Очистка изображения от шума, некоторые методы. Коррекция шумов изображения. Регулировка значений интенсивностей

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!

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.

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 ».

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!

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

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;