คำตอบนี้แสดงเทคนิค 3 ประการเพื่อลดเสียงรบกวน:
ใครบางคนสามารถเปิดเผยเพิ่มเติมเกี่ยวกับสองเทคนิคสุดท้ายได้หรือไม่
การถ่ายภาพจำนวนมากโดยเฉลี่ยแล้วจะลดเสียงรบกวนได้อย่างไร หนึ่งเฉลี่ยพวกเขาอย่างไร และทำไมถึงใช้งานได้?
การลดความละเอียดลดเสียงรบกวนได้อย่างไร
คำตอบ:
สองอันสุดท้ายเป็นสิ่งเดียวกันและทำงานได้เนื่องจากความจริงที่ว่าเสียงส่วนใหญ่มีแนวโน้มที่จะผลักดันค่าของพิกเซลขึ้นตามที่จะดึงค่าลง
สมมติว่าค่า 'จริง' ของพิกเซลที่กำหนดคือ 100 (จาก 255) ถ่ายภาพ 10 ภาพในฉากเดียวกันในสภาวะที่มีเสียงรบกวนและคุณอาจบันทึกค่าต่อไปนี้:
104, 99, 98, 100, 101, 105, 99, 102, 94, 105
ค่าเฉลี่ยของค่าเหล่านี้ (โดยการเพิ่มและหารด้วย 10) ให้ค่าพิกเซลต่อไปนี้: 100.7 ซึ่งจะเท่ากับ 101 ซึ่งใกล้เคียงกับมูลค่าที่แท้จริงมากเกินกว่าที่คุณคาดว่าจะเป็นหากคุณต้องเลือกหนึ่งใน สุ่ม 10 ภาพ
สำหรับวิธีการมีแพคเกจซอฟต์แวร์เฉพาะสำหรับเรื่องนี้ (ค้นหาการซ้อนภาพฉันคิดว่า Deep Sky Stacker เป็นตัวเลือกยอดนิยม) หรือคุณสามารถแก้ไขภาพส่วนใหญ่ได้โดยการโหลดหลายเลเยอร์และผสานเลเยอร์คู่ (โฟโต้ช็อปเวอร์ชันใหม่กว่ามีฟังก์ชั่นสแต็คพิเศษซึ่งดีกว่าเล็กน้อย)
หลักการเดียวกันอยู่ด้านหลังการลดความละเอียด เทคนิคหนึ่งในการทำเช่นนี้เรียกว่า 'binning' โดยคุณรวมสี่พิกเซลที่อยู่ติดกันเป็นหนึ่งเดียว ลองจินตนาการถึงสี่พิกเซลที่สอดคล้องกับพื้นที่สีแบนภายในภาพซึ่งควรมีค่าสม่ำเสมอ 100:
102, 103
93, 101
เฉลี่ยพวกเขาให้พิกเซลเดียวที่มีค่า 99.75 ซึ่งรอบถึง 100
การถ่ายภาพหลายภาพและค่าเฉลี่ยนั้นเทียบเท่ากับการเปิดรับแสงนานกว่ายกเว้น:
-
ในที่สุดเมื่อมันมาถึงการลดเสียงรบกวนกฎทองคือการได้รับแสงมากที่สุด การถ่ายภาพโดยเฉลี่ยนั้นทำได้หลายวิธี (นี่คือแสงรวมที่จับได้ซึ่งสำคัญ) การสุ่มตัวอย่างเป็นเสียงซื้อขายเพื่อแก้ไข
ในซิลิคอนมีผลที่เรียกว่าเสียงความร้อน (เสียงของจอห์นสัน) นี่คืออิเล็กตรอนที่ถูกปล่อยออกมาจากสารตั้งต้นและขาดอิเลกตรอนที่ถูกโฟตอน อิเล็กตรอนเหล่านี้จะถือว่าเป็นส่วนหนึ่งของ "สัญญาณ" จากเซ็นเซอร์สร้างเสียง เสียงแบบนี้กระจายกันแบบเกาส์และมีค่าเฉลี่ยเป็นศูนย์
เสียงความร้อนเพิ่มขึ้นตามอุณหภูมินั่นคือสาเหตุที่เซ็นเซอร์ความเย็นทำงานได้ดีขึ้น
ใช้งานได้เฉพาะกับสัญญาณรบกวนแบบสุ่มที่มีค่าเฉลี่ยเป็นศูนย์ ถ้าเสียงนั้นสุ่ม (พอ) มันก็ไม่เหมือนเดิมในขณะที่ฉากที่คุณกำลังถ่ายภาพควรจะเป็น เนื่องจากข้อมูลเกี่ยวกับฉากถูกบันทึกหลาย ๆ ครั้งแต่ละครั้งที่มีสัญญาณรบกวนแตกต่างกันเล็กน้อยจึงเป็นไปได้ที่จะเฉลี่ยพิกเซลและรับอัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงที่สูงกว่าจากการถ่ายครั้งเดียว ซึ่งหมายความว่าฉากจะต้องมีการคงที่
ขึ้นอยู่กับความสำเร็จของเซ็นเซอร์ขนาดใหญ่ที่คุณอาจได้รับเสียงรบกวนน้อยลง เทคนิคหนึ่งคือการรักษาขนาดเซ็นเซอร์ทางกายภาพให้คงที่และรวมพิกเซลทางกายภาพหลาย ๆ อันไว้ในตรรกะเดียว หรือขนาดทางกายภาพของเซ็นเซอร์อาจแตกต่างกัน
ด้วยการรวมพิกเซลแบบฟิสิคัลหลายตัวไว้ในตรรกะเดียวคุณจะสามารถลดสัญญาณรบกวนแบบเดียวกันได้โดยการรวมการจับภาพหลาย ๆ ภาพ
โดยการเพิ่มขนาดทางกายภาพของพิกเซลเป็นไปได้ที่จะลดเสียงรบกวนจากการอ่านและการขยาย ด้วยพิกเซลที่ใหญ่กว่ามันจะมีจำนวนอิเล็กตรอนในสัญญาณมากขึ้น เนื่องจากเสียงการอ่านและการขยายเสียงใกล้เคียงกับเทคโนโลยีการผลิตใด ๆ (ขนาดทรานซิสเตอร์) จึงเป็นไปได้ที่จะได้อัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงที่ใหญ่ขึ้น
นี่คือบทความที่อธิบายแนวคิดที่อยู่เบื้องหลังการหาค่าเฉลี่ยและวิธีการใช้ Photoshop ด้วยมือ เทคนิคเดียวกันนี้สามารถใช้กับซอฟต์แวร์แก้ไขภาพที่รองรับความทึบของเลเยอร์และเลเยอร์