Регулировка значений интенсивностей

Существует возможность установки значений интенсивностей на изображении с помощью функции imadjust, где указан диапазон интенсивностей результирующего изображения.

Рассмотрим пример увеличения контраста изображения с низким уровнем контрастности путем перераспределения значений данных на весь диапазон .

I = imread("pout.tif"); J = imadjust(I);

Исходное изображение

Imshow(J) figure, imhist(J,64)

На рисунке отображено преобразованное изображение и его гистограмма. Отметим, что в результате усиление контраста изображения, гистограмма заполняет весь диапазон.

Преобразованное изображение и его гистограмма

Описание регулировки границ диапазона

Существует возможность описания диапазона исходных и результирующих значений с использованием функции imadjust. Для этого в функции imadjust в качестве аргумента указываются диапазоны в виде двух векторов. Первый вектор содержит наименьшее и наибольшее значение интенсивностей исходного изображения, которые будут отображены тем диапазоном яркостей, который указан во втором векторе.

Примечание.
Отметим, что значения интенсивностей должны находится в диапазоне между 0 и 1, независимо от формата изображения. Если изображение представлено в формате uint8, диапазон значений содержит 255 градаций, а для изображения в формате - 65535 градаций.

Например, уменьшение контраста изображения достигается за счет уменьшения диапазона интенсивностей. На изображении внизу, пальто человека слишком темное и на нем не видно деталей. Но это можно исправить с помощью функции imadjust, отобразив диапазон исходного изображения в формате uint8 в диапазон преобразованного изображения. Это преобразование значительно расширит динамический диапазон, и улучшит визуальное восприятие темных областей изображения. Отметим также, что все значения интенсивностей выше 51, будут отображаться как 255, т.е. белым цветом.

I = imread("cameraman.tif"); J = imadjust(I,,); imshow(I) figure, imshow(J)

Изображение после преобразования динамического диапазона

Установка ограничений автоматической коррекции

Обычно при использовании функции imadjust необходимо выполнить два основных действия:

1. Просмотреть гистограмму и определить границы значений интенсивностей.
2. Описать эти границы для дальнейшего использования в функции imadjust.

Более простой путь для описания этих границ заключается в использовании функции stretchlim.

Эта функция вычисляет гистограмму изображения и определяет границы корректировки диапазона автоматически. Функция stretchlim возвращает эти значения в виде вектора, который используется как аргумент в функции imadjust. Например,

I = imread("rice.png"); J = imadjust(I,stretchlim(I),);

По умолчанию, функция stretchlim использует значения интенсивностей, которые представляют нижнюю 1% (0.01) и верхнюю 1% (0.99) часть диапазона в качестве границ регулировки.

Гамма коррекция

Функция imadjust отображает наименьшие значения еще меньшими, а наибольшие - еще большими. По умолчанию промежуточные значения отображаются линейно. Например, значения интенсивностей, которые находятся посредине диапазона интенсивностей исходного изображения соответствуют тем значениям интенсивностей, которые находятся посредине диапазона преобразованного изображения.

В функции imadjust можно указывать дополнительный аргумент, который описывает степень гамма коррекции. В зависимости от значения гаммы, зависимость между значениями исходного и преобразованного изображения может быть нелинейной. Поэтому значения интенсивностей, которые находятся посредине диапазона интенсивностей исходного изображения не соответствуют тем значениям интенсивностей, которые находятся посредине диапазона преобразованного изображения.

Параметр гамма может принимать значения от 0 до бесконечности. Если гамма равно 1 (по умолчанию), тогда преобразование линейное. Если гамма меньше 1, то диапазон с малыми значениями интенсивности сжимается, а диапазон с большими значениями интенсивности растягивается. Если гамма больше 1, то наоборот - диапазон с малыми значениями интенсивности растягивается, а диапазон с большими значениями интенсивности растягивается.

Сказанное выше продемонстрировано на рисунке. Три кривых преобразования показывают отображение значений интенсивностей при различных значениях гамма - меньше, равно и больше единицы. (На изображении x-координата представляет значения интенсивностей исходного изображения, а y-координата - значения интенсивностей результирующего изображения.)

Отображение трех различных установок гамма-коррекции

Рассмотрим пример гамма коррекции изображения. Отметим, что при использовании функции imadjust диапазоны данных исходного и результирующего изображений описаны в виде пустых матриц. Если они описаны таким образом, т.е. в виде пустых матриц, то функция imadjust использует весь диапазон . Результат применения такого подхода показан на изображении.

Imread("forest.tif") I = ind2gray(X,map); J = imadjust(I,,,0.5); imshow(I) figure, imshow(J)

Изображение до и после применения гамма коррекции

Контрастно-ограниченное адаптивное выравнивание гистограммы

В качестве альтернативы можно использовать функцию histeq, которая выполняет контрастно-ограниченную адаптивную гистограммную эквализацию с использование функции adapthisteq. Функция работает с целым изображением, а функция adapthisteq может работать с небольшими областями изображения. Контраст каждой части изображения повышается, что связано с изменением формы гистограммы. После выполнения выравнивания (эквализации), функция adapthisteq объединяет края локальных областей с применением билинейной интерполяции, исключая искусственно созданные границы.

Во избежание усиления шума на изображениях, можно использовать функцию adapthisteq со специальными параметрами для ограничения контраста, что особенно важно для гомогенных (однородных) областей.

Для иллюстрации рассмотрим использование функции adapthisteq при коррекции контраста на изображении. Исходное изображение имеет низкий контраст, большинство значений интенсивностей сосредоточено в середине диапазона. Функция adapthisteq выполняет равномерное распределение значений интенсивностей вдоль всего диапазона.

I = imread("pout.tif"); J = adapthisteq(I); imshow(I) figure, imshow(J)

Изображение после обработки методом контрастно-ограниченного адаптивного выравнивания гистограммы (и его гистограмма)

Декорреляционное растяжение

Декорреляционное растяжение улучшает соотношение цветов на изображении с учетом корреляционных зависимостей. При улучшении изображений очень важно найти границу улучшения, чтобы чрезмерное улучшение не приводило к возникновению несуществующих деталей. Поэтому целесообразно применять метод декорреляционного растяжения, который реализовывает функция decorrstretch.

В большинстве случаев количество цветов в связке NBANDS на изображении равно трем. Функция decorrelation может применятся независимо от количества цветов в связке.

При преобразовании значений исходных цветов изображения диапазон отображения, в большинстве случаев, увеличивается. Интенсивности цветов каждого пикселя преобразуются в собственное цветовое пространство с ковариационной или корреляционной матрицей с размерностью NBANDSxNBANDS, растягиваются, выравниваются и трансформируются обратно.

Пример декорреляционного растяжения

Применим операции декорреляции и растяжения к некоторым изображениям из библиотеки, которая размещена в директории imdemos системы Matlab. Библиотека включает LANDSAT-изображение небольшой реки в Колорадо. Обработаем это изображение методом декорреляционного растяжения:

1. Изображение состоит из семи диапазонов, которые должны быть представлены тремя видимыми цветами: A = multibandread("littlecoriver.lan", , ... "uint8=>uint8", 128, "bil", "ieee-le", ... {"Band","Direct",});
2. Выполняем декорреляционное растяжение: B = decorrstretch(A);
3. Визуализация результатов: imshow(A); figure; imshow(B)

Сравним два изображения. На исходном изображении сильно преобладает фиолетовый (красно-синий) оттенок, а результирующее изображение имеет более растянутый цветовой диапазон.

Изображение небольшой реки в Колорадо до (слева) и после (справа) декорреляционного растяжения

Покажем разброс цветов разных диапазонов изображения до и после декорреляции и выравнивания:

RA = A(:,:,1); gA = A(:,:,2); bA = A(:,:,3); figure, plot3(rA(:),gA(:),bA(:),"."); grid("on") xlabel("Red (Band 3)"); ylabel("Green (Band 2)"); ... zlabel("Blue (Band 1)") rB = B(:,:,1); gB = B(:,:,2); bB = B(:,:,3); figure, plot3(rB(:),gB(:),bB(:),"."); grid("on") xlabel("Red (Band 3)"); ylabel("Green (Band 2)"); ... zlabel("Blue (Band 1)")

Разброс цветов разных диапазонов изображения до и после декорреляции и выравнивания

Дополнительное линейное растяжение контраста

Сейчас рассмотрим такое же преобразование, но речь будет идти о линейном растяжении контраста, которое применим после декорреляционного растяжения:

Imshow(A); C = decorrstretch(A,"Tol",0.01); figure; imshow(C)

Сравним исходное и преобразованное изображения.

Изображение небольшой реки в Колорадо после декорреляционного растяжения и линейного растяжения контрастов

Линейное растяжение контрастов является еще одним дополнительным средством улучшения после растяжения цветового диапазона изображения. В нашем случае растяжение цветового диапазона касается каждой цветовой составляющей.

Для получения более детальной информации см. описание функции stretchlim.

Примечание.
Линейное растяжение контраста можно применять как отдельную операцию после выполнения декорреляционного растяжения, используя функции stretchlim и imadjust. Это является одним из альтернативных путей, однако, часто не приводит к хорошим результатам для изображений, которые представлены в формате uint8 и uint16. Такой результат объясняется распределением пикселей в диапазоне (или ). Опции функции decorrstretch позволяют обойти это ограничение.

Удаление шума

Цифровые изображения подвержены воздействию различных типов шумов. Существует несколько основных причин появления шума, которые зависят также от способа формирования изображений. Например:

• Если изображение получено путем сканирования фотографической пленки, то зерна пленки являются источником шума. Появление шума может объяснятся также повреждением самой пленки или вносится сканирующим устройством.
• Если изображение захвачено в цифровом формате, то механизм формирования данных (CCD-детектор, квантирование) является источником шума.
• Электронная передача данных изображения также может быть источником шума.

Приложение обеспечивает несколько путей полного или частичного устранения шума на изображениях. Для устранения различных видов шума разработаны различные методы. Среди них

1. Использование линейной фильтрации;
2. Использование медианной фильтрации;
3. Использование адаптивной фильтрации.

Для демонстрации эффекта от работы перечисленных выше методов в приложении существует функция imnoise, которая добавляет на изображение различные типы шума. Рассмотрим примеры использования этой функции.

Использование линейной фильтрации

Линейную фильтрацию можно использовать для удаления шумов определенного типа. Для этого годятся такие фильтры как усредняющий и фильтр Гаусса. Например, усредняющий фильтр используется для удаления зернистости на изображениях. Поскольку значение интенсивности каждого пикселя равно средней интенсивности пикселей окрестности, то это приводит к подавлению зернистости.

Использование медианной фильтрации

Медианная фильтрация похожа на использование усредняющего фильтра, где значение интенсивности каждого пикселя представляет собой усредненное значение интенсивностей пикселей соответствующей окрестности. Во многих случаях использование медианного фильтра при решении задач устранения шума является более эффективным, чем обычное усреднение. Применение медианной фильтрации приводит к меньшим искажениям границ, в сравнении с операцией усреднения. Функция medfilt2 выполняет медианную фильтрацию.

Примечание.
Медианная фильтрация является порядково-статистической фильтрацией и известна еще как ранговая фильтрация. Для более детальной информации см. описание функции ordfilt2.

Рассмотрим пример, в котором сравним использование усредняющего фильтра и функции medfilt2 для удаления шума типа "соль и перец". Влияние этого типа шума заключается в том, что случайно выбранные пиксели стают черными или белыми (т.е. им присваиваются экстремальные значения из существующего диапазона). В обеих случаях размер используемой окрестности равен 3x3.

Использование адаптивной фильтрации

В основе функции wiener2 лежит винеровский фильтр (один из типов линейного фильтра) для адаптивной локальной обработки изображений. Если значение среднеквадратического отклонения интенсивностей пикселей в данной локальной области большое, то wiener2 выполняет небольшое сглаживание. Если же это отклонение небольшое, то область сглаживания больше.

Этот подход часто бывает более эффективным, чем обычная линейная фильтрация. Преимущество адаптивный фильтра еще заключается в том, что он сохраняет края и другие высокочастотные части объектов изображения. Однако, винеровский фильтр требует большего времени для вычислений, чем линейный фильтр.

Функция wiener2 лучше работает с "белым" шумом, например гауссовским. Рассмотрим пример применения функции wiener2 к обработке изображения Сатурна, которое зашумлено гауссовым шумом. Для интерактивной демонстрации фильтрации шума можно использовать nrfiltdemo.

RGB = imread("saturn.png"); I = rgb2gray(RGB); J = imnoise(I,"gaussian",0,0.005); K = wiener2(J,); imshow(J) figure, imshow(K)

Зашумленное изображение (слева) и изображение после фильтрации (справа)

Для демонстрации работы методов устранения шума используются изображения с различными видами зашумленности. Для формирования этих изображений используется функция imnoise. Кстати, изображения, приведенные в этом разделе, сформированы с использованием этой функции.

Всем доброго времени суток! Продолжаем потихоньку наполнять рубрику ! В этой статье я хочу рассказать и показать вам, один из самых быстрых и лёгких способов как убрать шум в Фотошоп . Чтобы более глубоко и детально раскрыть эту тему, я подобрал специально такое изображение, на котором покажу как убирать с изображения яркостный шум и цветовой шум.

Вообще шум целая, неприятная проблема цифровых фотографий, сделанных в темное время суток и сейчас мы с вами эту проблему за решаем. Для начала давайте откроем наше изображение с шумом и оценим ситуацию в целом.

Заходим в меню Файл/Открыть или воспользуемся горячими клавишами CTRL+O . Кстати, ещё можно открыть изображение с помощью функции «Открыть как… » (ALT+SHIFT+CTRL+O ), находим и выбираем наше изображение с шумом, затем справа от поля «Имя файла», выбираем открыть как тип файла «Camera Raw» и наше изображение сразу же открывается в фильтре Camera Raw.

Я открываю свое изображение первым, обычным способом, чтобы далее показать как зайти в специальный фильтр «Camera Raw», выбрать нужную вкладку и провести операции по устранению шума. Теперь давайте оценим моё изображение, в котором присутствует цветовой и яркостный шум. Вот оно:

Изображение с цветовым и яркостным шумом

Шума в этом изображение больше чем достаточно. Вы наверное уже начали сомневаться, что у нас что-то получится.. Конечно же, полностью весь шум убрать не получится, но сделать изображение менее шумным легко. Переходим от теории к практике!

Шаг №1

Итак, я открыл своё изображение в Фотошоп, теперь мне нужно зайти в специальный фильтр — «фильтр Camera Raw». Для этого я захожу в верхнее меню Фильтр/Фильтр Camera Raw , либо воспользуюсь горячими клавишами (SHIFT+CTRL+A ).

Заходим в меню Фильтр/Фильтр Camera Raw…

Шаг №2

Перед нами открывается окошко фильтра Adobe Camera Raw. Ставим галочку наверху в пункте «Контрольный просмотр», чтобы сразу видеть изменения изображения во время работы в фильтре. Далее выбираем вкладку «Детализация», у меня эта третья иконка слева. В нижнем левом углу можно менять масштаб изображения, скоро это нам понадобится.

Окно фильтра Adobe Camera Raw

Шаг №3

Находим ползунок «Цветность» и потихоньку передвигаем его вправо, до тех пор, пока не исчезнут цветовые точки. Не старайтесь на этом этапе убрать яркостный шум, пока что мы убираем только цветовой шум (цветовые точки). Как только цветовые точки исчезнут, сразу перестаём двигать ползунок.

Увеличили масштаб изображение до 300%

Вот что у нас получилось на данном шаге после не сложных манипуляций ползунком «Цветность». Обратите внимание, что цветные точки (цветовой шум) полностью исчезли с изображения. Теперь осталось убрать яркостный шум.

Цветовой шум в виде цветовых точек полностью убран

Шаг №4

Теперь давайте приступим к устранению яркостного шума. Для того, чтобы это сделать находим ползунок «Светимость» и медленно двигаем его в правую сторону, параллельно наблюдая за нашим изображением. Когда будет достаточно, определяем в каждом случае индивидуально, но значение «Светимости» при любом раскладе всегда выше значения «Цветности». Вот что получилось:

Вот такую картинку мы получили, шум практически полностью исчез

Шаг №5

В результате всех наших манипуляций, резкость изображения уменьшилась. Для того, чтобы увеличить резкость, необходимо подвигать вправо ползунки «Эффект» или «Сведения о яркости». Можно подвигать два этих ползунка или любой один из них.

Но имейте ввиду, двигать ползунки нужно очень осторожно, потому что получается обратный эффект, чем больше вы добавляете резкости, тем больше появляется шум. В конце не забудьте нажать кнопку «Ок» для того чтобы сохранить все изменения.

Осторожно добавляем резкость

Теперь давайте посмотрим на результат всей нашей работы по устранению шума из изображения. В итоге мы получили изображение на котором практически отсутствует шум, результат вполне достойный. Думаю теперь у вас отпадет вопрос о том как убрать шум в Фотошоп .

Вот что получилось после обработки по удалению шума

Если вам понравился этот урок и вы считаете его полезным, то прямо сейчас поделитесь ссылкой на этот урок со своими друзьями в социальных сетях, сделайте доброе дело пусть другие люди тоже получают пользу от этого материала! Кнопки соц. сетей расположены ниже.

На этом сегодня всё, спасибо за внимание, увидимся в следующих уроках!

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!

23.03.15 3.1K

Шум изображения может ухудшить уровень детализации в цифровых или аналоговых фотографиях, и, соответственно, уменьшение шума может значительно улучшить ваше изображение при выводе на экран или печать. Проблема состоит в том, что большинство методов уменьшения или устранения шума всегда в конечном итоге приводят к смягчению изображения.

Некоторое смягчение может быть приемлемо для снимков, на которых по большей части изображена гладкая поверхность воды или небо, но, к примеру, листва деревьев на пейзажах может существенно пострадать даже от минимальных попыток понизить уровень шума.

В этой статье мы сравним несколько общих методов снижения уровня шума, а также опишем альтернативную технику: усреднение нескольких снимков с разной выдержкой, чтобы снизить уровень шума. Усреднение изображения часто применяется для снимков звездного неба, но, возможно, не так хорошо подходит для других типов съемки при малой освещенности и ночью.

При усреднении мы можем уменьшить уровень шума без ущерба для детализации, потому что при этом фактически увеличивается соотношение сигнал-шум (SNR ) вашего изображения. Дополнительным бонусом является то, что усреднение может также увеличить битовую глубину.

Усреднение может также быть полезно для тех, кто хочет имитировать гладкость ISO 100 , но чья камера поддерживает только ISO 200 (как большинство моделей цифровых зеркальных камер Nikon ).

Общая концепция

Усреднение изображений работает, отталкиваясь от того предположения, что шум в вашем изображении является на самом деле случайным. Таким образом, случайные флуктуации выше и ниже фактических данных изображения постепенно убираются, создавая одно среднее изображение из нескольких.

Если бы вы сделали два снимка гладкого серого пятна, используя те же настройки камеры и при одинаковых условиях (температура, освещение и т.д .), то вы бы получили изображения, аналогичные тем, что показаны на графике ниже:

Приведенный выше участок графика представляет в виде синих и красных полос колебания яркости пикселей верхнего и нижнего изображений соответственно. Пунктирная горизонтальная линия представляет собой среднее значение, или то, как бы выглядел этот участок, если бы уровень шума был равен нулю.

Обратите внимание, что и красная, и синяя линии пересекают нулевую отметку вверх и вниз. Если мы возьмем значение пикселя в каждой точке вдоль этой линии, и выведем среднее значение для верхнего и нижнего изображения в этой точке, то изменение яркости будет выглядеть следующим образом:

Даже с учетом того, что график усредненных значений все равно пересекает нулевую отметку, амплитуда максимального отклонения от нее значительно уменьшилась. Визуально, это проявляется в виде сглаживания изображения. Два усредненных изображения, как правило, имеют шум сопоставимый с половиной чувствительности для установок ISO . Поэтому два усредненных изображения, снятых в ISO 400 сопоставимы с одним изображением, снятым с ISO 200 , и так далее.

В общем, величина шума флуктуации уменьшается на величину, равную корню квадратному из количества усредненных изображений. Таким образом, чтобы получить снижение шума в два раза, вам нужно иметь 4 усредненных изображения.

Шум и детализация: сравнение

Следующая ситуация на реальном примере иллюстрирует эффективность усреднения изображений. Данная фотография была сделана при ISO 1600 с помощью Canon EOS 300D Digital Rebel , и на ней наблюдается слишком высокий уровень шума:

Обратите внимание, как усреднение снижает уровень шума и в то же время повышает детализацию для каждой области. Лучше всего использовать для таких задач программы для снижения уровня шума, такие как Neat Image . В следующем сравнении мы привели также результаты, полученные с ее помощью:

Neat Image лучше других приложений подходит для снижения шума на фото неба, но в то же время приводит к потере некоторых мелких деталей в ветвях деревьев или на снимках открытой кирпичной кладки. Для восстановления детализации можно использовать увеличение резкости.

Это улучшит вид изображения, однако увеличение резкости не может восстановить потерянную информацию. Фильтр Медиана — это очень простой метод, доступный в большинстве версий Photoshop . Он рассчитывает значение каждого пикселя, принимая среднее значение всех соседних пикселей.

Этот метод эффективен при удалении незначительного шума, однако он не справляется с большим шумом и устраняет детализацию на уровне пикселей. В целом, Neat Image — это лучший вариант для тех случаев, когда вы не можете использовать усреднение изображения (при ручной съемке ).

В идеале можно использовать комбинацию двух методов: усреднить изображения, чтобы увеличить отношение сигнал-шум, насколько это возможно, а затем применить Neat Image для удаления оставшегося шума:

Снижение шума с помощью Neat Image Pro Plus 4.5 при настройках по умолчанию и «автоматической тонкой настройкой»

Обратите внимание, как после применения обоих методов, нам удалось сохранить четкость вертикальных швов между кирпичами и в то же время добиться низкого уровня шума. К недостаткам метода усреднения относят требования к объему хранимой информации (несколько файлов изображений для одной фотографии ) и, возможно, более длительное время обработки.

Усреднение не срабатывает для изображений, которые имеют шумовую полосатость или шум с фиксированным узором. Обратите внимание, что на приведенном изображении ярко-белые «горячие пиксели » в левом нижнем и верхнем углах так и не исчезли после применения усреднения.

Для усреднения, в отличие от других методов, требуется нулевое смещение. Поэтому следует быть особенно осторожным при применении этой техники, и использовать ее только для снимков, сделанных с жестко закрепленного штатива.

Усреднение изображений в Photoshop с помощью слоев

Выполнение усреднения изображений с помощью слоев выполняется в Adobe Photoshop относительно быстро. Идея состоит в том, чтобы поместить каждое изображение на отдельном слое и смешать их так, чтобы каждый слой включался в финальное изображение равномерно. Если в силу определенных причин один из слоев влияет на финальное изображение больше, чем другие, смешивание изображений не будет столь эффективным.

Для выполнения этой техники сначала нужно загрузить все изображения, которые должны быть усреднены, в Photoshop , а затем скопировать и вставить каждое поверх друг друга так, чтобы они находились в том же самом окне проекта. После того, как это будет сделано, можно начинать усреднение.

Ключевой момент здесь — помнить, что в Photoshop непрозрачность каждого слоя определяет, насколько он «пропускает » нижележащий слой, и то же самое относится к каждому следующему изображению внизу. Это означает, что, например, для правильного усреднения четырех изображений не следует устанавливать непрозрачность каждого слоя на 25%.

Вместо этого непрозрачность нижнего (фонового ) слоя нужно установить на 100%, для слоя поверх него — 50%, следующего — 33%, и, наконец, верхнего слоя — 25%.

Для усреднения любого количества изображений, процент непрозрачности каждого слоя рассчитывается следующим образом:

Когда нужно выполнять усреднение изображений, а не просто установить большую выдержку при низкой скорости ISO ? Ниже приведен перечень случаев, когда более эффективной может оказаться описанная выше процедура:

• Чтобы убрать слишком сильный шум с фиксированным узором из-за длинной выдержки;
• Для камер, которые не имеют режима лампы, вы можете ограничить выдержку до 15-30 секунд. Для таких случаев необходимо учитывать следующее: нужно делать два снимка при ISO 800 и выдержке 30 секунд, чтобы они были приблизительно эквивалентны (как по яркости, так и по уровню шума ), и еще один при выдержке 60 секунд и ISO 400 . Возможны и другие комбинации;
• В ситуациях, когда вы не можете гарантировать прерывание за определенный момент времени без воздействия на аппаратуру захвата или сцену. В качестве примера, можно привести фото, снимаемые в общественном месте, когда вам нужно обеспечить низкий уровень шума, но вы не можете установить достаточно длительную выдержку, потому что напротив объекта съемки постоянно проходят пешеходы. В таком случае вы можете сделать несколько коротких снимков в интервалах между проходами пешеходов;
Хорошо Плохо



Читайте также...

• Неполное рабочее время устанавливается Укороченная рабочая неделя по инициативе работника
• Регламентация деятельности персонала: анализ должностных инструкций (на примере Мэрии г
• Морская авиация россии Ттх авиации
• Фотоконкурс «Самая красивая страна»