图像噪声(三)

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图像噪声不仅受曝光设置和摄影机类型的影响。同一个画面的不同部分也有不同的噪声。对于数字摄影机来说,暗处的噪声比亮处的噪声多,而胶片正好相反。

图为把区域1、2、3、4都放大100%的效果 图片来源:Cambridgeincolor

我们可以看到,画面中亮处的噪声没有暗处那么明显。亮处有更多光线,所以它接收到的信号更强,整体的信噪比更高。同理,曝光不足的部分有更多的可见噪声,就算在后期调整亮度,这些噪声还是可见。而过曝的画面呈现的噪声少一些,只要这些过曝区域还保留一些纹理,反倒可以在后期调节亮度,这就是过曝的一些优势。

图像噪声主要有两个部分:一是颜色的波动,二是亮度的波动。“色度”噪声看起来更加明显,如果不加以控制,整个画面可能作废。下图展示的是色度噪声和亮度噪声对正常画面的影响。

图片来源:Cambridgeincolor

不同的摄影机型号产生不同比例的色度和亮度噪声。降噪软件可以同时去除色度和亮度噪声,但是完全去除亮度噪声可能会让整个画面看起来很假。

幅值(magnitude)和空间频率(spatial frequency)也会影响噪声,但是空间频率总是被忽视。胶片中常用的词“fine-grained(微粒)”形容的就是高空间频率噪声的效果。下面的图展示了空间频率对噪声的影响。

图片来源:cambridgeincolor

关于上面两图,如果只考虑幅值的影响(很多摄影机测评都是这么做的),那么右图的噪声要高于左图。但在视觉上反倒是左图的噪声看起来更明显。这都是因为空间频率对噪声的影响。

幅值对噪声的影响也很明显。下图展示的是空间频率一样,但是标准差不同的两种噪声。

图片来源:cambridgeincolor

左图的画面看起来比右图更光滑一些。高幅值噪声会掩盖布料等呈现出的纹理效果,除非过渡柔化画面,否则很难去除。噪声的幅值一般由标准差测量,它代表的是一个像素的值离客观画面“真实值”的距离。看下面两个RGB直方图:

低幅值噪声 图片来源:cambridgeincolor

高幅值噪声 图片来源:cambridgeincolor

如果噪声为零,那么所有像素都会变成一条与均值(mean)重合的线。随着噪声增加,直方图的宽度也越宽。(T)

图像噪声(一)

图像噪声(

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