Главнаявсякое → Шумы на снимках цифровых камер (результаты тестов)
8 222 просмотров
В этой статье 884 слов.
Bukvus - отправка ошибок

Шумы на снимках цифровых камер (результаты тестов)

Здравствуйте, друзья!

Тема «шумов» на цифровых снимках это тема которая нас всех волнует т.к. ошибки экспозиции или желание фотографа показать детали в тёмных областях снимка ведут нас к осветлению изначально темного снимка и из ТЬМЫ появляются ШУМЫ :)

Шумы на снимках цифровых камер (результаты тестов)

Сегодняшняя моя статья будет краткой (но наглядной и важной!) т.к. и без того немало сил вложено в измерения, приспособление скрипта графиков и чтение огромного количества литературы по теме. Всё не охватить, у меня еще заготовлено для вас много интересной информации, в том числе в переведённом с английского языка виде.

Шумы на снимках цифровых камер (результаты тестов)

Все ваши конструктивные замечания по теме я учту и отвечу т.к. на первый взгляд всё просто, но чем глубже вникаешь, тем сложнее.

к содержанию ↑

Итак, ШУМЫ

Существует много типов «шумов», которые влияют на цифровое фотографическое изображение.

Краткое описание шумов приведённое мной здесь основано на статье Emil Martinec, профессора по физике в университете Энрико Ферми и колледже университета Чикаго и других сходных статьях.

к содержанию ↑

Фотонный шум

Шумы на снимках цифровых камер (результаты тестов)

Свет состоит из отдельных сгустков энергии названных фотонами. Фотоны попадают на светочувствительный элемент в разное время и разные точки. Из-за этой неравномерности мы получаем разные результаты в разных сенселях и можем говорить о том что световой поток шумит (у нас нет единого уровня света, он всё время неоднородный по площади сенсора). Чем больше фотонов попадает на сенсель, тем лучше отношение сигнал / шум (SNR) благодаря которому мы можем высветлять картинку без видимого шума.
Важно: фотонный шум возникает при наличии света. Если я плотно закрою объектив крышкой, то фотонного шума на чёрном кадре не будет.

Подробнее..
Light is made up of discrete bundles of energy called photons — the more intense the light, the higher the number of photons per second that illuminate the scene. The stream of photons will have an average flux (number per second) that arrive at a given area of the sensor; also, there will be fluctuations around that average. The statistical laws which govern these fluctuations are called Poisson statistics and are rather universal, encountered in diverse circumstances. The fluctuations in photon counts is visible in images as noise — Poisson noise, also called photon shot noise

к содержанию ↑

Шум чтения.

Зависит от электронной начинки камеры. Это процесс измерения количества попавшего на сенсель света и перевод этого значения в цифровой вид. Касается как качества сенселей, так и качества АЦП и потерь на электрической обвязке. Т.е. это тот «шум», который генерирует сама фотокамера.

Подробнее..
Photons collected by the sensels (the photosensitive part of a pixel) stimulate the emission of electrons, one for each captured photon. After the exposure, the accumulated photo-electrons are converted to a voltage in proportion to their number; this voltage is then amplified by an amount proportional to the ISO gain set in the camera, and digitized in an analog-to-digital converter (ADC). The digital numbers representing the photon counts for all the pixels constitute the RAW data for the image (raw units are sometimes called analog-to-digital units ADU, or data numbers DN). We'll call this digital number the raw value of the pixel.

Шумы на снимках цифровых камер (результаты тестов)

к содержанию ↑

Структурный шум (бандинг)

Структурный шум это разновидность шума чтения, но мы выделим его в отдельную категорию т.к. он визуально может быть отличим от других видов шума.
Человеческий глаз легко различает узоры и потому мы замечаем повторяющиеся рисунки на общей картине шумов.

Подробнее..
Pattern noise can have both a fixed component that does not vary from image to image; as well as a variable component that, while not random from pixel to pixel, is not the same from image to image.

к содержанию ↑

Тепловой шум

Тепловой шум связан с нагревом сенсора. Чаще всего проявляется на длинной выдержке когда сенсор нагревается, выдержки примерно с минуту и более.
Особенно проявляются «горячие» пиксели, которые в обычных условиях не видны.

Кроме того тепловой шум генерирует нагрев усилителя сигнала, он виден как свечение.

Шумы на снимках цифровых камер (результаты тестов)

Nikon D800, свечение в нижней части кадра

Подробнее..
Thermal agitation of electrons in a sensel can liberate a few electrons; these thermal electrons are indistinguishable from the electrons freed by photon (light) absorption, and thus cause a distortion of the photon count represented by the raw data. Thermal electrons are freed at a relatively constant rate per unit time, thus thermal noise increases with exposure time.

Another thermal contribution to image degradation is amplifier glow, which is caused by infrared radiation (heat) emitted by the readout amplifier.
For exposures of less than a second or so, read noise is relatively constant and thermal noise constitutes a negligible contribution to overall image noise. It will not be considered further in our discussion.

к содержанию ↑

Неоднородность сенселей

Характеристики отдельных сенселей отличаются т.к. нет ничего идеального и таким образом измеренное ими количество фотонов тоже отличается.

Подробнее..
Not all pixels in a sensor have exactly the same efficiency in capturing and counting photons; even if there were no read noise, photon noise, etc, there would still be a variation in the raw counts from this non-uniformity in pixel response, or PRNU.

PRNU «noise» grows in proportion to the exposure level — different pixels record differing percentages of the photons incident upon them, and so the contribution to the standard deviation of raw values from PRNU rises in direct proportion to the exposure level. On the other hand, photon shot noise grows as the square root of exposure; and read noise is independent of exposure level. Thus PRNU is most important at the highest exposure levels.

At lower exposure levels, photon noise is the dominant contribution until one gets into deep shadows where read noise becomes important.

к содержанию ↑

Ошибки дискретизации

Округление значений до целочисленных, влияет слабо.

Подробнее..
When the analog voltage signal from the sensor is digitized into a raw value, it is rounded to a nearby integer value. Due to this rounding off, the raw value mis-states the actual signal by a slight amount; the error introduced by the digitization is called quantization error, and is sometimes referred to as quantization noise. In practice, this is a rather minor contribution to the noise.

к содержанию ↑

Резюме по шумам

Из всех типов «шумов» нас будет больше волновать шум чтения т.к. во-первых, он играет наиболее важную роль при слабом сигнале в тенях (это те самые тени, которые мы собрались «вытягивать»), а во-вторых, мы можем его уменьшить выбрав камеру, которая меньше «шумит».

Для того чтобы выделить шум чтения мы закрываем объектив или байонет камеры крышкой (лучше байонет), ставим выдержку 1/125 sec, диафраму f8 и наименьшее ISO.
Если мы делаем наши измерения с объективом, то поставьте его на метку бесконечности и используйте телеобъектив чтобы не было виньетирования. Для той же цели мы прикрываем диафрагму.

Снимаем в RAW на всех значениях ISO с интервалами 1/3 EV, т.е. 100, 125, 160, 200 и т.д.

На разных фотокамерах наименьшее ISO отличается. Минимальное я пока нашёл ISO 31 у Nikon D850.

к содержанию ↑

Графики шума чтения

Ввиду того что в блоге окошко для отображения графиков мелковато я предлагаю посмотреть их по ссылке (на моём же сайте)

Данные по камерам будут мной время от времени пополняться и они будут еще быстрее пополняться, если вы увидите что вашей камеры в списке нет, сделаете серию снимков по моему описанию (закрытый крышкой байонет, выдержка 1/125s, диафрагма f8 и изменение ИСО от минимума до максимума с шагом 1/3 EV. Все снимки в RAW), выложите куда-то в облако (Яндекс.Диск или подобное) и пришлёте мне ссылку на di@vargone.ru. И я буду признателен и всё фотографическое сообшество!

Данные по тем камерам, которые уже есть среди протестированных я тоже принимаю, по ним я построю график колебания шумности в пределах одной модели фотокамеры. Пока все дублирующиеся камеры которые я проверял, что старые, что новые, «шумят» очень близко в пределах одной модели, но кто знает? Может именно ваша камера отклоняется от заводских норм...

к содержанию ↑

Итоги и выводы

Сегодняшняя заметка касается в основном желающих вытаскивать детали из теней и я знаю, что таких фотографов много. Хороший способ иметь мало шумов на снимке это не вытаскивать тени, оставляя их там где они есть. Вот темно под скамейкой и правильно. Свет туда не попадает, ничего интересного там нет — оставьте, пусть будет темно. А если «вытаскивать», то вот они шумы, в полном объеме.

С шумом чтения можно бороться если делать «темновой» кадр и вычитать его из следующего. Так поступают некоторые современные фотокамеры. Я лично пока заметил это только за FUJI GFX 50s, которая и лидирует по низким шумам чтения среди всех остальных фотокамер.

Вот как раз про методы борьбы с шумами это следующая отдельная тема. Пару приёмов я вам расскажу.

Удачных снимков! :)

Не забывайте, пожалуйста, нажимать "поделиться" Вконтакте, Фейсбуке, Гугл+ и т.д., а также оценку 5*, если вам понравилась статья!
Оцените, пожалуйста, статью
1 балл2 балла3 балла4 балла5 баллов (47 votes, average: 4,81 out of 5)
Загрузка...

Если вы также хотите смотреть мои видеоматериалы, то подписывайтесь на мой канал
 Здесь мой инстаграм, можно посмотреть над чем я работаю в текущий момент
 Я Вконтакте
 Я на Facebook

Подписаться на RSS ленту


Рекомендовать
Купить штатив Gitzo
Купить штатив или фоторюкзак Manfrotto
Купить светофильтры LEE

Хотите бесплатно получать свежие
статьи по фото?

  • - тесты обьективов и фотокамер
  • - статьи по истории фототехники
  • - секретные приемы фотосьемки
  • - проф. методы обработки в фотошопе

http://evtifeev.com


купить светофильтр B+W

Добавить комментарий для Герман Отменить ответ

Войти с помощью: 

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Гости могут загрузить 2 картинки (можно отметить кликами левой кнопкой мыши на названиях файлов, с зажатой клавишей Ctrl), размером не более 800KB каждая. Картинки должны быть форматов jpeg, pjpeg, png.

13 thoughts on “Шумы на снимках цифровых камер (результаты тестов)

  1. А можно в двух словах про вычитание темного кадра?

    Как я понимаю это дубликат с поправкой экспозиции в минус, а как вычитание сделать одного из другого?

  2. Эх, жаль, что еще Canon 5D Mark II. Но сравнение Первого пятака и третьего удивили. :)

  3. Похоже, данные в вашем графике по шумам не совсем корректны. Из них следует, что шумы у Никон Д750 будто бы больше, чем у Никон Д7100. В отношении Пентакс К-1 можно вообще заподозрить зловещий заговор ))

    cloud.mail.ru/public/8cNH/GJJUwHmRB

  4. Дмитрий, спасибо за большой и полезный труд!

    Хотелось бы также увидеть краткое описание методики, с формулами, использованными для обработки данных, если это возможно.

      • Я об этом не подумал. Может, тогда не надо все нюансы? Просто в общих словах — берем кадр, делаем то-то... Потому что ничего не написать о методике тоже плохо, как и написать всё

        • Согласен!

          Если вкратце. Была такая книга «Desktop scanners : image quality evaluation / Robert Gann.».

          Там впервые (насколько знаю) было предложено оценивать шум по формуле: SNR = Mean / Std.Dev

          Предложение очень здравое и им пользуются все до сих пор.

          SNR — соотношение сигнал / шум (signal to noise ratio)

          Mean — уровень сигнала (average intensity value)

          Std Dev (Standard deviation) — стандартное отклонение (how widely intensity values vary)

          При закрытой крышке уровень сигнала ноль. А вот отклонение как раз показывает насколько камера шумит сама по себе, без фотонного шума. Т.е. если бы мы оценивали не абсолютно чёрный кадр с шумом, а реальную картинку, то использовали бы еще и Mean, чтобы можно было сопоставлять результаты измерений снимков сделанных в разных условиях освещения.

          Для оценки результатов можно использовать фотошоп, он даёт нам значения Mean и St.Dev, но тут кроется подвох... Если мы будем смотреть в фотошопе, то проявлять будет RAW конвертером, а они давно уже не нейтральны, для разных камер повышают яркость, используют шумодав и правят дисторсию _не информируя_ об этом пользователя и, как правило, эти функции неотключаемы. Т.е. ползунок шумоподавления есть, а реакции на него нет т.к. он всегда включен.

          Если RAW конвертер вмешался в обработку снимка, то результаты не могут считаться корректными. Конвертеры у многих разные (Adobe Camera Raw, Capture One, RawTherapee, Irridiant, RPP и т.д.).

          Потому я использую программу для исследования RAW файлов — RAW Digger. Он делает только демозаику с помощью бесплатной библиотеки Libraw и всё. Таким образом берутся RAW снимки на разных ISO, загружаются в RAW Digger и проводится анализ по центру кадра где нет виньетирования.

          Проверка

          Понятно, что методику нельзя использовать без перепроверки результатов. Потому кроме как тестировать на темновых кадрах я проверял проходящие через меня камеры и на обычных кадрах. Делал снимок со штатива с одинаковыми параметрами, находил однородную плашку (например, ровная серая стена здания) и измерял шум по Mean / St.Dev. Результаты пока подтверждались.

          Также я сравниваю результаты с сайтом Photons to Photons, который измеряет ДД (ДД ограничен шумамми в тенях) по той же примерно (!) методике. Результаты близкие, графики имеют изгибы в тех же местах и менее «шумящая» камера по моим тестам у них также имеет преимущество по ДД.

          Итоги и выводы

          Конечно, нужно собрать массу материала, его внимательно проанализировать и к каждому графику приложить семплы сравнения с другими камерами. Это в будущем. Но сейчас уже можно что-то говорить о «шумах» и, главное, об использовании «нечестных» способов улучшить картинку (шумодавах, инвариантном ИСО и т.д.)

  5. Вычитание темнового кадра есть почти на всех фотоаппаратах, но по умолчанию часто выключено. Эту функцию включал даже на древних Nikon D70 и Canon 10D.

  6. Спасибо за статью. Жду продолжения.

    У меня камера Fujifilm X-E1. Есть ли с нее равки для исследования шумов или выслать? Или эта камера не представляет интереса?

    P.S. Небольшая поправочка по физике света. В современной науке засилие бюрократии, потому до сих пор многими физиками считается, что свет это летящие фотоны, но это не так. Свет это волны, то есть колебания среды. В то, что является средой, углубляться не буду, скажу лишь, что это связано с гравитационными полями. Давайте вспомним извесный всем фотографам закон обратного квадрата, по которому интенсивность света от источника в точке пространства обратно пропорциональна квадрату расстояния до него. А теперь вспомним формулу силы тяготения между телами и забудем навсегда про фотоны.

    • Здравствуйте!

      Все камеры которых нет в списке представляют интерес! Это база знаний и потому я там и Nikon D700 вставил и другие не самые новые камеры. Чтобы можно было увидеть технологический прогресс, который не всегда присутствует в новых моделях в аспекте шума.

      Я, конечно, не физик. И учил физику в электротехническом университете больше двадцати лет назад. Но я еще не слышал что отменили корпускулярно-волновую теорию и теперь осталась только волновая...?!

    • Давайте не будем писать фигню! В квантовой электродинамике свет и «корпускулы» рассматриваются, как квантовые поля разных типов, имеющие, впрочем, существенные различия. Это и является современным представлением.

Страница 1 of 11