Последние два действительно одно и то же и работают из-за того факта, что в большинстве случаев шум с такой же вероятностью увеличивает значение пикселя, как и снижение значения.
Допустим, «истинное» значение данного пикселя равно 100 (из 255). Сделайте 10 снимков одной и той же сцены в шумных условиях, и вы можете записать следующие значения:
104, 99, 98, 100, 101, 105, 99, 102, 94, 105
Усреднение этих значений (сложение их и деление на 10) дает следующее значение пикселя: 100,7, которое округляется до 101, что намного ближе к истинному значению, чем вы ожидаете, если бы вам пришлось выбрать только один из 10 изображений в случайном порядке.
Что касается того, как, есть специальные пакеты программного обеспечения для этого (поиск для укладки изображений, я думаю, Deep Sky Stacker является популярным выбором). В качестве альтернативы вы можете сделать это в большинстве случаев редактирования изображений, загрузив несколько слоев и объединив пары слоев (более поздние версии Photoshop имеют специальные функции укладки, которые немного лучше).
Тот же принцип лежит в основе уменьшения разрешения. Один из способов сделать это называется «объединением», при котором вы объединяете четыре смежных пикселя в один. Итак, представьте четыре пикселя, соответствующих области плоского цвета на изображении, которая должна иметь одинаковое значение 100:
102, 103
93, 101
их усреднение дает один пиксель со значением 99,75, который округляется до 100.
Кстати, взятие нескольких изображений и их усреднение равносильно получению более длительной экспозиции, за исключением:
- Вы можете позволить камере остыть между захватами, помогая с проблемой № 1
- длинные выдержки работают, только если вы снимаете больше света, что означает сохранение постоянной диафрагмы и снижение значения ISO (что не всегда возможно, например, при достижении минимального значения ISO)
- более длинные выдержки могут вызвать дрожание камеры, чего можно избежать, используя несколько более короткие выдержки (хотя изображения должны быть выровнены).
-
Наконец, когда дело доходит до минимизации шума, золотое правило состоит в том, чтобы получить как можно больше света. Делает это усреднение нескольких экспозиций (имеет значение общее количество захваченного света). Даунсэмплинг - это действительно обмен шума на разрешение.
температура
В кремнии существует эффект, называемый тепловым шумом (шум Джонсона). Это в основном электроны оторвались от подложки и добавили к электронам, сбитым фотонами. Эти электроны затем считаются частью «сигнала» от датчика, создающего шум. Этот вид шума распределен по Гауссу и имеет среднее значение нуля.
Тепловой шум увеличивается с температурой, поэтому датчик кулера работает лучше.
Усреднение
Это работает только для случайного шума со средним нулем. Если шум является случайным (достаточным), он никогда не бывает одинаковым, в то время как сцена, которую вы снимаете, должна быть такой. Поскольку информация о сцене записывается несколько раз, каждый раз с немного отличающимся шумом можно усреднить пиксели и получить более высокое отношение сигнал / шум, чем при одном захвате. Это означает, что сцена должна быть статичной.
Фотодетектор разного размера
В зависимости от того, как достигается больший датчик, вы можете получить меньше шума. Один из методов - сохранить постоянный размер физического датчика, а затем объединить несколько физических пикселей в один логический. Или физический размер датчика может быть разным.
Объединяя несколько физических пикселей в один логический, вы можете добиться такого же снижения шума, как и путем объединения нескольких снимков.
Увеличивая физический размер пикселя, можно уменьшить шум от считывания и усиления. Чем больше пиксель, тем больше электронов в сигнале. Поскольку шум считывания и усиления близок к фиксированному для любой технологии производства (размер транзистора), можно достичь большего отношения сигнал / шум.
источник
Вот статья, которая хорошо объясняет концепцию усреднения и как сделать это вручную с помощью Photoshop. Та же самая техника может использоваться в любом программном обеспечении для редактирования изображений, которое поддерживает слои и непрозрачность слоя.
источник