Comment la moyenne des images ou la diminution de la résolution réduisent-elles le bruit?


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Cette réponse énumère 3 techniques pour réduire le bruit:

  • Gardez le capteur de l'appareil photo au frais.
  • Prenez une rafale de photos, puis faites-en la moyenne.
  • Réduisez la résolution.

Quelqu'un peut-il faire la lumière sur les deux dernières techniques?

Comment la prise de nombreuses photos et leur moyenne peuvent-elles réduire le bruit? Comment les moyenne-t-on? Et pourquoi cela fonctionnerait-il?

Comment l'abaissement de la résolution réduit-il le bruit?

Réponses:


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Les deux derniers sont vraiment la même chose et fonctionnent en raison du fait que dans la plupart des cas, le bruit est tout aussi susceptible de pousser la valeur d'un pixel vers le haut que de la baisser.

Disons que la «vraie» valeur d'un pixel donné est 100 (sur 255). Prenez 10 images de la même scène dans des conditions bruyantes et vous pouvez enregistrer les valeurs suivantes:

104, 99, 98, 100, 101, 105, 99, 102, 94, 105

la moyenne de ces valeurs (en les additionnant et en les divisant par 10) donne la valeur de pixel suivante: 100,7, qui arrondira à 101, ce qui est beaucoup plus proche de la valeur réelle que ce à quoi vous vous attendriez si vous deviez choisir un seul des 10 images au hasard.

En ce qui concerne le comment, il existe des logiciels spécialisés pour cela (recherche d'empilement d'images, je pense que Deep Sky Stacker est un choix populaire). Alternativement, vous pouvez le faire dans la plupart des éditions d'images en chargeant plusieurs calques et en fusionnant des paires de calques (les versions plus récentes de photoshop ont des fonctions d'empilement spéciales qui sont un peu mieux).

Le même principe se cache derrière la réduction de la résolution. Une technique pour ce faire est appelée «binning», par laquelle vous combinez quatre pixels adjacents en un seul. Imaginez donc quatre pixels correspondant à une zone de couleur plate dans l'image, qui devrait avoir une valeur uniforme de 100:

102, 103
93,  101 

leur moyenne donne un pixel unique avec une valeur de 99,75 qui arrondit à 100.

Soit dit en passant, prendre plusieurs images et en faire la moyenne équivaut à prendre une exposition plus longue, sauf:

  • vous pouvez laisser la caméra refroidir entre les captures, ce qui vous aide à résoudre le problème n ° 1
  • les expositions longues ne fonctionnent que si vous capturez plus de lumière, ce qui signifie garder l'ouverture constante et abaisser la valeur ISO (ce qui n'est pas toujours possible, par exemple si vous atteignez la valeur ISO minimale)
  • des expositions plus longues peuvent introduire un bougé de l'appareil photo, ce qui peut être évité en utilisant plusieurs expositions plus courtes (bien que les images devront être alignées).

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Enfin, lorsqu'il s'agit de minimiser le bruit, la règle d'or est d'obtenir autant de lumière que possible. La moyenne de plusieurs expositions le fait (c'est la lumière totale capturée qui compte). Le sous-échantillonnage échange vraiment du bruit pour la résolution.


Le sous-échantillonnage seul ne réduit pas nécessairement le bruit. Il ne le fait que s'il est combiné avec un lissage. Passons maintenant à ma question: savez-vous quel logiciel réduit la taille de manière à réduire également le bruit, en particulier quel logiciel gratuit? Je suppose que des programmes comme Lightroom le font lors de l'exportation, mais je suis spécifiquement intéressé par le sous-échantillonnage seul cette fois, pas par une édition avancée comme ce que fait Lightroom, et je ne suis pas convaincu que l'utilisation d'un outil comme ImageMagick pour réduire la taille des images réduisent également le bruit dans toute la mesure du possible.
Szabolcs

@Szabolcs Tout algorithme de rééchantillonnage sensible qui prend en compte plusieurs valeurs de pixels voisins réduira le bruit. Donc, à condition que vous ne fassiez pas de rééchantillonnage du «plus proche voisin», je ne me soucierais pas de la méthode utilisée. Le rééchantillonnage bicubique est très courant et je suis sûr qu'il existe de nombreuses applications gratuites qui utilisent cette méthode. Lanczos3 disponible dans GIMP est probablement légèrement meilleur.
Matt Grum

@Matt Bicubic, bilinéaire, etc. ne sont cependant que des méthodes d'interpolation. Ils utilisent des valeurs de pixels voisins (ou voisins suivants) pour l'interpolation, mais ils ne font pas de moyenne sur eux. Je pense que nous abordons trop un sujet DSP, donc je pense que je vais poser une question sur DSP.SE sur les détails mathématiques :-)
Szabolcs

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Température

Dans le silicium, il existe un effet appelé bruit thermique (bruit de Johnson). Il s'agit essentiellement d'électrons arrachés du substrat et s'ajoutant aux électrons projetés par les photons. Ces électrons sont alors considérés comme faisant partie du «signal» du capteur, créant du bruit. Ce type de bruit est distribué gaussien et a une valeur moyenne de zéro.

Le bruit thermique augmente avec la température, c'est pourquoi un capteur plus froid fonctionne mieux.

Moyennage

Cela ne fonctionne que pour le bruit aléatoire avec une moyenne de zéro. Si le bruit est aléatoire (assez), il n'est jamais tout à fait le même, alors que la scène que vous prenez en photo devrait l'être. Étant donné que les informations sur la scène sont enregistrées plusieurs fois, chaque fois avec un bruit légèrement différent, il est possible de faire la moyenne des pixels et d'obtenir un rapport signal / bruit plus élevé qu'à partir d'une capture. Cela signifie que la scène doit être statique.

Photodétecteur de différentes tailles

Selon la façon dont le plus grand capteur est réalisé, vous pouvez obtenir moins de bruit. Une technique consiste à maintenir la taille du capteur physique constante, puis à combiner plusieurs pixels physiques en un seul pixel logique. Ou la taille physique du capteur peut être différente.

En combinant plusieurs pixels physiques en un seul pixel logique, vous pouvez obtenir le même type de réduction du bruit qu'en combinant plusieurs captures.

En augmentant la taille physique du pixel, il est possible de réduire le bruit de lecture et d'amplification. Avec un pixel plus grand, c'est un plus grand nombre d'électrons dans le signal. Étant donné que le bruit de lecture et d'amplification est proche de fixe pour une technologie de production donnée (taille de transistor), il est possible d'obtenir un rapport signal / bruit plus élevé.


qu'en est-il de la baisse de la résolution?
K ''

Je viendrai avec ça quand j'aurai plus de temps ce soir.
Håkon K. Olafsen

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Voici un article qui explique bien le concept derrière la moyenne et comment le faire à la main avec Photoshop. La même technique peut être utilisée dans tout logiciel de retouche d'image qui prend en charge les calques et l'opacité des calques.

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