Tại sao có ảo ảnh chi tiết trong nhiễu ảnh?

Tôi có hình ảnh sau đây chứa những ngọn núi ồn ào.

Ở phần dưới của hình ảnh, tỷ lệ tín hiệu / nhiễu quá thấp để chứa các chi tiết thực tế, nhưng khi tôi loại bỏ tất cả nhiễu từ khu vực này, nó trông không được tự nhiên (theo quan điểm của tôi). Tại sao tiếng ồn tạo ra ảo giác về chi tiết trong trường hợp này? Khi nào tôi nên dừng giảm tiếng ồn để giữ vẻ tự nhiên?

Cuối cùng (loại bỏ tiếng ồn và làm sắc nét):

Nguyên

Nguyên bản

Khước từ gốc

Mặc dù có thể có sự thật với nguyên tắc rằng tiếng ồn làm tăng thêm ảo ảnh của chi tiết, nhưng trong ví dụ này tôi nghĩ bạn đang hiểu sai những gì bạn đang nhìn.

Nếu tôi loại bỏ tất cả nhiễu ở phần dưới của nó, nó sẽ không tự nhiên (theo quan điểm của tôi)

Điều này chủ yếu là do không có thuật toán giảm nhiễu nào có thể loại bỏ hoàn toàn mọi nhiễu và giữ lại mọi chi tiết. Phiên bản bạn nhận được sau khi chạy loại bỏ nhiễu không phải là đại diện chính xác cho cảnh mà không có bất kỳ nhiễu nào, mà thay vào đó là hình ảnh đã được thay đổi, loại bỏ một số nhiễu nhưng cùng với đó cũng loại bỏ hoặc thay đổi chi tiết.

Các thuật toán khác nhau khác nhau trong kết quả cuối cùng, nhưng không có gì loại bỏ được một lượng nhiễu đáng kể sẽ mang lại cho bạn thứ gì đó trông giống như "tự nhiên" như bản gốc nếu nó không có nhiễu. Sự khác biệt giữa các thuật toán chỉ làm thay đổi mức độ không tự nhiên và theo cách nó không tự nhiên.

Một thử nghiệm thích hợp hơn có thể là bắt đầu với một bức ảnh chính xác, ít nhiễu và thêm nhiễu vào nó.

Theo như tuyên bố ban đầu, tiếng ồn ít nhất có thể che giấu một số đồ tạo tác đáng chú ý và việc che giấu các đồ tạo tác đáng chú ý có thể tạo ảo giác rằng bạn bắt đầu với một hình ảnh chính xác hơn ở nơi đầu tiên. Nhiễu có thể che khuất dải màu mà bạn có thể nhận được từ màu 24 bit ở một số độ dốc, nó có thể che khuất nếu hình ảnh được sử dụng nén bị mất và nó có thể che giấu việc làm mịn / giảm nhiễu không tự nhiên (như trong, nếu hình ảnh trông không tự nhiên vì quá giảm nhiều tiếng ồn, thêm lại một chút tiếng ồn có thể che giấu điều đó và làm cho nó trông "ít tự nhiên hơn"). Điều đó nói rằng, trong bất kỳ trường hợp nào, nó thực sự không thêm bất kỳ chi tiết chính xác nào, nó chỉ mang lại ảo tưởng về một hình ảnh trung thực hơn bởi vì nó che dấu những dấu hiệu của sự không chung thủy.

Nhiễu là ngẫu nhiên, nó làm cho các giá trị màu xám dao động từ pixel này sang pixel khác. Đây là thông tin ngẫu nhiên hiện diện ở quy mô nhỏ nhất trong hình. Nếu bạn loại bỏ nó, thì nó sẽ tạo ảo giác cho hình ảnh trở nên kém sắc nét hơn, vì các giá trị màu xám sẽ không thay đổi nhanh như vậy ở quy mô nhỏ nhất nữa. Điều này không có nghĩa là loại bỏ tiếng ồn là xấu. Áp dụng giảm nhiễu mạnh có thể loại bỏ các chi tiết thực, nhưng ngay cả khi bạn loại bỏ nhiễu bằng cách sử dụng ngăn xếp hình ảnh thực sự giúp tăng cường các chi tiết thực trong khi loại bỏ nhiễu, bạn sẽ có được một hình ảnh trông cực kỳ kém sắc nét. Nhưng bởi vì trong trường hợp này, sự không rõ ràng cũng có thể là do sai lệch, tôi thường nghiên cứu kỹ hình ảnh để xem liệu có dấu hiệu của vấn đề thực sự hay không (các cạnh sắc hoặc vật nhọn sẽ bị lem ra nhiều hơn,

Điều này cũng bị ảnh hưởng bởi cách nhận thức của chúng ta hoạt động. Khi nhìn vào một hình ảnh, chúng ta không phải luôn quét toàn bộ hình ảnh và tái tạo lại nó trong não, nếu chúng ta đã thấy một hình ảnh tương tự trước khi chúng ta chỉ sử dụng phiên bản lưu trữ cũ trong não và chỉ cần sửa đổi nó khi cần thiết. Bộ não cố gắng diễn giải những gì nó nhìn thấy theo những gì nó đã thấy trước đó, trong trường hợp này, nó nhận ra hình ảnh mới là một phiên bản không rõ ràng của hình ảnh trước đó. Điều này có nghĩa là những người chỉ nhìn thấy hình ảnh với nhiễu bị triệt tiêu sẽ không nhận thấy sự không rõ ràng.

Tiếng ồn không phải là tất cả. Hầu hết các photosite nhận được các photon trong quá trình phơi sáng. Những cú đánh này gây ra một điện tích. Bởi vì ánh sáng phơi sáng phát trên cảm biến trong một thời gian ngắn và vì hình ảnh chiếu từ ống kính yếu, nên khuếch đại là cần thiết để tăng cường điện tích. Sau khi phơi sáng, mỗi lần sạc photosite được gửi đến bộ chuyển đổi và bộ khuếch đại. Kết quả sẽ chỉ định một van kỹ thuật số cho mỗi trang web. Lượng khuếch đại dựa trên cài đặt ISO và logic phần mềm xử lý.

Sẽ là lý tưởng nếu tất cả các ampe hoạt động với cùng hiệu quả. Tuy nhiên điều này vẫn chưa đạt được. Mỗi bộ khuếch đại là một thực thể với tính khí hơi khác nhau. Kết quả là một tĩnh gây ra chúng ta gọi là nhiễu. Đây là nhiễu mẫu cố định. Nó hiển thị dưới dạng một mẫu các pixel sẽ tái tạo mà không có phơi sáng, tức là màu đen, hiển thị dưới dạng màu xám đen. Đây là tiếng ồn bạn đang thực hiện.

Thêm vào sự nở rộ này. Đây là những gì xảy ra khi một photosite quá bão hòa do tiếp xúc quá nhiều. Một số phí rò rỉ ra các photosites liền kề. Hành động này gây ra dữ liệu sai trong các hình ảnh liền kề này.

Ngoài những gì người tham gia khác đã nói: thuật toán mà bạn sử dụng đang ảnh hưởng đến chi tiết thô, nó không chỉ loại bỏ nhiễu tốt.

Tôi đã tải lên các bản sao 10px-Gaussian mờ của "bản gốc" và "đã được khử nhiễu" ở đây:

http://filebin.net/97jdl8sd5t hoặc tại đây http://imgur.com/a/5eUW3

(bạn có thể tự làm điều đó). Nếu bạn chuyển đổi giữa chúng một cách nhanh chóng, bạn sẽ thấy sự khác biệt đáng kể - thậm chí còn mạnh hơn nếu hình ảnh không bị mờ.

Câu trả lời là: đó không phải là ảo ảnh, sắc thái của hình ảnh "gốc" chắc chắn chứa nhiều độ tương phản.

Lưu ý 1: có sự tăng độ sắc nét có thể nhìn thấy trong các điểm nổi bật trong "đã được khử nhiễu" so với "bản gốc". Tôi không biết những gì có thể gây ra nó. Lưu ý 2: một số công cụ khử nhiễu có các cài đặt riêng cho tiếng ồn thô (NoiseNinja là một ví dụ). Lưu ý 3: có một cài đặt trong một số công cụ khử nhiễu được gọi là "gamma". Cài đặt này có thể ảnh hưởng đến sự xâm lược của khử nhiễu trong bóng tối. "Gamma" thường được đặt thành gamma của không gian màu của hình ảnh.