Шумы могут быть случайные аналоговые, импульсные и различного рода детерминированные.
Случайные аналоговые шумы
Случайные аналоговые шумы порождаются, как правило, гранулярной структурой фотографического материала, но котором изготовлен оригинал. Шумы становятся актуальными при увеличении более чем в 8 раз.
Для устранения таких шумов применяются методы сглаживающей фильтрации.
Действие этих методов основано на цифровой фильтрации путем усреднения значения сигнала по окрестности считываемой пиксели. В программах типа PhotoShop эти сглаживающие фильтры носят название Blur, Gaussian Blur.
Blur даст прямое усреднение. Gaussian Blur вводит веса пиксель в матрицу усреднения по закону Гаусса.
Blur является устаревшим так как не позволяет регулировать степень усреднения. Степень сглаживания регулируется неоднократным применением фильтра.
Gaussian Blur более современный. В нем можно регулировать параметр усреднения, регулируя таким образом сглаживание.
Необходимо помнить, что использование таких фильтров может приводить к потери резкости изображения, так как усредняется не только шумовая структура, но и пиксели формирующие границу изображения. В некоторых случаях целесообразно после процедуры сглаживания дополнительно осуществлять процедуру нерезкого маскирования.
Случайные импульсные шумы
Под случайными импульсными шумами понимаются относительно редко расположенные единичные дефекты, типа царапин, пылинок. Применительно к ним процедура сглаживания обычно не эффективна в результате того, что размеры таких дефектов достаточно велики.
Для устранения таких дефектов применяются фильтры ранго-порядкового класса. Такие ранго-порядковые фильтры создают серии пиксель вдоль строки, упорядочивают эти серии, располагая их по порядку возрастания, откидывают минимальные и максимальные значения пиксель, которые могут быть дефектными и находят среднее значение в этой серии. Это среднее значение ставят на место анализируемой пиксели.
Таким образом можно устранить относительно мелкие дефекты как типа царапин, так и типа пыли. В принципе можно изменять длину серии и таким образом осуществлять селекцию более крупных дефектов.
Однако, для достаточно крупных дефектов, которые превышают длину серии пиксель этот метод не применим.
Именно по этому методу работает фильтр Dust and Scratches.
При более крупном импульсном шуме необходимо прибегать к полуавтоматическому ретушированию, в котором устранение дефектов изображения осуществляется путем замены дефектных пиксель на окрашенные пиксели из их ближнего окружения. Из ближнего окружения выбирается пикселя и сажается на дефектное место.
В программном обеспечении такая процедура называется штамп и требует значительных затрат времени. Прежде чем приступить к такой процедуре необходимо проанализировать изображение в масштабе увеличения при репродуцировании и устранить те дефекты, которые будут заметны при этом масштабе. В принципе, такая же процедура может быть использована и для редакционной коррекции, когда необходимо дополнить какие-то утраченные детали изображения.
Детерминированные шумы изображения
Наиболее ярким представителем детерминированных шумов изображения является растровая структура изображения, если в качестве оригинала используется полиграфический оттиск.
Считывание растрового изображения может привести к нежелательному взаимодействию растровой структуры изображения с новой растровой структурой генерируемой в процессе фотовывода.
Возможно два пути решения этой проблемы:
1. устранение растровой структуры оригинала в процессе сканирования и обработки. Для этого используются методы подобные методам аппретурной фильтрации при считывании изображения с большей апертурой, или их цифровой аналог, то есть усреднение пиксель и формирование усредненного сигнала.
Теоретически и экспериментально показали, что наилучшие результаты получаются при согласовании размера апертуры с размерами растрового элемента растровой структуры оригинала. Поэтому в процессе сканирования необходимо точно определить линиатуру растра, который использовался в оригинале и фильтр де растрирования выбирать в соответствие с этой линиатурой.
Для определения линиатуры растра в оригинале возможно использование специальных тестов. Некоторые современные программы, например LinoColor, позволяют в процессе предварительного сканирования определять линиатуру и в соответствие с ней устанавливать оптимальный фильтр дерастрирования.
Недостатки такого устранения:
1) потеря резкости изображения;
2) в следствии различных углов поворота растровых структур изображения для разных красок, полного согласования апертуры дерастрирования и растровой структуры не происходит и неизбежны остаточные флуктуации в изображении (муарообразование).
2. считывание растровой структуры с ее полным сохранением. В результате мы получим при считывании трех растровых цветоделенных изображения с сохранением растровой структуры. По сути дела мы получим изображение в системе СМУК. Далее это изображение можно перевести в Lab потеряв таким образом информацию о растровой структуре. Затем всю обработку перевести в Lab и перейти в СМУК со своей растровой структурой.
Для этого необходимо считывать с высоким разрешением. СopiDot – соответствующее программное обеспечение для перевода СМУК в Lab.
В настоящее время сложность заключается в том, что считывание цветных изображений имеет значительные трудности. Поэтому такого рода технология CopiDot, в настоящее время, используется для считывания фотоформ растрированных и цветоделенных.
Особенно интересна эта технология, которая в последнее время сильно развилась, необходимостью использования каких-то архивных фотофрм технологии C-t-P (компьютер-печатная форма).
3. перерастрирование с использованием растра нерегулярной структуры (частотно-модулированного).
Изображение может повреждаться шумами и помехами различного происхождения, например шумом видеодатчика, шумом зернистости фото материалов и ошибками в канале передатчика. Их влияние можно минимизировать пользуясь классическими методами статистической фильтрации. Другой возможный подход основан на использовании других эвристических методов пространственной обработки.
Шумы видеодатчиков или ошибки в канале передачи обычно проявляются на изображении как разрозненные изменения изолированных элементов, не обладающие пространственной корреляцией. Искаженные элементы часто весьма заметно отличаются от соседних элементов. Это наблюдение послужило основой для многих алгоритмов, обеспечивающих подавление шума.
Применение цифровой фильтрации изображений позволяет существенно улучшить качество изображения, получаемого в процессе СШП зондирования. Далее будет рассмотрено применение линейной фильтрации для сглаживания шумов на изображении (низкочастотная фильтрация), подчеркивание границ объектов с использованием высокочастотной фильтрации, а также метод медианной фильтрации устранения помех импульсного типа.
Рис. 7 поясняет простой пороговый метод подавления шума, при использовании которого последовательно измеряют яркость всех элементов изображения.
Рис. 3.7. Пороговый метод подавления шума.
Если яркость данного элемента превышает среднюю яркость группы ближайших элементов на некоторую пороговую величину, яркость элемента заменяется на среднюю яркость:
Если
]
Поскольку шум пространственно декоррелирован, в его спектре, как правило, содержатся более высокие пространственные частоты, чем в спектре обычного изображения. Следовательно, простая низкочастотная пространственная фильтрация может служить эффективным средством сглаживания шумов. Массив Q размера MM выходного изображения формируется путем дискретной свертки массива F размера NN исходного изображения со сглаживающим массивом H размера LL согласно формуле
Сглаживание шума обеспечивается низкочастотной фильтрацией с помощью массива H с положительными элементами. Ниже приведены сглаживающие массивы трех разновидностей, часто называемые шумоподавляющими масками:
Эти массивы нормированы для получения единичного коэффициента передачи, чтобы процедура подавления шума не вызывала смещение средней яркости обработанного изображения. Если требуемое подавление шума сопряжено с использованием массивов большого размера целесообразно выполнять свертку косвенным образом, применяя преобразование Фурье, так как обычно это дает выигрыш в объеме вычислений.
Подчеркивание границ .
В системах электронного сканирования изображений получаемый видео сигнал можно пропустить через электрический фильтр верхних частот. Другой способ обработки сканированных изображений заключается в использовании нерезкого маскирования. При этом изображение как бы сканируется двумя перекрывающимися апертурами, одна из которых соответствует нормальному разрешению, а другая - пониженному. В результате получают соответственно массив нормального изображения F (j, k) массив нечеткого изображения F L (j, k). Затем формируется массив маскированного изображения
F M (j, k) = c F (j, k) - (1-c) F L (j, k),
где C - коэффициент пропорциональности. Обычно значение C находится в пределах от 3/5 до 5/6, т.е. отношение составляющих нормальны и понижены четкости изменяется от 1.5 до 5.
Подчеркивание границ можно также осуществить, выполняя дискретную фильтрацию согласно соотношению (1) с использованием высокочастотного импульсного отклика H. Ниже представлены три типичные маски для выполнения высокочастотной фильтрации:
Эти маски отличаются тем, что сумма их элементов равна единице.
Еще одним способом подчеркивания границ является так называемая статистическое дифференцирование. Значение яркости каждого элемента делится на статистическую оценку среднеквадратического отклонения (j,k)
G (j,k) = F (j,k) / (j,k).
Среднеквадратическое отклонение
вычисляется
в некоторой окрестности N(j,k)
элемента с координатами (j,k).
Функция
- среднее значение яркости исходного
изображения в точке с координатами
(j,k),
приближенно определяемая путем
сглаживания изображения с помощью
оператора низко частотной фильтрации
согласно формуле (3.1). Улучшенное
изображение, представленное массивом
G
(j,k),
отличается от исходного изображения
тем, что его яркость выше на границах,
элементы которых непохожи на соседние
элементы, и ниже на всех остальных
участках. Следует отметить, что
подчеркивание полезных границ
сопровождается возрастанием шумовых
составляющих.
Медианный фильтр.
Медианная фильтрация - метод нелинейной обработки сигналов, разработанный Тьюки . Этот метод оказывается полезным при подавлении шума на изображении. Одномерный медианный фильтр представляет собой скользящее окно, охватывающее нечетное число элементов изображения. Центральный элемент заменяется медианой всех элементов изображения в окне. Медианой дискретной последовательности
a 1 , a 2 , ..., a N для нечетного N является тот элемент, для которого существуют (N-1)/2 элементов, меньших или равных ему по величине, (N- 1)/2 больших или равных ему по величине. Пусть в окно попали элементы изображения с уровнями 80, 90, 200, 110, 120; в этом случае центральный элемент следует заменить значением 110, которое является медианой упорядоченной последовательности 80, 90, 110, 120, 200. Если в этом примере значение 200 является шумовым выбросом в монотонно возрастающей последовательности, то медианная фильтрация обеспечит существенное улучшение. Напротив, если значение 200 соответствует полезному импульсу сигнала (при использовании широкополосных датчиков), то обработка приведет к потере четкости воспроизводимого изображения. Таким образом, медианный фильтр в одних случаях обеспечивает подавление шума, в других - вызывает нежелательное подавление сигнала.
Медианный фильтр не влияет на ступенчатые или пилообразные функции, что обычно является желательным свойством. Однако этот фильтр подавляет импульсные сигналы, длительность которых составляет менее половины ширины окна. Фильтр так же вызывает уплощение вершины треугольной функции.
Возможности анализа действия медианного фильтра ограничены. Можно показать, что медиана произведения постоянной K и последовательности f (j) равна
med{ K f(j) }=K med{f (j)}.
Кроме того,
med{ K+ f(j) }=K + med{f (j)}.
Однако медиана суммы двух произвольных последовательностей f (j) и g(j) не равна сумме их медиан:
med{ g(j)+ f(j) }=med{g(j)}+ med{f (j)}.
Возможны различные стратегии применения медианного фильтра для подавления шумов. Одна из них рекомендует начинать с медианного фильтра, окно которого охватывает три элемента изображения. Если ослабление сигнала незначительно, окно фильтра расширяют до пяти элементов. Так поступают до тех пор пока медианная фильтрация начинает приносить больше вреда, чем пользы. Другая возможность состоит в осуществлении каскадной медианной фильтрации сигнала с использованием фиксированной или изменяемой ширины окна. В общем случае те области, которые остаются без изменения после однократной обработки фильтром, не меняются и после повторной обработки. Области, в которых длительность импульсных сигналов составляет менее половины ширины окна, будут подвергаться изменениям после каждого цикла обработки.
Концепцию медианного фильтра легко обобщить на два измерения, применяя двумерное окно желаемой формы, например прямоугольное или близкое к круговому. Очевидно, что двумерный медианный фильтр с окном размера LL обеспечивает более эффективное подавление шума, чем последовательно примененные горизонтальный и вертикальный одномерные медианные фильтры с окном размера L1; двумерная обработка, однако, приводит к более существенному ослаблению сигналов.
Медианный фильтр более эффективно подавляет разрозненные импульсные помехи, чем гладкие шумы. Медианную фильтрацию изображений в целях подавления шумов следует считать эвристическим методом. Ее нельзя применять в слепую. Напротив, следует проверять получаемые результаты, чтобы убедиться в целесообразности медианной фильтрации.
Подавление шумов на изображениях
Довольно часто при формировании визуальных данных результирующие изображения получаются зашумленными. Это объясняется несовершенством аппаратуры, влиянием внешних факторов и т.п. В конечном результате это приводит к ухудшению качества визуального восприятия и снижению достоверности решений, которые будут приниматься на основе анализа таких изображений. Поэтому актуальной является задача устранения или снижения уровня шумов на изображениях. Решению задачи фильтрации шумов посвящено очень много работ, существуют различные методы и алгоритмы. В этой работе рассмотрим только некоторые подходы и возможности их реализации в системе Matlab.
Шаг 1: Считывание исходного изображения.
Шаг 2: Формирование зашумленных изображений.
Шаг 3: Использование медианного фильтра для устранения импульсного шума.
Шаг 4: Подавление шумовой составляющей с использованием операции сглаживания.
Шаг 5: Пороговый метод подавления шумов.
Шаг 6: Низкочастотная фильтрация с использованием шумоподавляющих масок.
Шаг 1: Считывание исходного изображения.
Считаем изображение из файла в рабочее пространство Matlab и отобразим его на экране монитора.
L=imread("kinder.bmp");
figure, imshow(L);
Рис.1 Исходное изображение.
Шаг 2: Формирование зашумленных изображений.
В системе Matlab (Image Processing Toolbox) существует возможность формирования и наложения на изображение трех типов шумов. Для этого используется встроенная функция imnoise, которая предназначена, в основном, для создания тестовых изображений, используемых при выборе и исследовании методов фильтрации шума. Рассмотрим несколько примеров наложения шума на изображения.
1) Добавление к изображению импульсного шума (по умолчанию плотность шума равна доле искаженных пикселей):
L2=imnoise(L,"salt&pepper", 0.05);
figure, imshow(L2);
Рис.2. Зашумленное изображение (импульсный шум).
2) Добавление к изображению гауссовского белого шума (по умолчанию математическое ожидание равно 0, а дисперсия - 0,01):
L1=imnoise(L,"gaussian");
figure, imshow(L1);
Рис.3. Зашумленное изображение (гауссовский шум).
3) Добавление к изображению мультипликативного шума (по умолчанию математическое ожидание равно 0, а дисперсия 0,04):
L3=imnoise(L,"speckle",0.04);
figure, imshow(L3);
Рис.4. Зашумленное изображение (мультипликативный шум).
Шаг 3: Использование медианного фильтра для устранения импульсного шума.
Одним из эффективных путей устранения импульсных шумов на изображении является применение медианного фильтра. Наиболее эффективным вариантом является реализация в виде скользящей апертуры.
For i=1+n1:N+n1; disp(i) for j=1+m1:M+m1; if j==1+m1; D=0; for a=-n1:n1; for b=-m1:m1; D(n1+1+a,m1+1+b)=Lr(i+a,j+b); end; end; end; if j>1+m1; for a=-n1:n1; D(n1+1+a,m+1)=Lr(i+a,j+m1); end; D=D(1:n,2:m+1); end; Lvyh(i,j)=median(D(:)); end; end; Lvyh=Lvyh(n1+1:N+n1, m1+1:M+m1); figure, imshow(Lvyh);
Для наглядного сравнения приведем три изображения вместе: исходное, зашумленное и восстановленное.
Рис. 5. Восстановление изображения, искаженного импульсным шумом, с применением метода медианной фильтрации.
Восстановленное изображение лишь незначительно отличается от исходного изображения и значительно лучше, с точки зрения визуального восприятия, зашумленного изображения.
Шаг 4: Подавление шумовой составляющей с использованием операции сглаживания.
Существует класс изображений, для которых подавление шумовой составляющей возможно реализовать с помощью операции сглаживания (метод низкочастотной пространственной фильтрации). Этот подход может применяться к обработке изображений, содержащих области большой площади с одинаковым уровнем яркости. Отметим, что уровень шумовой составляющей должен быть относительно небольшим.
F=ones(n,m); % n и m размерность скользящей апертуры
Lser=filter2(F,Lroshyrena,"same")/(n*m);
Рис. 6. Восстановление изображения, искаженного импульсным шумом с применением операции сглаживания.
Недостаток этого метода, в отличие от метода медианной фильтрации, состоит в том, что он приводит к размыванию границ объектов изображения.
Шаг 5: Пороговый метод подавления шумов.
Элементы изображения, которые были искажены шумом, заметно отличаются от соседних элементов. Это свойство легло в основу многих методов подавления шума, наиболее простой из которых, так называемый пороговый метод. При использовании этого метода последовательно проверяют яркости всех элементов изображения. Если яркость данного элемента превышает среднюю яркость локальной окрестности, тогда яркость данного элемента заменяется на среднюю яркость окрестности.
For i=1+n1:N+n1; disp(i) for j=1+m1:M+m1; if j==1+m1; D=0; for a=-n1:n1; for b=-m1:m1; D(n1+1+a,m1+1+b)=Lr(i+a,j+b); end; end; end; if j>1+m1; for a=-n1:n1; D(n1+1+a,m+1)=Lr(i+a,j+m1); end; D=D(1:n,2:m+1); end; LS=mean(mean(D)); if abs(Lr(i,j)-LS)>10/255; % Установка порога Lvyh(i,j)=LS; else Lvyh(i,j)=Lr(i,j); end; end; end; Lvyh=Lvyh(n1+1:N+n1,m1+1:M+m1,:); figure, imshow(Lvyh);
Рис. 7. Восстановление изображения, искаженного импульсным шумом, с применением порогового метода подавления шумов.
Шаг 6: Низкочастотная фильтрация с использованием шумоподавляющих масок.
В Шаге 4 было рассмотрено применение операции сглаживания для устранения шума. Рассмотрим примеры низкочастотной фильтрации с использованием других шумоподавляющих масок. Это могут быть следующие маски:
Маска 1: 
Маска 2: 
.
Маски для подавления шума представлены в виде нормированного массива для получения единичного коэффициента передачи, чтобы при подавлении шума не было искажений средней яркости. На рисунках представлено результат обработки зашумленного изображения маской 1 и маской 2 .
F=(1/10)*;
figure, imshow(Lvyh);
Рис. 8. Результат восстановления зашумленного импульсным шумом изображения с применением маски 1 .
F=(1/16)*;
Lvyh=filter2(F,L,"same")/(3*3);
figure, imshow(Lvyh);
Рис. 9. Результат восстановления зашумленного импульсным шумом изображения с применением маски 2 .
Это были примеры подавления импульсных шумов. Рассмотрим аналогичные примеры подавления гауссовского и мультипликативного шумов.
Рис. 10. Результат восстановления зашумленного гауссовским шумом изображения с применением маски 1 и маски 2 .
Рис. 11. Результат восстановления зашумленного мультипликативным шумом изображения с применением маски 1 и маски 2 .
Отметим, что универсальных методов нет и к обработке каждого изображения следует подходить индивидуально. Если речь идет о медианной и низкочастотной фильтрации, то качество обработки во многом зависит от удачного выбора размеров локальной апертуры.
Рассмотренные методы после некоторой модификации можно применять для обработки цветных изображений. Приведем пример подавления импульсного шума на цветном изображении.
Возьмем некоторое исходное изображение (рис. 12):
L=imread("lily.bmp");
figure, imshow(L);
Рис. 12. Исходное цветное изображение.
Наложим на него импульсный шум с некоторыми характеристиками:
L=imnoise(L,"salt&pepper",0.05);
figure, imshow(L);
Рис. 13. Зашумленное изображение.
For k=1:s; % обработка отдельно по каждой составляющей
L=Lin(:,:,k);
for i=1+n1:N+n1; disp(i) for j=1+m1:M+m1;
if j==1+m1;
D=0;
for a=-n1:n1; for b=-m1:m1;
D(n1+1+a,m1+1+b)=L(i+a,j+b);
end; end;
end;
if j>1+m1;
for a=-n1:n1; D(n1+1+a,m+1)=L(i+a,j+m1); end;
D=D(1:n,2:m+1);
end;
Lres(i,j)=median(D(:));
end; end;
end;
Рис. 14. Восстановленное изображение с применением метода медианной фильтрации.
Представленные выше методы являются довольно эффективными алгоритмами восстановления изображений, которые были искажены импульсным, гауссовским или мультипликативным шумом. Эти методы служат основой для построения других более сложных методов решения задач по устранению шумовой составляющей на изображениях.
Бывают в жизни печальные ситуации, когда света мало, а открыть (сильнее) диафрагму или увеличить выдержку нет возможности. Подразумевается, что "плохой" снимок лучше, чем отсутствующий. Как быть? Терпеть. Или воспользоваться небольшой хитростью - сделать несколько кадров и применить усреднение.
ISO6400, было\стало.
Для начала придется сделать несколько одинаковых (чем больше, тем лучше) снимков.
Один из серии. Как видим, даже в сильно уменьшенном размере количество шума ужасает.
Для усреднения загружаем это все в документ фотошопа в виде слоев.
Если съемка велась с рук, слои нужно выровнять с помощью photomerge, предварительно ( здесь), или с помощью команды Edit - Auto-Align Layers (Редактирование - Автоматически выровнять слои).
Далее, для усреднения, задаем прозрачность слоев: для нижнего 100%, следующего 50%, 33%, 25%, ...
Куда удобнее использовать режим стекинга, особенно при сложении большого количества фотографий.
Открываем фотошоп, и отдаем команду File - Scripts - Load Files into Stack (Файл - Сценарии - Загрузить файлы в стек)
Отмечаем галкой пункт Create Smart Object after Loading Layers (Создать смарт объект при загрузке слоев), опционально - Attempt to Automatically Align Source Images (Попытаться автоматически выровнять исходные изображения).
Таким образом мы получили единую группу или стек. Колдовать с прозрачностью не потребуется, т.к. для проведения вычислений над стеком есть отдельное меню Layer - Smart Objects - Stack Mode (Слои - Смарт объект - Режим стека). При обработке фото и видео имеют значение только два режима - mean (усреднение или среднее арифметическое) и median (медиана), остальные используются при обработке медицинских, научных и криминалистических и снимков и т.д. Если режим стека меняется, вычисления производятся занова (с оригиналом, а не предудыщим результатом).
Рассмотрим 100% кропы с разных участков и сравним результат.
Слева направо: оригинал, медиана, усреднение. Использовался десяток кадров.
Как это работает? В случае режима mean, происходит поканальное сложение яркостей каждого пикселя и результат делится на количество фото. Например: (3+2+1+2+9+3+1)/7=3
В режиме median выбирается среднее сначение из ряда 1,1,2,2
,3,3,9 - среднее 2. Т.е. сильные единичные перепады не оказывают влияния.
С практической точки зрения это означает что движущиеся объекты оставят след только если они присутствуют на нескольких кадрах серии. Однако mean поборет шумы лучше.
В целом же кропы говорят сами за себя - никакой обработкой единичного кадра не удастся уменьшить шумы столь эффективно, т.к. размер шума в данном примере превосходит размер некоторых деталей.
Когда этот метод применим?
- при съемке с недостаточным освещением на коротких выдержках (нет настройки выдержки или она ограничена фотоаппаратом, нет штатива, нет возможности снимать долго и т.д.)
- при необходимости уменьшить шум на низких iso, к примеру перед активной последующей пост-обработкой.
Где не поможет?
- при съемке движущихся объектов (хотя возможно избирательное удаление шума в неподвижных областях).
- не избавит от постоянной составляющей шума
В первой части этого урока мы разобрали причины появления шума в фотографии , его составные, и что делать, чтобы не провоцировать их появление. В этом уроке мы узнаем как уменьшить шумы в Фотошопе, Capture One, Digital Photo Professional и Lightroom . Все эти программы имеют инструмент для уменьшения шума в фотографии, именуемый на жаргоне фотографов «шумодав ».
- На данном этапе необходимо понимать что:
- Если во время съемки есть только две альтернативы: сделать кадр без шумов (низкая чувствительность матрицы фотокамеры) но нерезкий, или с шумами, но резкий, то я выбираю второй вариант. Ибо от нерезкости уже не избавиться, а вот с шумами побороться еще можно.
- Не всегда надо полностью удалять шумы в фотографии, часто достаточно лишь уменьшить его уровень до приемлемого.
- Яркостный и хроматический шумы удаляются по-разному.
- При 100% масштабе снимка на мониторе мы видим шумы в несколько раз большие по площади, чем они будут на отпечатке, в полиграфическом издании или онлайновом фотоальбоме.
В этом уроке встречаются большие фотографии, которые автоматически масштабируются, если размер вашего экрана меньше необходимого. Когда это произойдет, то в верхнем правом углу фотографии появится кнопка увеличения до 100%. Только этот масштаб позволит вам точно оценивать силу и размер шумов. Чтобы посмотреть те части иллюстрации, которые оказались скрыты, перетаскивайте изображение мышью за ее центральную часть. Чтобы закрыть фотографию и вернуться к статье нажмите клавишу Esc.
Исходные условия: в моей камере отключены все шумодавы, съемка ведется в формат RAW , чувствительность установлена на 3200 единиц (я еще допускаю такое ее значение в своих съемках) и 6400 единиц (посмотрим, могу ли я использовать эту чувствительность в экстренном случае). Для контроля был снят кадр на чувствительности матрицы 100 единиц. Для всех снимков была сделана экспокоррекция +0,5 ступени. Это несколько увеличило уровень шумов на фотографиях, но во время съемки случаются ошибки по экспозиции, поэтому такая коррекция ближе к практической ситуации для фотографа. Из тестовых снимков были вырезаны (фото 1 ): а) фрагмент с упаковки корма Шныря (для контроля резкости по тексту и искажений цвета); б) шкала с полями различной светлоты (контроль силы шумов в разных тональностях); в) фрагмент тела мифического существа Гавы (для пущей красоты). На фото 2 мы видим, что с увеличением чувствительности растут шумовые пятна на всех полях мишеней, что вполне естественно и ожидаемо.
Фото 1: тестовая фотография.
Фото 2: увеличение чувствительности матрицы фотокамеры приводит к усилению шумов.
Фото 3: ослабление яркостных шумов уменьшает резкость мелких деталей в снимке.
Как убрать шум в Фотошопе (Photoshop).
Ах, проказники, снимали не в формат RAW или забыли убрать шум на этапе конвертирования RAW-файла? Бывает и такое. Открываем в Фотошопе нашу фотографию, далее в меню: Filter > Noise > Reduce Noise… (Фильтр > Шум > Уменьшить шум…). Вот наш первый тестируемый шумодав.
Яркостный шум. Именно первые два ползунка (Strength и Preserve Details) отвечают за его уменьшение. Если потянуть Strength (Сила) к правому краю, то мы увидим, что яркостные шумы уменьшаются, но и текст становится более размытым (фото 3 ). Главное зло яркостных шумов: борьба с ними приводит к снижению резкости и деталировки фотографии. Внимательный читатель заметит, что ползунок Preserve Details (Сохранить детали), как раз, и предназначен для того, чтобы изображение не потеряло в качестве. Двиньте второй ползунок правее, и вы увидите, что резкость и деталировка возвращаются. Но с ней возвращаются и шумы, получается «поменяли шило на мыло». Установки, которые использовал для ISO 3200: Strength – 9, Preserve Details 6%. Если в вашей фотографии нет мелких деталей, как текст, фактура, то Preserve Details можно уменьшить вплоть до 0. Для ISO 6400 данные настройки оказались слабоваты, поэтому Strength я увеличил до 10, а Details было уменьшено до 3%, несколько в ущерб резкости текста (фото 5 ).
Хроматический (цветной) шум кажется меньшим злом. Двинув ползунок Reduce Color Noise до максимального значения (фото 4 ) резкость текста не снижается, цветовые шумы почти исчезают, но объекты небольшого размера теряют насыщенность цвета (посмотрите на красное и синее поле). Так же обратите внимание, что вокруг красных плашек образуется цветной ореол. Иногда, такое изменение цвета мелких деталей может быть критичным и невозможным для фотоснимка. Поэтому, надо стараться применять шумоподавление в минимальной степени: для ISO 3200 я применил значение Reduce Color Noise 70%, а для ISO 6400 – 100%.
На фото 5 и 6 вы видите итог работы шумодава в Фотошопе. Если для ISO 3200 после щумоподавления шумы проявляют себя на терпимом уровне и еще остаётся некоторый резерв по их большему подавлению, то для ISO 6400 они уже чрезмерны для некоторых съемок, и я бы старался всячески избегать использования этой чувствительности матрицы.
Фото 4: уменьшение цветного шума может привести к снижению насыщенности цвета деталей и цветным ореолам.
Фото 5: уменьшили шум в Фотошопе, ISO 3200.
Фото 6: результат применения шумодава Фотошопа для ISO 6400.
Выводы: уменьшение яркостных шумов невозможно без снижения резкости фотографии. Применение шумодава дает возможность использования чувствительности 3200 единиц, но чувствительность 6400 может не подойти при повышенных требованияхк качеству фотографии. Если делать фотографии для интернета или печати небольшого размера, то я допустимо использование чувствительности 6400 единиц. Уменьшая яркостные шумы в фотографии, мы не избавляемся от хроматических, и наоборот.
Уменьшение хроматического шума в фотографии иногда может оказаться незамеченным зрителем. Но если при съемке важна точность цветопередачи в небольших деталях, то чрезмерное использование настроек шумодава в Фотошопе недопустимо, например при предметной съемке или в фуд-фотографии . Чем «нежнее» установки шумодава мы используем (не только у Фотошопа, вообще любого), тем качественней наше изображение после обработки.
Digital Photo Professional
Вторым для этого урока я выбрал Canon Digital Photo Professional (далее DPP). Это очень простой конвертор RAW-файлов для фотокамер Canon и именно с его помощью я знакомлю студентов курса фотографии для начинающих с возможностями RAW-формата. Для того чтобы попасть на шумодав DPP надо на Tool Palette (палитре инструментов) выбрать вкладку NR/Lens/AOL. Нас, естественно, интересует блок Noise reduction (уменьшение шума), в котором находится всего два ползунка: Luminance… - для уменьшения яркостного шума, и Chrominance… - для хроматического (фото 7 ). Как и в случает с шумодавом Фотошопа я постарался применить такие установки в DPP чтобы соблюдался баланс качества для мелких деталей и гладких поверхностей. Для ISO 3200 использовались следующие параметры: Luminance - 7, Chrominance – 12 (фото 8 ). Для ISO 6400 - 12 и 20 соответственно (фото 9 ). Результат очень похож на тот, что был получен в шумодаве Фотошопа.
Настройка шумодава в DPP. Я заметил, что при отключенных в моей фотокамере шумодавах, DPP применяет собственное шумоподавление к RAW-файлам. Каждый раз выключать шумоподавление фотографий не удобно, поэтому надо сделать так, чтобы по умолчанию DPP его не применял. Для этого зайдите в настройки DPP (клавиши Ctrl + K), перейдите на вкладку Tool palette (палитра инструментов), включите переключатель Set as defaults, установите все ползунки на 0, нажмите OK, и перезагрузите DPP (фото 10 ).
Фото 7: шумодав Canon Digital Photo Professional.
Фото 8: результат применения шумодава DPP для ISO 3200.
Фото 9: результат применения того же шумодава для ISO 6400.
Фото 10: настройки шумодава DPP.
Capture One
На сегодняшний день Capture One мой основной конвертор RAW-файлов. Как и в случае с DPP его шумодав (фото 11 ) не отключен, и применяется к RAW-файлом независимо от настроек камеры. Причем, даже тогда, когда в уменьшении шума нет необходимости, например при низкой чувствительности. Я провел небольшое исследование алгоритма работы шумодава в Capture One, и это меня настолько заинтересовало, что я решил почитать справку этого RAW-конвертора. Увы, никакой полезной информации по принципам работы шумодава в Capture One я не нашел. Поэтому далее будут описаны результаты моих домыслов, предположений и изысканий.
Согласно справки Capture One, шумодав этого конвертора меняет свои настройки после анализа файла. Признаюсь, за несколько лет работы в Capture One, я корректировал настройки его шумодава лишь несколько раз. Шумодав работает так нежно, интеллектуально, ненавязчиво и превосходно в автоматическом режиме, что я просто забыл о его существовании.
Первое что я проверил, как улучшится моя фотография когда я уберу настройки шумодава для ISO 100. И ничего не произошло. То есть если нет шумов, то шумодав и не работает. Затем я заметил, что при увеличении чувствительности меняется лишь значение Color (воздействие на цветовые шумы), но не Luminance (яркостные шумы). Тогда я предположил, что при одинаковом значении Luminance и с ростом чувствительности яркостные шумы будут расти пропорционально тому, как это происходит при отсутствии шумоподавления. Не тут-то было. Шумы выросли, но не столь значительно. Не стану гадать, как это происходит, но результат интеллектуальности Capture One меня порадовал.
В следующем эксперименте я попытался найти то минимальное значение настроек шумодава, которое бы меня удовлетворило, и сравнить, насколько мягче мои установки с теми, что предлагает Capture One по умолчанию. Изменения были столь незначительны, что ими можно пренебречь: для ISO 3200 Capture One предлагал значение 25 и 54 (Luminance и Color), я же нашел допустимыми и более мягкие значения: 20 и 50 соответственно. Для ISO 6400 собственные установки шумодава Capture One меня полностью удовлетворили, и я их не трогал (25 и 57).
Есть еще несколько приятностей, позволяющих сделать шумоподавление еще эффективней. Surface (поверхность) позволяет уменьшать шумовые пятна крупного размера на малоконтрастных, гладких поверхностях, не задевая при этом мелкие детали, такие как текст (значение 70 для ISO 3200 и 90 для ISO 6400). Single Pixel позволяет удалять одинопиксельный шум (отдельные выбитые пиксели) без потери мелких деталей. Правда такие пиксели у меня появляются только при ISO 6400 или при перегреве матрицы в режиме Live View. Не смотря на то, что в тесте шумодавов использовалась чувствительность матрицы 6400 единиц, я не задействовал данную настройку Capture one, так как воздействия основных инструментов было достаточно.
Я очень доволен качеством и возможностями шумодава Capture One. В отличие от рассмотренных выше шумодавов, Capture One не создает цветовые ореолы и не уменьшает насыщенность цвета в небольших деталях снимка. Цветные шумы в затененных участка подавляются так же значительно лучше, чем у предыдущих конкурентов. Это говорит о высоком качестве алгоритма работы уменьшения цветового шума. Благодаря действию Surface яркостные шумы тоже выглядят слабее, особенно на однотонных поверхностях.
Результаты шумоподавления в Capture One вы можете увидеть на фото 12 и 13 . Однако, осталось испытать конкурента среди RAW-конверторов - шумодав в Lightroom.
Фото 11: шумодав Capture One.
Фото 12: результат применения шумодава Capture One для ISO 3200.
Фото 13: результат применения того же шумодава для ISO 6400.
Lightroom и Adobe Camera RAW
Я даже скачал новый Lightroom - 4.3... Во всех предыдущих версиях Lightroom, его шумодав, по мнению пользователей, считался слабым звеном и не рекомендовался к использованию. Т.е. после конвертирования RAW-файлов в Lightroom уменьшение шумов надо было выполнять в Фотошопе. Но шумодав Фотошопа сильно проигрывает в качестве работы хотя бы Capture One, и я никак не могу рекомендовать данную цепочку (Lightroom > Фотошоп) для шумоподавления. Краем уха я встречал упоминание на форумах о том, что шумодав Lightroom, начиная с четвертой версии, был улучшен. Желая уточнить эту информацию у опытных пользователей, я вновь попал на форумы по Lightroom. И то, что я там прочел, меня никак не порадовало: тормоза, трудности в работе, глюки, в общем, всё как всегда с конвертором RAW-файлов от Adobe. Это окончательно отвратило меня от установки Lightroom, и вместо его шумодава я буду тестировать аналогичный инструмент Фотошопа – Adobe Camera RAW. Я давно заметил, что настройки этих двух продуктов Adobe идентичны, и приводят к одинаковым результатам после обработки RAW-файлов. То есть алгоритмы работы обеих программ одинаковы (было бы странно одному производителю делать две версии шумодава). Если я не прав, и у вас есть для этого серьезные основания, сообщите мне об этом.
Для того чтобы уменьшить шумы в Adobe Camera RAW необходимо перейти на вкладку Detail (Детали). Этот шумодав имеет больше настроек, нежели шумодав в Фотошопа (фото 14). По умолчанию, для файлов обеих чувствительностей Camera RAW предлагает не уменьшать яркостные шумы, но снижать цветовые (Luminance – 0, Color - 25, Color Detail - 50). При этих установках цветовой шум прекрасно подавлен, и (как в Capture One) я не замечаю цветных ореолов. Прекрасно. Ползунок Color Detail (цветные детали) помогает регулировать (возвращать) насыщенность цвета для небольших деталей (помните, в шумодаве Фотошопе с этим была проблема). Я оставил значение Color Detail по умолчанию, т.е. 50. А вот основную установку Color я снизил до 15 (для ISO 3200) и 20 (ISO 6400).
Яркостные пятна на гладких поверхностях оставались различимыми, но ненавязчивыми при значении Luminance – 55 (для ISO 3200) и 70 (ISO 6400), но при этом давали легкое снижение деталировки текста. Поэтому я выбрал компромиссное значение Luminance Detail – 40 (для ISO 3200) и 50 (ISO 6400).
Мне так понравилось как уменьшает шумы Adobe Camera RAW (фото 15 и 16 ) что я задумался о допустимости более широкого использования чувствительности 6400 на моей фотокамере. Если бы к этому шумодаву добавить настройку Surface как в Capture One, то ему не было бы равных. Интересно, как распределятся места среди лидеров шумодавов в финале этого урока фотографии.
Фото 14: шумодав Adobe Camera RAW (настройки идентичны Lightroom).
Фото 15: результат применения шумодава Adobe Camera RAW для ISO 3200.
Фото 16: результат применения того же шумодава для ISO 6400.
Результаты тестирования шумодавов
Результаты теста шумодавов на фото 17 и 18: худшие - вверху, лучшие - внизу. При съемке с высокими значениями чувствительности я не рекомендую использовать шумодав Фотошопа для растровых изображений и Canon Digital Photo Professional. Основная причина – сильные цветовые ореолы вокруг цветных деталей в фотографии. Так же в этих шумодавах трудно найти компромисс между уровнем яркостных шумов на гладких поверхностях и резкостью мелких деталей. Capture One, на фоне первых двух, выглядит в выигрышном положении, пока в работу не вступает шумодав Adobe Camera RAW. Последний показал, что во многих случаях я могу использовать чувствительность 6400 и для коммерческих съемок: восхитительное уменьшение яркостных шумов для гладких поверхностей при сохранении мелких деталей и хорошая работа по уменьшению цветового шума. На что же жалуются работающие в Lightroom я не понимаю?
Фото 17: Сравнительная таблица шумодавов для ISO 3200.
Фото 18: Сравнительная таблица шумодавов для ISO 6400.
Фото 19: Очаровательный шум.
Заключение
Если во время съемки вы хотите использовать высокие значения чувствительности, то начните бороться с шумами еще на этапе съемки – снимайте в формат RAW. Не перекладывайте процесс уменьшения шумов на Фотошоп, сделайте это в RAW-конверторе при коррекции фотографий. Используйте тот конвертор, который с меньшими потерями (а потери неизбежны) уменьшит шумы в фотографии. Используйте минимальные значения установок шумодава.
Если фотография имеет сильные шумы, то в некоторых случаях можно ограничиться уменьшением лишь цветовых пятен. Оставшиеся яркостные шумы будут очень похожи на зерно фотопленки. Иногда такая имитация зерна даже предпочтительней, чем гладкая картинка цифровой фотокамеры. Например, если вы стилизуете фотографию под старинную. В иных же случаях зерно может дать определенный шарм снимку (фото 19 ). Недаром существуют фильтры Фотошопа, создающие подобное пленочное зерно. Но, это тема для другого урока.
PS: В этом тесте шумодавов использовались не самые новые версии Adobe Camera RAW и Capture One. Поэтому, возможно, что алгоритмы уменьшения шумов в этих программах стали еще более совершенными.
PPS: Не шумите!
Загрузка...