Có sự khác biệt nhiễu giữa ảnh trung bình và ảnh phơi sáng dài không?

Giả sử tôi đang ở trên giá ba chân, chụp một cảnh tĩnh hoàn toàn (cũng tối) và tôi chụp những bức ảnh này:

• 5 ảnh ở độ phơi sáng ISO 3200 và 1 giây
• 1 ảnh ở độ phơi sáng ISO 100 và 5s

Có một điểm chung giữa các mục và đó là tổng thời gian sử dụng.

EV của mục đầu tiên cao hơn nhiều, phải không? Bây giờ, giả sử tôi lấy trung bình 5 ảnh ở ISO 3200 để giảm nhiễu, tạo ra một ảnh duy nhất.

Sau đó, tôi chụp ảnh ISO 100 và tôi điều chỉnh các mức (sẽ tăng nhiễu) để đạt được cùng EV của ảnh đã trộn, theo cách nếu tôi nhìn 2 ảnh này từ xa trông chúng sẽ giống nhau.

Mức độ nhiễu sẽ bằng nhau, so sánh ảnh được trộn và ảnh được điều chỉnh mức?

Tôi hy vọng bạn hiểu quan điểm của tôi.

CHỈNH SỬA

Đáp lại lời bình luận của drewbenn

Ngoài ra, tôi không nghĩ rằng việc trộn 5 ảnh sẽ giảm nhiễu theo cách bạn nghĩ.

Trộn ảnh giảm nhiễu rất nhiều, trên thực tế đây là một ví dụ:

Tôi đã chụp 20 bức ảnh về một cái cây với: ISO 1600, F4.1 và 2s exp. Hình ảnh phía trên đang hiển thị mức độ nhiễu của bất kỳ hình ảnh nào. Thấp hơn là hiển thị kết quả trung bình của 20 ảnh trong một.

Sory cho tập trung xấu.

Như bạn có thể thấy, tiếng ồn gần như bị xóa hoàn toàn

EDIT2

Đối với những người đang hỏi, tôi đã sử dụng một lệnh tưởng tượng rất đơn giản để lấy trung bình các hình ảnh:

convert [input1.JPG input2.JPG ...] -average output.JPG

Nếu tôi có một thời gian sau, tôi sẽ cố gắng thực hiện một trong những thí nghiệm mà bạn đang nói đến. Tôi đoán không có mẫu tĩnh và nó sẽ thay đổi trên mỗi máy ảnh.

EDIT3

Tôi cũng đã thực hiện một thử nghiệm khác hơn một chút:

Đây là Cảnh:

Và tôi đã chụp những bộ ảnh này (khẩu độ luôn giống nhau), tôi đã sử dụng chế độ thủ công.

• 01 @ ISO 100, 0,6
• 02 @ ISO 200, 0,3 giây (tính trung bình sau)
• 04 @ ISO 400, 1/6 / (tính trung bình sau)
• 08 @ ISO 800, 1/13 (tính trung bình sau)
• 16 @ ISO 1600, 1/25 (tính trung bình sau)

Mỗi bộ có EV chính xác, đây là các kết quả, theo cùng một thứ tự:

Có vẻ như ISO cao hơn, có ít nhiễu hơn nhưng cũng ít chi tiết hơn.

Với điều kiện hình ảnh ISO100 của bạn không bị thiếu sáng, tôi sẽ không mong muốn giảm nhiễu đáng kể (ngoại trừ trong bóng tối sâu) với các hình ảnh ISO1600 5 giây được trộn lẫn với nhau.

Trong một chủ đề khét tiếng khác, tôi đã chứng minh rằng ISO100 1/30 sẽ chứa nhiều nhiễu hơn (tỷ lệ tín hiệu / nhiễu thấp hơn) so với hình ảnh ISO1600 1/30s. Cùng một lượng nếu ánh sáng nhưng ISO cao hơn có ít nhiễu hơn.

Lý do cho điều này là do nhiễu đọc lớn hơn tương ứng trong ảnh ISO100 (vì việc đọc xảy ra sau khi khuếch đại). Trong ISO100 được phơi sáng "chính xác", nhiễu đọc rất nhỏ so với tín hiệu cho thấy bất kỳ sự giảm nhiễu đọc nào có thể không đáng chú ý.

chỉnh sửa: vừa làm thí nghiệm

Tôi đã chụp một ảnh ở ISO100 16 giây và 16 ảnh ở ISO1600 nhưng chỉ 1 giây. Tất cả các hình ảnh đã được phơi bày tốt. Hai cây trồng tiếp theo, hàng trên cùng là một hình ảnh ISO1600 và hai hình dưới cùng là 16 hình ảnh ISO1600 trung bình trong Photoshop và hình ảnh ISO100. Tôi sẽ không nói cho bạn biết hai vòng dưới cùng là bao nhiêu, để xem có ai thực sự có thể nói sự khác biệt hay không - tôi chắc chắn không thể!

Đây là một câu hỏi rất hay, nhưng tôi sợ rằng câu trả lời hoàn toàn phụ thuộc vào hiệu suất của cảm biến và các đường cong phản ứng kích thích của nó.

Nếu chúng ta nghĩ nhiễu là lỗi giữa màu thực và màu đo được, chúng ta có thể sử dụng mô hình thống kê để tìm ra có bao nhiêu mẫu có lỗi lớn hơn chúng ta phải có cùng một lỗi với một mẫu chính xác hơn . Nhưng để làm được điều đó, trước tiên chúng ta cần:

• Chức năng phân phối của tiếng ồn (có thể là phân phối bình thường, nhưng tôi không biết chắc chắn, một kỹ sư điện biết rõ hơn cách thức hoạt động của cảm biến có thể ném một số ánh sáng vào vấn đề này). Nhưng nhớ lại các bài học thống kê của tôi, tôi nghĩ rằng điều này hoàn toàn không thành vấn đề trong trường hợp này.
• Chức năng liên quan đến độ nhạy với tiếng ồn (trong một cảm biến hoàn hảo tôi nghĩ nó phải là tuyến tính, nhưng tôi đoán rằng trong phần cứng trong thế giới thực, việc tăng độ nhạy mang lại mức độ nhiễu lớn hơn nhiều).

Có được điều đó, thật dễ dàng để áp dụng một số công thức để suy ra có bao nhiêu hình ảnh về ISO cao hơn mà bạn cần để bù nhiễu cao hơn so với một hình ảnh ISO thấp hơn.

Trong kịch bản độ nhạy nhiễu tuyến tính, với cùng thời gian phơi sáng, lỗi sẽ giống nhau ... Và nhìn thấy câu trả lời tuyệt vời của @Matt Grum, có vẻ như nó khá gần với thực tế.

Về mặt kỹ thuật, EV của hai hình ảnh giống hệt nhau. Bạn đang duy trì mức phơi sáng giống nhau với cả hai cài đặt, điều duy nhất thực sự thay đổi là mức độ nhiễu. Lượng nhiễu bạn sẽ gặp với ISO 3200 sẽ khá đáng kể và thậm chí trộn cả 5 hình ảnh lại với nhau có lẽ sẽ không tạo ra hình ảnh có độ nhiễu thấp và chi tiết tốt như phơi sáng 5 giây ở ISO 100.

Bạn đã trích dẫn một trong những câu trả lời của Matt Grum trong câu trả lời của riêng bạn, tuy nhiên câu nói đó được trích dẫn rõ ràng with the same amount of light coming into your camera. Nếu bạn thay đổi từ phơi sáng 1 giây ở ISO 3200, sang phơi sáng 5s ở ISO 100, bạn đang tăng lượng ánh sáng chiếu tới cảm biến của mình. Với một cảnh tĩnh, ISO 100 rất có thể sẽ là lựa chọn tốt nhất. Bạn có thể giảm thiểu một lượng nhiễu nhất định bằng cách trộn 5 mức phơi sáng ISO 3200 ... nhưng bạn cũng đang kết hợp lượng nhiễu gấp năm lần! Không chỉ vậy, bạn có thể gặp cả nhiễu độ chói cũng như nhiễu màu ở mức ISO cao như vậy, và nhiễu màu khó xác định và loại bỏ hơn mà không làm hỏng độ chính xác và chi tiết của màu.

Lần duy nhất khi sử dụng ISO cao hơn sẽ tốt hơn là khi bạn không có tùy chọn làm việc đó. Nếu bạn không thể thực hiện phơi sáng 5s và bị giới hạn ở mức 1 giây là tối đa, thì sử dụng ISO 3200 sẽ là lựa chọn tốt nhất vì nó cho phép phơi sáng chính xác. Sử dụng ISO 100 và tăng EV với xử lý hậu kỳ tại thời điểm đó sẽ khuếch đại kỹ thuật số nhiễu tồn tại trong ảnh ... mà hầu như không nhìn thấy được trong ảnh không bị biến đổi, sẽ khó xâm nhập hơn nhiễu ISO 3200 khi bạn tăng phơi sáng kỹ thuật số.

Hạn chế thực sự duy nhất đối với chiến thuật phơi sáng nhiều lần là mất độ sắc nét có thể xảy ra, ít nhất là với một máy ảnh chụp màn trập mặt phẳng tiêu cự và chân máy thông thường. Sensels thực sự rất nhỏ và đảm bảo rằng chúng ở cùng một vị trí cho mỗi lần phơi sáng là khó khăn. Mặt sau nhiều điểm (đối với máy ảnh định dạng trung bình và lớn) có xu hướng dựa vào cửa chớp lá, khóa gương kéo dài qua nhiều lần phơi sáng và giá đỡ máy ảnh (như một trong những đơn vị Foba quái vật) thay vì chân máy.

Loại mất độ sắc nét mà tôi đang nói đến sẽ ở mức đặt bộ lọc thông thấp (khử răng cưa) mạnh hơn nhiều trước cảm biến. Gọi nó là độ mờ nửa pixel (có thể giảm thiểu tối đa một nửa pixel bằng cách dịch chuyển hình ảnh trước khi lấy trung bình). Bạn có thể lấy lại một số độ sắc nét rõ ràng bằng cách ghép các pixel (một kỹ thuật giảm tỷ lệ xử lý các pixel pixel dưới dạng một pixel; một trường hợp đặc biệt của hàng xóm tiếp theo).

Phơi sáng lâu cho một lần chụp có vấn đề tiếng ồn riêng, đặc biệt là ở nhiệt độ cao. Chụp ở ISO 100 nghe có vẻ là một ý tưởng hay, nhưng nếu thời gian phơi sáng thực sự dài, vẫn sẽ có nhiễu nhiệt - và chỉ với một bản sao của hình ảnh, bạn sẽ bị mắc kẹt với bất cứ điều gì bạn nhận được. Một cảm biến được làm mát tích cực (như trên mặt sau thiên văn) sẽ loại bỏ phần lớn vấn đề, nhưng điều đó có nghĩa là bộ dụng cụ chuyên dụng. Tuy nhiên, bạn có thể khá chắc chắn rằng cảm biến sẽ ở lại ít nhiều ở một nơi trong khi hình ảnh được ghi lại, vì vậy bạn sẽ có được độ sắc nét tốt hơn.

Các kỹ thuật đa điểm có thể tạo ra ít nhiễu hơn so với chụp một lần, đặc biệt là với thuật toán kết hợp tốt. Nếu bạn có đủ hình ảnh, bạn có thể loại bỏ các dị thường thống kê trước khi lấy trung bình ở bất kỳ pixel nào. Đó là cách mà các bức ảnh thiên văn có cường độ thấp độ phân giải cao được thực hiện - một ngôi sao không phải là một ngôi sao trừ khi nó xuất hiện trong phần lớn các ảnh chụp và độ sáng của nó được tính bằng cách lấy trung bình.

Một phần câu trả lời của Matt-Grum ở đây sẽ giải quyết nghi ngờ của tôi.

Nếu bạn sử dụng ISO thấp hơn (có cùng lượng ánh sáng chiếu vào máy ảnh của bạn), bạn sẽ nhận được hình ảnh thiếu sáng và khi bạn làm sáng nó trong bài, bạn sẽ khuếch đại cả nhiễu photon và nhiễu đọc. Tổng tiếng ồn của bạn sau đó sẽ cao hơn.