكية للترشيح الإحصائي. نهج آخر ممكن يعتمد على استخدام أساليب الاستدلال المكانية الأخرى.

عادةً ما تظهر الضوضاء الصادرة عن أجهزة استشعار الفيديو أو الأخطاء في قناة الإرسال في الصورة كتغييرات متناثرة في العناصر المعزولة التي ليس لها ارتباط مكاني. غالبًا ما تكون العناصر المشوهة مختلفة بشكل ملحوظ عن العناصر المجاورة. كانت هذه الملاحظة بمثابة الأساس للعديد من خوارزميات قمع الضوضاء.

يمكن أن يؤدي استخدام ترشيح الصور الرقمية إلى تحسين جودة الصورة التي يتم الحصول عليها في عملية سبر UWB بشكل كبير. بعد ذلك ، سننظر في استخدام التصفية الخطية لتخفيف الضوضاء في الصورة (ترشيح التردد المنخفض) ، مع التركيز على حدود الكائنات باستخدام الترشيح عالي التردد ، بالإضافة إلى طريقة التصفية الوسيطة للتخلص من ضوضاء نوع النبض.

أرز. يوضح الشكل 7 طريقة بسيطة للحد من ضوضاء العتبة تقيس سطوع جميع عناصر الصورة بالتتابع.

أرز. 3.7 طريقة الحد من الضوضاء.

إذا كان السطوع عنصر معينيتجاوز متوسط ​​سطوع مجموعة من العناصر القريبة ببعض قيمة العتبة ، يتم استبدال سطوع العنصر بمتوسط ​​السطوع:

اذا كان
]

نظرًا لأن الضوضاء مرتبطة مكانيًا ، فإن طيفها يحتوي عادةً على ترددات مكانية أعلى من طيف الصورة العادية. لذلك ، يمكن أن يعمل الترشيح المكاني البسيط منخفض التردد أداة فعالةتخفيف الضوضاء. يتم تشكيل مصفوفة Q بحجم MM للصورة الناتجة عن طريق الالتواء المنفصل للمصفوفة F بالحجم NN للصورة الأصلية بمصفوفة تجانس H بحجم LL وفقًا للصيغة

يتم توفير تنعيم الضوضاء عن طريق ترشيح تمرير منخفض باستخدام مصفوفة H مع عناصر موجبة. فيما يلي ثلاثة أنواع من صفائف التنعيم ، والتي يشار إليها غالبًا باسم أقنعة تقليل الضوضاء:

يتم تطبيع هذه المصفوفات لكسب الوحدة بحيث لا يتسبب إجراء تقليل الضوضاء في حدوث تحول في متوسط ​​سطوع الصورة المعالجة. إذا كان الحد المطلوب من الضوضاء ينطوي على استخدام مصفوفات كبيرة ، فمن المستحسن إجراء الالتواء بشكل غير مباشر عن طريق تطبيق تحويل فورييه ، لأن هذا عادة ما يعطي ربحًا في الحجم الحسابي.

التأكيد على الحدود.

في أنظمة مسح الصور الإلكترونية ، يمكن تمرير إشارة الفيديو الناتجة من خلال مرشح تمرير كهربائي عالي. هناك طريقة أخرى لمعالجة الصور الممسوحة ضوئيًا وهي استخدام إخفاء غير حاد. في هذه الحالة ، يتم مسح الصورة ، كما كانت ، بفتحتين متداخلتين ، تتوافق إحداهما مع دقة عادية ، والأخرى بدقة منخفضة. نتيجة لذلك ، يتم الحصول على مصفوفة صور عادية F (j، k) وصفيف صورة غامضة F L (j، k) على التوالي. ثم يتم تشكيل مصفوفة صور مقنعة

F M (j، k) = c F (j، k) - (1-c) F L (j، k)،

حيث C هو عامل التناسب. عادة ما تكون قيمة C في النطاق من 3/5 إلى 5/6 ، أي نسبة المكونات طبيعية ويختلف الوضوح المنخفض من 1.5 إلى 5.

يمكن أيضًا التركيز على الحواف عن طريق إجراء ترشيح منفصل وفقًا للمعادلة (1) باستخدام الاستجابة النبضية عالية التردد H. فيما يلي ثلاثة أقنعة نموذجية لإجراء ترشيح عالي التردد:

تختلف هذه الأقنعة من حيث أن مجموع عناصرها يساوي واحدًا.

طريقة أخرى للتأكيد على الحدود هي ما يسمى بالتمايز الإحصائي. يتم تقسيم قيمة السطوع لكل عنصر على التقدير الإحصائي للانحراف المعياري  (ي ، ك)

G (j، k) = F (j، k) /  (j، k).

الانحراف المعياري

يتم حسابه في بعض المناطق المجاورة N (j، k) للعنصر ذي الإحداثيات (j، k). دور
هي متوسط ​​قيمة سطوع الصورة الأصلية عند النقطة ذات الإحداثيات (ي ، ك) ، والتي يتم تحديدها تقريبًا عن طريق تجانس الصورة باستخدام عامل تصفية التردد المنخفض وفقًا للصيغة (3.1). تختلف الصورة المحسّنة ، التي تمثلها المصفوفة G (j ، k) ، عن الصورة الأصلية في أن سطوعها أعلى عند الحدود ، حيث تختلف عناصرها عن العناصر المجاورة ، وأقل في جميع المناطق الأخرى. وتجدر الإشارة إلى أن التركيز على الحدود المفيدة يترافق مع زيادة في مكونات الضوضاء.

مرشح متوسط.

التصفية المتوسطة هي تقنية معالجة إشارات غير خطية طورتها Tukey. هذه الطريقة مفيدة لتقليل التشويش في الصورة. المرشح المتوسط ​​أحادي البعد عبارة عن نافذة منزلقة تغطي عددًا فرديًا من عناصر الصورة. يتم استبدال عنصر المركز بمتوسط ​​جميع عناصر الصورة في النافذة. متوسط ​​التسلسل المنفصل

a 1، a 2، ...، a N for odd N هو العنصر الذي يوجد له (N-1) / 2 عناصر أصغر منه أو مساوٍ له ، (N- 1) / 2 أكبر منه أو مساوٍ له بحجم. دع عناصر الصورة ذات المستويات 80 ، 90 ، 200 ، 110 ، 120 تدخل النافذة ؛ في هذه الحالة ، يجب استبدال عنصر المركز بالقيمة 110 ، وهي متوسط ​​التسلسل المطلوب 80 ، 90 ، 110 ، 120 ، 200. إذا كانت القيمة 200 في هذا المثال عبارة عن ارتفاع ضوضاء في تسلسل متزايد بشكل رتيب ، ثم سيوفر متوسط ​​التصفية تحسنًا كبيرًا. على العكس من ذلك ، إذا كانت القيمة 200 تتوافق مع نبضة إشارة مفيدة (عند استخدام مستشعرات النطاق العريض) ، فإن المعالجة ستؤدي إلى فقدان وضوح الصورة المعاد إنتاجها. وبالتالي ، يوفر المرشح المتوسط ​​في بعض الحالات قمعًا للضوضاء ، وفي حالات أخرى يتسبب في قمع إشارة غير مرغوب فيها.

لا يؤثر المرشح المتوسط ​​على وظائف الخطوة أو سن المنشار ، والتي عادة ما تكون خاصية مرغوبة. ومع ذلك ، يمنع هذا المرشح إشارات النبضة التي تقل مدتها عن نصف عرض النافذة. يعمل المرشح أيضًا على تسوية الجزء العلوي من الوظيفة المثلثية.

إمكانيات تحليل عمل المرشح المتوسط ​​محدودة. يمكن إثبات أن متوسط ​​حاصل ضرب الثابت K والتسلسل f (j) هو

متوسط ​​(K f (j)) = K med (f (j)).

بجانب،

متوسط ​​(K + f (j)) = K + med (f (j)).

ومع ذلك ، فإن متوسط ​​مجموع تسلسلين تعسفيين f (j) و g (j) لا يساوي مجموع متوسطاتهما:

med (g (j) + f (j)) = med (g (j)) + med (f (j)).

من الممكن استخدام استراتيجيات مختلفة لتطبيق المرشح المتوسط ​​لقمع الضوضاء. يوصي أحدهم بالبدء بفلتر متوسط ​​تغطي نافذته ثلاثة عناصر للصورة. إذا كان توهين الإشارة ضئيلاً ، يتم توسيع نافذة المرشح إلى خمسة عناصر. يتم ذلك حتى تضر التصفية المتوسطة أكثر من نفعها. الاحتمال الآخر هو تنفيذ ترشيح متوسط ​​متتالي للإشارة باستخدام عرض نافذة ثابت أو متغير. بشكل عام ، تلك المناطق التي تظل دون تغيير بعد معالجة مرشح واحد لا تتغير بعد المعالجة المتكررة. المناطق التي تكون فيها مدة الإشارات النبضية أقل من نصف عرض النافذة ستكون عرضة للتغييرات بعد كل دورة معالجة.

يمكن بسهولة تعميم مفهوم المرشح المتوسط ​​على بعدين من خلال تطبيق نافذة ثنائية الأبعاد بالشكل المطلوب ، مثل مستطيل أو قريب من دائري. من الواضح أن المرشح المتوسط ​​ثنائي الأبعاد مع نافذة LL يوفر قمع ضوضاء أكثر فعالية من المرشحات المتوسطة أحادية البعد الأفقية والعمودية المطبقة بالتتابع مع نافذة L1 ؛ ومع ذلك ، ينتج عن المعالجة ثنائية الأبعاد توهين أكبر للإشارة.

يمنع المرشح المتوسط ​​ضوضاء النبضات المتناثرة بشكل أكثر فعالية من الضوضاء السلسة. يجب اعتبار ترشيح الصورة المتوسطة لقمع الضوضاء طريقة إرشادية. لا يمكن استخدامه بشكل أعمى. على العكس من ذلك ، يجب عليك التحقق من النتائج التي تم الحصول عليها للتأكد من أن التصفية المتوسطة مناسبة.

تقليل ضوضاء الصورة

في كثير من الأحيان ، عند إنشاء البيانات المرئية ، تكون الصور الناتجة صاخبة. هذا بسبب النقص في المعدات والتأثير عوامل خارجيةإلخ. في النهاية ، يؤدي هذا إلى تدهور جودة الإدراك البصري وانخفاض موثوقية القرارات التي سيتم اتخاذها بناءً على تحليل مثل هذه الصور. لذلك ، فإن مشكلة إزالة أو تقليل مستوى التشويش في الصور مهمة. هناك الكثير من الأعمال المكرسة لحل مشكلة ترشيح الضوضاء أساليب مختلفةوالخوارزميات. في هذا العمل ، نأخذ في الاعتبار فقط بعض الأساليب وإمكانيات تنفيذها في نظام Matlab.

الخطوة الأولى: قراءة الصورة الأصلية.

الخطوة الثانية: تكوين صور مشوشة.

الخطوة 3: استخدام مرشح متوسط ​​لإزالة الضوضاء النبضية.

الخطوة 4: قمع مكون الضوضاء باستخدام عملية التسوية.

الخطوة 5: طريقة الحد من الضوضاء.

الخطوة 6: تصفية الترددات المنخفضة باستخدام أقنعة تقليل الضوضاء.

الخطوة الأولى: قراءة الصورة الأصلية.

قراءة صورة من ملف مساحة العملماتلاب وعرضه على شاشة العرض.

L = imread ("kinder.bmp") ؛

الشكل ، imshow (L) ؛

الشكل 1 الصورة الأصلية.

الخطوة الثانية: تكوين صور مشوشة.

في نظام Matlab (Image Processing Toolbox) ، هناك إمكانية لتشكيل وتركيب ثلاثة أنواع من الضوضاء على الصورة. لهذا الغرض ، يتم استخدام وظيفة imnoise المدمجة ، والتي تهدف بشكل أساسي إلى إنشاء صور اختبارية مستخدمة في اختيار ودراسة طرق تصفية الضوضاء. لنلقِ نظرة على بعض الأمثلة لتطبيق الضوضاء على الصور.

1) إضافة ضوضاء اندفاعية إلى الصورة (افتراضيًا ، تكون كثافة الضوضاء مساوية لنسبة البكسل المشوهة):

L2 = شمنوز (L، "ملح وفلفل"، 0.05) ؛

الشكل ، imshow (L2) ؛

الصورة 2. صورة صاخبة (ضوضاء اندفاعية).

2) إضافة تشويش أبيض غاوسي إلى الصورة (افتراضيًا ، المتوسط ​​هو 0 والتباين 0.01):

L1 = imnoise (L، "gaussian") ؛

الشكل ، imshow (L1) ؛

تين. 3. صورة صاخبة (ضجيج غاوسي).

3) إضافة ضوضاء مضاعفة إلى الصورة (افتراضيًا ، يكون التوقع الرياضي 0 ، والتباين 0.04):

L3 = imnoise (L، "رقطة"، 0.04) ؛

الشكل ، imshow (L3) ؛

الشكل 4. صورة صاخبة (ضوضاء مضاعفة).

الخطوة 3: استخدام مرشح متوسط ​​لإزالة الضوضاء النبضية.

إحدى الطرق الفعالة للتخلص من التشويش النبضي في الصورة هي استخدام مرشح متوسط. معظم خيار فعالهو تنفيذ في شكل فتحة منزلقة.

بالنسبة إلى i = 1 + n1: N + n1 ؛ توزيع (i) لـ j = 1 + m1: M + m1 ؛ إذا كان j == 1 + m1 ؛ د = 0 ؛ من أجل a = -n1: n1 ؛ بالنسبة إلى b = -m1: m1 ؛ D (n1 + 1 + a، m1 + 1 + b) = Lr (i + a، j + b) ؛ نهاية؛ نهاية؛ نهاية؛ إذا كانت j> 1 + m1 ؛ من أجل a = -n1: n1 ؛ D (n1 + 1 + a، m + 1) = Lr (i + a، j + m1) ؛ نهاية؛ د = د (1: ن ، 2: م + 1) ؛ نهاية؛ Lvyh (i، j) = الوسيط (D (:)) ؛ نهاية؛ نهاية؛ Lvyh = Lvyh (n1 + 1: N + n1، m1 + 1: M + m1) ؛ الشكل ، imshow (Lvyh) ؛

للمقارنة المرئية ، نقدم ثلاث صور معًا: الصورة الأصلية ، والصاخبة ، والمعاد بناؤها.

أرز. 5. إعادة بناء صورة مشوهة بالضوضاء النبضية باستخدام طريقة الترشيح المتوسطة.

تختلف الصورة المعاد بناؤها قليلاً فقط عن الصورة الأصلية وهي أفضل بكثير من حيث الإدراك البصري من الصورة الصاخبة.

الخطوة 4: قمع مكون الضوضاء باستخدام عملية التسوية.

توجد فئة من الصور يمكن من أجلها منع مكون الضوضاء باستخدام عملية التنعيم (طريقة الترشيح المكاني منخفض التردد). يمكن تطبيق هذا النهج على معالجة الصور التي تحتوي على مناطق مساحة كبيرةبنفس مستوى السطوع. لاحظ أن مستوى عنصر الضوضاء يجب أن يكون صغيرًا نسبيًا.

F = واحد (ن ، م) ؛ بعد٪ n و m للفتحة المنزلقة

Lser = filter2 (F ، Lroshyrena ، "نفس") / (n * m) ؛

أرز. 6. استعادة صورة مشوهة بالضوضاء النبضية باستخدام عملية تمهيد.

عيب هذه الطريقة ، على عكس طريقة التصفية المتوسطة ، هو أنها تؤدي إلى تمويه حدود كائنات الصورة.

الخطوة 5: طريقة الحد من الضوضاء.

تختلف عناصر الصورة المشوهة بالضوضاء بشكل ملحوظ عن العناصر المجاورة. شكلت هذه الخاصية أساسًا للعديد من طرق قمع الضوضاء ، وأبسطها هو ما يسمى بطريقة العتبة. عند استخدام هذه الطريقة ، يتم فحص سطوع جميع عناصر الصورة بشكل تسلسلي. إذا تجاوز سطوع هذا العنصر متوسط ​​سطوع الحي المحلي ، فسيتم استبدال سطوع هذا العنصر بمتوسط ​​سطوع الحي.

بالنسبة إلى i = 1 + n1: N + n1 ؛ توزيع (i) لـ j = 1 + m1: M + m1 ؛ إذا كان j == 1 + m1 ؛ د = 0 ؛ من أجل a = -n1: n1 ؛ بالنسبة إلى b = -m1: m1 ؛ D (n1 + 1 + a، m1 + 1 + b) = Lr (i + a، j + b) ؛ نهاية؛ نهاية؛ نهاية؛ إذا كانت j> 1 + m1 ؛ من أجل a = -n1: n1 ؛ D (n1 + 1 + a، m + 1) = Lr (i + a، j + m1) ؛ نهاية؛ د = د (1: ن ، 2: م + 1) ؛ نهاية؛ LS = يعني (يعني (D)) ؛ إذا القيمة المطلقة (Lr (i، j) -LS)> 10/255 ؛ ٪ تعيين عتبة Lvyh (i ، j) = LS ؛ آخر Lvyh (i، j) = Lr (i، j) ؛ نهاية؛ نهاية؛ نهاية؛ Lvyh = Lvyh (n1 + 1: N + n1، m1 + 1: M + m1، :) ؛ الشكل ، imshow (Lvyh) ؛

أرز. 7. استعادة صورة مشوهة بالضوضاء النبضية باستخدام طريقة الحد من الضوضاء.

الخطوة 6: تصفية الترددات المنخفضة باستخدام أقنعة تقليل الضوضاء.

في الخطوة 4تم النظر في استخدام عملية تمهيدية للتخلص من الضوضاء. دعنا نفكر في أمثلة على ترشيح الترددات المنخفضة باستخدام أقنعة أخرى لتقليل الضوضاء. قد تكون هذه الأقنعة التالية:

القناع 1: القناع 2: .

يتم تقديم أقنعة قمع الضوضاء كمصفوفة مقيسة للحصول على كسب الوحدة بحيث لا يؤدي قمع الضوضاء إلى تشويه متوسط ​​النصوع. تظهر الأرقام نتيجة معالجة صورة مشوشة. قناع 1و قناع 2.

F = (1/10) * ؛

الشكل ، imshow (Lvyh) ؛

أرز. 8. نتيجة استعادة صورة مشوشة باستخدام ضوضاء الاندفاع أقنعة 1.

F = (1/16) * ؛

Lvyh = filter2 (F، L، "نفس") / (3 * 3) ؛

الشكل ، imshow (Lvyh) ؛

أرز. 9. نتيجة استعادة صورة مشوشة باستخدام ضوضاء الاندفاع أقنعة 2.

كانت هذه أمثلة على كبت ضوضاء النبضات. دعونا ننظر في أمثلة مماثلة لقمع الضوضاء الغاوسي والمضاعف.

أرز. 10. نتيجة استعادة صورة مشوشة باستخدام تشويش غاوسي أقنعة 1و أقنعة 2.

أرز. 11. نتيجة استعادة صورة مشوشة باستخدام الضجيج المضاعف أقنعة 1و أقنعة 2.

لاحظ أنه لا توجد طرق عالمية ويجب معالجة كل صورة على حدة. إذا كنا نتحدث عن التصفية المتوسطة والمنخفضة ، فإن جودة المعالجة تعتمد إلى حد كبير على اختيار جيدأحجام الفتحة المحلية.

يمكن استخدام الطرق المدروسة بعد بعض التعديلات لمعالجة الصور الملونة. دعنا نعطي مثالاً على كبت ضوضاء الاندفاع في صورة ملونة.

لنأخذ بعض الصور الأصلية (الشكل 12):

L = imread ("lily.bmp") ؛

الشكل ، imshow (L) ؛

أرز. 12. الصورة الملونة الأصلية.

نفرض عليها ضوضاء دافعة مع بعض الخصائص:

L = imnoise (L، "ملح وفلفل"، 0.05) ؛

الشكل ، imshow (L) ؛

أرز. 13. صورة صاخبة.

شوكة = 1: ق ؛ ٪ معالجة منفصلة لكل مكون L = Lin (: ،: ، ك) ؛ أنا = 1 + ن 1: N + ن 1 ؛ توزيع (i) لـ j = 1 + m1: M + m1 ؛ إذا كان j == 1 + m1 ؛ د = 0 ؛ من أجل a = -n1: n1 ؛ بالنسبة إلى b = -m1: m1 ؛ د (ن 1 + 1 + أ ، م 1 + 1 + ب) = L (أنا + أ ، ي + ب) ؛ نهاية؛ نهاية؛ نهاية؛ إذا كانت j> 1 + m1 ؛ من أجل a = -n1: n1 ؛ D (n1 + 1 + a، m + 1) = L (i + a، j + m1) ؛ نهاية؛ د = د (1: ن ، 2: م + 1) ؛ نهاية؛ Lres (i، j) = الوسيط (D (:)) ؛ نهاية؛ نهاية؛ نهاية؛

أرز. 14. استعادة الصورة باستخدام طريقة التصفية الوسيطة.

الأساليب المذكورة أعلاه تماما خوارزميات فعالةاستعادة الصور المشوهة بالضوضاء الدافعة أو الغاوسية أو المضاعفة. تعمل هذه الأساليب كأساس لبناء المزيد طرق معقدةحل المشكلات لإزالة عنصر التشويش في الصور.

هناك مواقف حزينة في الحياة عندما يكون هناك القليل من الضوء ، ولا توجد طريقة لفتح (أقوى) الفتحة أو زيادة سرعة الغالق. من المفترض أن الصورة "السيئة" أفضل من الصورة الغائبة. كيف تكون؟ تحمل. أو استخدم حيلة صغيرة - خذ عدة إطارات وقم بتطبيق المتوسط.

ISO6400 ، كان \ أصبح.

لتبدأ ، سيكون عليك التقاط عدة لقطات متطابقة (كلما كان ذلك أفضل).

واحدة من سلسلة. كما ترون ، حتى في الحجم الصغير بشكل كبير ، فإن مقدار الضوضاء مرعب.

للتوسيط ، نقوم بتحميله جميعًا في مستند Photoshop على هيئة طبقات.
إذا تم التصوير يدويًا ، فيجب محاذاة الطبقات باستخدام الدمج الضوئي ، سابقًا (هنا) ، أو باستخدام الأمر تحرير - محاذاة تلقائية للطبقات (تحرير - محاذاة الطبقات تلقائيًا).
بعد ذلك ، لحساب المتوسط ​​، قم بتعيين شفافية الطبقات: للأسفل 100٪ ، الـ 50٪ التالية ، 33٪ ، 25٪ ، ...

يعد استخدام وضع التكديس أكثر ملاءمة ، خاصة عند الإضافة عدد كبيرالصور.

افتح Photoshop ، وأصدر الأمر File - Scripts - Load Files in Stack (ملف - البرامج النصية - تحميل الملفات في المكدس)
حدد المربع إنشاء كائن ذكي بعد تحميل الطبقات (إنشاء كائن ذكي عند تحميل الطبقات) ، اختياريًا - محاولة محاذاة صور المصدر تلقائيًا (حاول محاذاة صور المصدر تلقائيًا).
وهكذا ، حصلنا على مجموعة أو كومة واحدة. لا داعي للشفافية لأن. لإجراء عمليات حسابية على المكدس ، توجد طبقة قائمة منفصلة - الكائنات الذكية - وضع المكدس (الطبقات - الكائن الذكي - وضع التكديس). عند معالجة الصور ومقاطع الفيديو ، هناك وضعان فقط مهمان - متوسط ​​(متوسط ​​أو متوسط ​​حسابي) ومتوسط ​​(متوسط) ، يتم استخدام الباقي عند معالجة الصور الطبية والعلمية والطب الشرعي ، إلخ. إذا تغير وضع المكدس ، يتم إجراء الحسابات مرة أخرى (مع الأصل وليس النتيجة السابقة).
ضع في اعتبارك محاصيل 100٪ من مناطق مختلفة وقارن النتيجة.

من اليسار إلى اليمين: أصلي ، متوسط ​​، متوسط. تم استخدام عشرة إطارات.

كيف تعمل؟ في حالة الوضع المتوسط ​​، تتم إضافة سطوع كل بكسل لكل قناة ويتم تقسيم النتيجة على عدد الصور. على سبيل المثال: (3 + 2 + 1 + 2 + 9 + 3 + 1) / 7 = 3
في الوضع الوسيط ، يتم تحديد متوسط ​​القيمة من السلسلة 1 ، 1 ، 2 ، 2 ، 3 ، 3 ، 9 - المتوسط ​​2. أي. قطرات مفردة قوية ليس لها تأثير.
من وجهة نظر عملية ، هذا يعني أن الأجسام المتحركة لن تترك أثرًا إلا إذا كانت موجودة في عدة إطارات من السلسلة. ومع ذلك ، فإن الوسيلة سوف تتغلب على الضوضاء بشكل أفضل.

بشكل عام ، تتحدث المحاصيل عن نفسها - لن تتمكن معالجة إطار واحد من تقليل الضوضاء بشكل فعال ، لأن. حجم الضوضاء في هذا المثال يتجاوز حجم بعض التفاصيل.

متى تكون هذه الطريقة قابلة للتطبيق؟
- عند التصوير باستخدام إضاءة غير كافيةعند سرعات الغالق القصيرة (لا يوجد إعداد لسرعة الغالق أو أنها مقيدة بالكاميرا ، ولا يوجد حامل ثلاثي القوائم ، ولا توجد إمكانية للتصوير لفترة طويلة ، وما إلى ذلك)
- إذا لزم الأمر ، قم بتقليل الضوضاء عند منخفض iso ، على سبيل المثال ، قبل المعالجة اللاحقة النشطة.

أين لا يساعد؟
- عند تصوير الأجسام المتحركة (على الرغم من إمكانية إزالة الضوضاء الانتقائية في المناطق الثابتة).
- لن يتخلص من عنصر الضوضاء المستمر

قمنا في الجزء الأول من هذا الدرس بتحليل أسباب الضوضاء في التصوير الفوتوغرافي ومكوناتها وما يجب فعله حتى لا تستفز مظهرها. في هذا البرنامج التعليمي سوف نتعلم كيفية تقليل الضوضاء في فوتوشوب ، كابتشر وان ، ديجيتال فوتو بروفيشنالو لايت روم. كل هذه البرامج لها أداة لتقليل التشويش في التصوير الفوتوغرافي ، تسمى بلغة المصورين " تقليل الضوضاء».

على ال هذه المرحلةتحتاج إلى فهم ذلك:
• إذا كان هناك بديلان فقط أثناء التصوير: التقاط صورة بدون ضوضاء (حساسية منخفضة لمصفوفة الكاميرا) ولكن ليست حادة ، أو مع ضوضاء ، ولكنها حادة ، فأنا أختار الخيار الثاني. لا يمكنك التخلص من التشويش ، ولكن لا يزال بإمكانك محاربة الضوضاء.
• ليس من الضروري دائمًا إزالة الضوضاء تمامًا في الصورة ، فغالبًا ما يكون ذلك كافيًا لتقليل مستواها إلى مستوى مقبول.
• تتم إزالة اللوما والضوضاء اللونية بشكل مختلف.
• عند مقياس الصورة بنسبة 100٪ على الشاشة ، نرى تشويشًا أكبر بعدة مرات مما سيكون عليه في المطبوعات أو في المطبوعات أو في ألبوم الصور عبر الإنترنت.

في هذا البرنامج التعليمي ، توجد صور كبيرة يتم تحجيمها تلقائيًا إذا كان حجم شاشتك أصغر من اللازم. عندما يحدث هذا ، سيظهر زر تكبير بنسبة 100٪ في الزاوية اليمنى العليا من الصورة. سيسمح لك هذا المقياس فقط بتقييم قوة وحجم الضوضاء بدقة. لعرض تلك الأجزاء المخفية من الرسم التوضيحي ، اسحب الصورة بالماوس من جانبها المركزي. لإغلاق الصورة والعودة إلى المقالة ، اضغط على مفتاح Esc.

الشروط الأولية:يتم تعطيل كل تقليل التشويش في الكاميرا ، ويتم التصوير في تنسيق RAW، تم ضبط الحساسية على 3200 (ما زلت أسمح بهذه القيمة في التصوير) و 6400 (سنرى ما إذا كان بإمكاني استخدام هذه الحساسية في حالات الطوارئ). للتحكم ، تم أخذ إطار بحساسية مصفوفة من 100 وحدة. تم تعديل جميع اللقطات إلى +0.5 توقف. أدى هذا إلى زيادة طفيفة في مستوى الضوضاء في الصور ، ولكن تحدث أخطاء التعريض أثناء التصوير ، لذا فإن هذا التصحيح أقرب إلى الموقف العملي للمصور. من لقطات الاختبار تم قطعها ( الصورة 1): أ) جزء من عبوة طعام شنير (للتحكم في حدة النص وتشويه الألوان) ؛ ب) مقياس مع مجالات الإضاءة المختلفة (التحكم في قوة الضوضاء في النغمات المختلفة) ؛ ج) جزء من جسد المخلوق الأسطوري Gava (لمزيد من الجمال). على ال الصورة 2نرى أنه مع زيادة الحساسية ، تنمو نقاط الضوضاء في جميع المجالات المستهدفة ، وهو أمر طبيعي ومتوقع تمامًا.

الصورة 1: صورة اختبارية.
الصورة 2: تؤدي زيادة حساسية مصفوفة الكاميرا إلى زيادة الضوضاء.
الصورة 3: تقليل ضوضاء النصوع يقلل الحدة أجزاء صغيرةفي الصورة.

كيفية إزالة الضوضاء في Photoshop (Photoshop).

أوه ، المخادعون ، لم يصوروا بصيغة RAW أو نسيت إزالة الضوضاء في مرحلة تحويل ملف RAW؟ يحدث ذلك في بعض الأحيان. افتح صورتنا في Photoshop ، ثم في القائمة: Filter> Noise> Reduce Noise… (Filter> Noise> Reduce Noise…). هنا هو أول اختبار لدينا للحد من الضوضاء.

ضوضاء مضيئة.إن أول شريطي تمرير (القوة والمحافظة على التفاصيل) هما المسؤولان عن تقليله. إذا سحبنا القوة (القوة) إلى الحافة اليمنى ، فسنرى أن ضوضاء النصوع تقل ، لكن النص يصبح أكثر ضبابية ( الصورة 3). الشر الرئيسي لضوضاء النصوع: القتال ضدهم يؤدي إلى انخفاض حدة الصورة وتفاصيلها. سيلاحظ القارئ اليقظ أن شريط التمرير الحفاظ على التفاصيل (حفظ التفاصيل) ، فقط ، ومصمم لضمان أن الصورة لا تفقد الجودة. حرك شريط التمرير الثاني إلى اليمين ، وسترى الحدة والتفاصيل تعود. لكن الضوضاء تعود معها أيضًا ، اتضح "لقد غيروا المخرز للصابون". الإعدادات التي استخدمتها لـ ISO 3200: القوة - 9 ، الحفاظ على التفاصيل 6٪. إذا كانت صورتك لا تحتوي على تفاصيل صغيرة ، مثل النص والملمس ، فيمكن تقليل "الاحتفاظ بالتفاصيل" حتى 0. بالنسبة إلى ISO 6400 ، تبين أن هذه الإعدادات ضعيفة نوعًا ما ، لذلك قمت بزيادة القوة إلى 10 ، وتم تقليل التفاصيل إلى 3 ٪ ، إلى حد ما على حساب حدة النص ( الصورة 5).

ضوضاء لونية (ملونة)يبدو أنه أهون الشرين. بتحريك منزلق Reduce Color Noise إلى القيمة القصوى ( الصورة 4) لا يتم تقليل حدة النص ، يختفي ضوضاء اللون تقريبًا ، ولكن الكائنات حجم صغيرتفقد تشبع اللون (انظر إلى المربع الأحمر والأزرق). لاحظ أيضًا أن هالة ملونة تتشكل حول يموت اللون الأحمر. في بعض الأحيان ، قد يكون مثل هذا التغيير في لون التفاصيل الصغيرة أمرًا بالغ الأهمية ومستحيلًا بالنسبة للصورة. لذلك ، يجب أن نحاول تطبيق تقليل التشويش إلى الحد الأدنى: بالنسبة لمعيار ISO 3200 ، قمت بتطبيق قيمة تقليل ضوضاء اللون بنسبة 70٪ ، ولأيزو 6400 - 100٪.

على ال الصورة 5 و 6ترى نتيجة تقليل الضوضاء في Photoshop. إذا كان ISO 3200 ، بعد تقليل الضوضاء ، تظهر الضوضاء عند مستوى مقبول ولا يزال هناك بعض التحفظ لقمعها الأكبر ، فعندئذٍ بالنسبة إلى ISO 6400 تكون بالفعل مفرطة في بعض عمليات التصوير ، وسأبذل قصارى جهدي لتجنب استخدام هذا المستشعر حساسية.

الصورة 4: يمكن أن يؤدي تقليل تشويش الألوان إلى تقليل تفاصيل الألوان وهالات الألوان.
الصورة 5: تقليل الضوضاء في Photoshop ، ISO 3200.
الصورة 6: نتيجة استخدام تقليل ضوضاء Photoshop للمعيار ISO 6400.

الاستنتاجات:من المستحيل تقليل ضوضاء النصوع دون تقليل حدة الصورة. يتيح استخدام تقليل التشويش استخدام حساسية تبلغ 3200 وحدة ، ولكن الحساسية البالغة 6400 قد لا تكون مناسبة لمتطلبات زيادة جودة الصورة. إذا كنت تلتقط صورًا للإنترنت أو بحروف صغيرة ، فيمكنني استخدام حساسية 6400 وحدة. من خلال تقليل ضوضاء النصوع في الصورة ، فإننا لا نتخلص من الضوضاء اللونية ، والعكس صحيح.

قد لا يلاحظ المشاهد أحيانًا تقليل التشويش اللوني في التصوير الفوتوغرافي. ولكن إذا كانت دقة الألوان في التفاصيل الصغيرة مهمة عند التصوير ، فإن الاستخدام المفرط لإعدادات تقليل التشويش في Photoshop أمر غير مقبول ، على سبيل المثال ، عند تصوير الموضوعأو في تصوير الطعام. كلما كانت إعدادات تقليل التشويش "لطيفة" التي نستخدمها (ليس فقط في Photoshop ، بشكل عام ، أي منها) ، كانت صورتنا أفضل بعد المعالجة.

احترافي للصور الرقمية

الثانية لهذا الدرس الذي اخترته كانون ديجيتال فوتو بروفيشينال(يشار إليه فيما يلي بـ DPP). هذا محول ملفات RAW بسيط للغاية لكاميرات Canon ، ومن خلاله أعرض طلاب دورة التصوير الفوتوغرافي للمبتدئين على إمكانيات تنسيق RAW. من أجل الوصول إلى تقليل ضوضاء DPP ، تحتاج إلى تحديد علامة التبويب NR / Lens / AOL في لوحة الأدوات (لوحة الأدوات). بالطبع ، نحن مهتمون بكتلة تقليل الضوضاء (تقليل الضوضاء) ، حيث لا يوجد سوى منزلقين: Luminance ... - لتقليل ضوضاء النصوع ، و Chrominance ... - من أجل لوني ( الصورة 7). كما في حالة تقليل الضوضاء في Photoshop ، حاولت استخدام هذه الإعدادات في DPP للحفاظ على توازن الجودة للحصول على تفاصيل دقيقة و الأسطح الملساء. بالنسبة إلى ISO 3200 ، تم استخدام المعلمات التالية: Luminance - 7 ، Chrominance - 12 ( الصورة 8). بالنسبة إلى ISO 6400-12 و 20 على التوالي ( الصورة 9). والنتيجة مشابهة جدًا لتلك التي تم الحصول عليها في تقليل الضوضاء في Photoshop.

ضبط تقليل الضوضاء في DPP.لقد لاحظت أنه مع إيقاف تشغيل تقليل الضوضاء في الكاميرا ، يطبق DPP تقليل الضوضاء الخاص به على ملفات RAW. لا يعد إيقاف تشغيل تقليل ضوضاء الصورة في كل مرة أمرًا مناسبًا ، لذلك تحتاج إلى التأكد من أن DPP لا يستخدمه افتراضيًا. للقيام بذلك ، انتقل إلى إعدادات DPP (مفاتيح Ctrl + K) ، وانتقل إلى علامة تبويب لوحة الأدوات (لوحة الأدوات) ، وقم بتشغيل مفتاح تعيين كإعدادات افتراضية ، واضبط جميع أشرطة التمرير على 0 ، وانقر فوق موافق ، وأعد تشغيل DPP ( الصورة 10).

الصورة 7: تقليل التشويش الاحترافي للصور الرقمية من Canon.
الصورة 8: نتيجة استخدام تقنية DPP للحد من الضوضاء بالنسبة لمعيار ISO 3200.
الصورة 9: نتيجة تطبيق تقليل التشويش نفسه لمعيار ISO 6400.
صورة 10: إعدادات تقليل ضوضاء DPP.

التقاط واحد

حتى الآن ، يعد Capture One محول ملفات RAW الرئيسي. كما في حالة DPP ، فإن تقليل الضوضاء ( الصورة 11) ، وينطبق على ملفات RAW بغض النظر عن إعدادات الكاميرا. علاوة على ذلك ، حتى عندما لا تكون هناك حاجة لتقليل الضوضاء ، على سبيل المثال ، عند الحساسية المنخفضة. لقد أجريت بحثًا بسيطًا حول خوارزمية تقليل الضوضاء في Capture One ، وقد أثار اهتمامي كثيرًا لدرجة أنني قررت قراءة مساعدة محول RAW هذا. للأسف ، لا شيء معلومات مفيدةوفقًا لمبادئ تقليل الضوضاء في Capture One ، لم أجده. لذلك ، سيتم وصف نتائج تخميناتي وافتراضاتي وأبحاثي أدناه.

وفقًا لتعليمات Capture One ، فإن تقليل الضوضاء لهذا المحول يغير إعداداته بعد تحليل الملف. أعترف أنه لعدة سنوات من العمل في Capture One ، قمت بضبط الإعدادات لتقليل الضوضاء بضع مرات فقط. يعمل إلغاء الضوضاء برفق وذكاء وبدون تمييز وبشكل ممتاز في الوضع التلقائيأني نسيت وجودها للتو.

أول شيء راجعته هو كيف ستتحسن صورتي عندما أزلت إعدادات تقليل الضوضاء لـ ISO 100. ولم يحدث شيء. بمعنى ، إذا لم يكن هناك ضوضاء ، فلن يعمل تقليل الضوضاء. ثم لاحظت أنه عند زيادة الحساسية ، تتغير قيمة اللون فقط (التي تؤثر على ضوضاء اللون) ، ولكن لا تتغير الإضاءة (ضوضاء النصوع). ثم افترضت أنه بنفس قيمة النصوع والحساسية المتزايدة ، فإن ضوضاء النصوع ستنمو بما يتناسب مع كيفية حدوثها في غياب تقليل الضوضاء. لم يكن هناك. زادت الضوضاء ، لكن ليس كثيرًا. لن أخمن كيف يحدث هذا ، لكنني كنت سعيدًا بنتيجة ذكاء Capture One.

في التجربة التالية ، حاولت العثور على الحد الأدنى من إعدادات الحد من الضوضاء التي ترضيني ، ومقارنة مدى ليونة إعداداتي مع تلك التي يقدمها Capture One افتراضيًا. كانت التغييرات طفيفة جدًا بحيث يمكن إهمالها: بالنسبة إلى ISO 3200 ، اقترح Capture One قيمة 25 و 54 (Luminance and Color) ، لكنني وجدت قيمًا أكثر ليونة لتكون مقبولة: 20 و 50 ، على التوالي. بالنسبة إلى ISO 6400 ، فإن إعدادات تقليل الضوضاء الخاصة بـ Capture One ترضي تمامًا ، ولم أتطرق إليها (25 و 57).

هناك بعض الأشياء الجيدة الأخرى لجعل تقليل الضوضاء أكثر فعالية. يسمح لك السطح (السطح) بتقليل نقاط التشويش واسعة النطاق على الأسطح الملساء منخفضة التباين ، مع عدم لمس التفاصيل الدقيقة مثل النص (القيمة 70 لـ ISO 3200 و 90 لـ ISO 6400). يتيح لك البكسل الأحادي إزالة تشويش البكسل الفردي (وحدات البكسل المنفردة) دون فقد التفاصيل الدقيقة. صحيح أن هذه البكسلات تظهر فقط في ISO 6400 أو عندما ترتفع درجة حرارة المصفوفة في وضع Live View. على الرغم من حقيقة أن حساسية المصفوفة المكونة من 6400 وحدة قد تم استخدامها في اختبار تقليل الضوضاء ، إلا أنني لم أستخدم إعداد Capture one هذا ، لأن تأثير الأدوات الرئيسية كان كافياً.

أنا سعيد جدًا بجودة وميزات تقليل الضوضاء في Capture One. على عكس العوازل التي تمت مناقشتها أعلاه ، لا يُنشئ Capture One هالات لونية أو يقلل تشبع اللون في التفاصيل الصغيرة للصورة. يتم أيضًا قمع ضوضاء اللون في المناطق المظللة بشكل أفضل بشكل ملحوظ من المنافسين السابقين. يشير هذا إلى الجودة العالية لخوارزمية تقليل ضوضاء اللون. بفضل تأثير السطح ، تبدو ضوضاء الإنارة أضعف أيضًا ، خاصة على الأسطح العادية.

يمكنك رؤية نتائج تقليل التشويش في Capture One on الصور 12 و 13. ومع ذلك ، يبقى اختبار أحد المنافسين بين محولات RAW - تقليل الضوضاء في Lightroom.

الصورة 11: التقط صورة واحدة لتقليل الضوضاء.
الصورة 12: نتيجة استخدام تقليل التشويش من Capture One لمعيار ISO 3200.
الصورة 13: نتيجة تطبيق تقليل التشويش نفسه لمعيار ISO 6400.

Lightroom و Adobe Camera RAW

حتى أنني قمت بتنزيل Lightroom الجديد - 4.3 ... في جميع الإصدارات السابقة من Lightroom ، كان تقليل الضوضاء ، وفقًا للمستخدمين ، يعتبر رابطًا ضعيفًا ولم يوصى باستخدامه. أولئك. بعد تحويل ملفات RAW إلى Lightroom ، كان لابد من تقليل الضوضاء في Photoshop. لكن تقليل الضوضاء في Photoshop يفقد الكثير في جودة العمل على الأقل Capture One ، ولا يمكنني أن أوصي به بأي شكل من الأشكال هذه السلسلة(Lightroom> Photoshop) لتقليل الضوضاء. من زاوية أذني ، قابلت إشارة في المنتديات إلى أن تقليل ضوضاء Lightroom ، بدءًا من الإصدار الرابع ، قد تم تحسينه. الرغبة في توضيح هذه المعلومات من المستخدمين ذوي الخبرة ، انتهى بي المطاف مرة أخرى في منتديات Lightroom. وما قرأته هناك لم يرضيني بأي شكل من الأشكال: الفرامل ، الصعوبات في العمل ، مواطن الخلل ، بشكل عام ، كل شيء كما هو الحال دائمًا مع محول ملفات RAW من Adobe. لقد أوقفني هذا أخيرًا عن تثبيت Lightroom ، وبدلاً من تقليل الضوضاء ، سأختبر أداة Photoshop مماثلة - Adobe Camera RAW. لقد لاحظت منذ فترة طويلة أن إعدادات هذين المنتجين من Adobe متطابقة ، وتؤدي إلى نفس النتائج بعد معالجة ملفات RAW. أي أن خوارزميات التشغيل لكلا البرنامجين هي نفسها (سيكون من الغريب أن يقوم مصنع واحد بعمل نسختين من تقليل الضوضاء). إذا كنت مخطئًا ولديك سبب وجيه لذلك ، فيرجى إبلاغي بذلك.

لتقليل الضوضاء في Adobe Camera RAW ، تحتاج إلى الانتقال إلى علامة التبويب التفاصيل (التفاصيل). يحتوي تقليل التشويش هذا على إعدادات أكثر من إعدادات تقليل التشويش في Photoshop (الصورة 14). بشكل افتراضي ، بالنسبة للملفات ذات الحساسية ، لا تقدم Camera RAW تقليل ضوضاء النصوع ، ولكن لتقليل ضوضاء اللون (Luminance - 0 ، Color - 25 ، Color Detail - 50). في هذه الإعدادات ، يتم قمع ضوضاء اللون بشكل جيد ، و (كما في Capture One) لا ألاحظ أي هالات لونية. رائع. يساعد شريط التمرير Color Detail في ضبط (إرجاع) تشبع اللون لـ أجزاء صغيرة(تذكر أن Photoshop واجه مشكلة في تقليل الضوضاء). تركت قيمة "تفاصيل اللون" الافتراضية ، أي 50. لكنني خفضت إعداد اللون الرئيسي إلى 15 (ISO 3200) و 20 (ISO 6400).

ظلت بقع النصوع على الأسطح الملساء مرئية ولكنها غير مزعجة عند قيم النصوع 55 (لـ ISO 3200) و 70 (ISO 6400) ، ولكنها أدت إلى تقليل طفيف في تفاصيل النص. لذلك ، اخترت قيمة حل وسط لتفاصيل السطوع - 40 (لـ ISO 3200) و 50 (ISO 6400).

لقد أحببت حقًا الطريقة التي يقلل بها Adobe Camera RAW من الضوضاء ( الصور 15 و 16) أنني كنت أتساءل عما إذا كان الاستخدام الأوسع لحساسية 6400 على الكاميرا الخاصة بي مقبولاً. إذا أضفنا إعداد السطح كما هو الحال في Capture One إلى تقليل الضوضاء هذا ، فلن يكون له نفس الشيء. أتساءل كيف سيتم توزيع الأماكن بين قادة تقليل الضوضاء في نهاية درس التصوير الفوتوغرافي هذا.

الصورة 14: تقليل ضوضاء Adobe Camera RAW (إعدادات مماثلة لـ Lightroom).
الصورة 15: نتيجة استخدام تقليل ضوضاء Adobe Camera RAW لـ ISO 3200.
الصورة 16: نتيجة تطبيق تقليل التشويش نفسه لمعيار ISO 6400.

نتائج اختبار الحد من الضوضاء

نتائج اختبار تقليل التشويش في الصور 17 و 18: الأسوأ - في الأعلى ، الأفضل - في الأسفل. عند التصوير بقيم حساسية عالية ، لا أوصي باستخدام تقليل ضوضاء Photoshop للصور النقطية و Canon Digital Photo Professional. السبب الرئيسي هو وجود هالات ملونة قوية حول الأجزاء الملونة في الصورة. من الصعب أيضًا إيجاد حل وسط بين مستوى ضوضاء الإنارة على الأسطح الملساء ووضوح التفاصيل الدقيقة في أجهزة تقليل الضوضاء هذه. يبدو أن Capture One ، على خلفية الأمرين الأولين ، في وضع الفوز ، حتى يتم تشغيل تقليل ضوضاء Adobe Camera RAW. أظهر هذا الأخير أنه في كثير من الحالات يمكنني استخدام حساسية 6400 للتصوير التجاري أيضًا: تقليل ضوضاء الإنارة المذهل للأسطح الملساء مع الحفاظ على التفاصيل الدقيقة و أحسنتلتقليل ضوضاء اللون. ما الذي يشكو منه العاملون في Lightroom ، ولا أفهمه؟

صورة 17: جدول المقارنةتقليل الضوضاء لـ ISO 3200.
الصورة 18: جدول مقارنة للحد من الضوضاء لمعيار ISO 6400.
الصورة 19: ضوضاء ساحرة.

استنتاج

إذا كنت تريد استخدام قيم حساسية عالية أثناء التصوير ، فابدأ في التعامل مع الضوضاء في مرحلة التصوير - قم بالتصوير بتنسيق RAW. لا تقم بتحويل عملية تقليل التشويش إلى Photoshop ، قم بذلك في محول RAW عند تصحيح الصور. استخدم المحول الذي مع خسارة أقل (والخسارة أمر لا مفر منه) سيقلل التشويش في الصورة. يستخدم القيم الدنياإعدادات تقليل الضوضاء.

إذا كانت الصورة بها ضجيج عالي، ثم في بعض الحالات من الممكن حصر نفسه في انخفاض في البقع الملونة فقط. ستكون ضوضاء النصوع المتبقية مشابهة جدًا لحبوب الفيلم. في بعض الأحيان يكون تقليد الحبوب هذا أفضل من الصورة السلسة للكاميرا الرقمية. على سبيل المثال ، إذا قمت بإضفاء طابع نمط على صورة كصورة قديمة. في حالات أخرى ، يمكن أن تعطي الحبوب سحرًا معينًا للصورة ( الصورة 19). لا عجب أن هناك فلاتر فوتوشوب تقوم بإنشاء حبيبات فيلم مماثلة. لكن هذا موضوع لدرس آخر.

ملاحظة: لم يتم استخدام أحدث إصدارات Adobe Camera RAW و Capture One في اختبار تقليل الضوضاء هذا. لذلك ، من الممكن أن تكون خوارزميات تقليل الضوضاء في هذه البرامج أكثر تقدمًا.
ملاحظة: لا تصدر ضوضاء!