Почему в фотографическом шуме присутствует иллюзия деталей?

У меня есть следующее изображение, которое содержит шумные горы.

В нижней части изображения отношение сигнал / шум слишком низкое, чтобы содержать реальные детали, но когда я удаляю весь шум из этой области, он не выглядит естественным (с моей точки зрения). Почему шум создает иллюзию деталей в этом случае? Когда мне следует прекратить шумоподавление, чтобы сохранить естественный внешний вид?

Финал (слегка убран шум и заточка):

оригинал

Заостренный

Оригинал Denoised

Хотя может быть правдой тот принцип, что шум добавляет иллюзию деталей, в этом примере я думаю, что вы неправильно истолковываете то, на что вы смотрите.

Если я уберу весь шум в его нижней части, он не будет выглядеть естественно (с моей точки зрения)

Это в основном потому, что никакой алгоритм шумоподавления не может идеально удалить весь шум и сохранить все детали. Версия, которую вы получаете после запуска функции удаления шума, не является точным представлением сцены без какого-либо шума, но вместо этого это изображение, которое было изменено, устранено некоторое количество шума, но вместе с ним также удалены или изменены детали.

Разные алгоритмы различаются в конечном результате, но ничто из того, что устраняет значительное количество шума, не даст вам нечто такое же «естественное», как оригинал, если бы он не имел шума. Разница между алгоритмами только изменяет, насколько неестественно и каким образом это неестественно.

Более подходящим экспериментом может быть начало с точной фотографии с низким уровнем шума и добавление к ней шума.

Что касается первоначального утверждения, шум может, по крайней мере, маскировать некоторые заметные артефакты, а маскировка заметных артефактов может создать иллюзию того, что вы начали с более точного изображения. Шум может маскировать полосы, которые вы могли бы получить из 24-битного цвета при некоторых градиентах, он может маскировать блокировку, если изображение использовало сжатие с потерями, и он может маскировать неестественное сглаживание / уменьшение шума (например, если изображение выглядит неестественно из-за слишком значительное снижение шума, добавление немного шума может замаскировать это и сделать его «менее неестественным»). Тем не менее, ни в одном из этих случаев он фактически не добавляет каких-либо точных деталей, он просто создает иллюзию более точного изображения, потому что он маскирует контрольные признаки неверности.

Шум является случайным, он вызывает колебания значений серого от одного пикселя к другому. Это случайная информация, представленная в наименьшем масштабе на изображении. Если вы удалите его, то это создаст иллюзию того, что изображение стало менее резким, поскольку значения серого больше не меняются так быстро в наименьшем масштабе. Это не означает, что удаление шума само по себе плохо. Применение агрессивного шумоподавления может привести к удалению реальных деталей, но даже если вы удалите шум с помощью укладки изображений, который фактически усиливает реальные детали при удалении шума, вы получите изображение, которое выглядит поверхностно менее резким. Но поскольку в этом случае нерезкость также может быть вызвана смещением, я обычно внимательно изучаю изображение, чтобы увидеть, есть ли признаки реальных проблем (острые края или точечные объекты будут более размытыми,

Это также зависит от того, как работает наше восприятие. Когда мы смотрим на изображение, мы не всегда сканируем все изображение и восстанавливаем его в нашем мозгу, если мы видели подобное изображение, прежде чем просто использовать старую сохраненную версию в нашем мозгу и просто изменить ее при необходимости. Мозг пытается интерпретировать то, что он видит, в терминах того, что он видел раньше, в этом случае он распознает новое изображение как нечеткую версию предыдущего изображения. Это означает, что люди, которые видят только изображение с подавленным шумом, не заметят явной нерезкости.

Шум не такой уж случайный. Большая часть фотосайта получает фотонные удары во время экспозиции. Эти удары вызывают электрический заряд. Поскольку экспонирующий свет играет на датчике в течение короткого времени и поскольку проецируемое изображение с объектива является слабым, для усиления заряда необходимо усиление. После экспонирования каждый заряд фотосайта отправляется на преобразователь и усилитель. В результате будет назначен цифровой клапан для каждого сайта. Степень усиления определяется настройкой ISO и логикой программного обеспечения для обработки.

Было бы идеально, если бы все усилители работали с одинаковой эффективностью. Однако это еще не достигнуто. Каждый усилитель - это сущность со слегка отличным темпераментом. Результатом является индуцированная статика, которую мы называем шумом. Это фиксированный шаблон шума. Это проявляется как образец пикселей, которые должны воспроизводиться без экспозиции, то есть черного цвета, показывая темно-серый. Это шум, который вы слышите.

Добавьте к этому цветение. Это то, что происходит, когда фотосайт перенасыщен слишком большой выдержкой. Часть заряда просачивается на соседние фотосайты. Этот акт вызывает ложные данные на этих смежных фотосайтах.

В дополнение к тому, что сказали другие участники: алгоритм, который вы использовали, влияет на грубые детали, он не просто удаляет мелкий шум.

Я загрузил 10-пиксельные размытые копии "оригинала" и "с шумом" здесь:

http://filebin.net/97jdl8sd5t или здесь http://imgur.com/a/5eUW3

(вы можете сделать это самостоятельно). Если вы быстро переключаетесь между ними, вы увидите существенную разницу - которая еще сильнее, если изображения не размыты.

Ответ таков: это не иллюзия, оттенки «оригинального» изображения, безусловно, содержат больше контраста.

Примечание 1: в «обесцвеченном» виде по сравнению с «оригиналом» заметно увеличение резкости. Я не знаю, что могло быть причиной этого. Примечание 2: некоторые шумоподавляющие инструменты имеют отдельные настройки для грубого шума (например, NoiseNinja). Примечание 3: в некоторых инструментах шумоподавления есть настройка, называемая «гамма». Этот параметр может влиять на агрессию шумоподавления в тени. «Гамма» обычно устанавливается на гамму цветового пространства изображения.