Esta resposta lista 3 técnicas para reduzir o ruído:
Alguém pode esclarecer mais sobre as duas últimas técnicas?
Como tirar muitas fotos e medí-las reduz o ruído? Como alguém os avalia? E por que isso funcionaria?
Como diminuir a resolução reduz o ruído?
Respostas:
Os dois últimos são realmente a mesma coisa e funcionam devido ao fato de que, na maioria dos casos, o ruído é tão provável que aumenta o valor de um pixel quanto diminui o valor.
Digamos que o valor "verdadeiro" de um determinado pixel seja 100 (de 255). Tire 10 fotos da mesma cena em condições ruidosas e poderá gravar os seguintes valores:
104, 99, 98, 100, 101, 105, 99, 102, 94, 105
a média desses valores (somando-os e dividindo por 10) fornece o seguinte valor de pixel: 100,7, que arredondará para 101, muito mais próximo do valor real do que você esperaria se tivesse que escolher apenas uma das opções 10 imagens aleatoriamente.
Quanto ao como, existem pacotes de software especializados para isso (procure empilhamento de imagens, acho que o Deep Sky Stacker é uma escolha popular). Como alternativa, você pode fazer isso na maioria das edições de imagem carregando várias camadas e mesclando pares de camadas (as versões mais recentes do photoshop têm funções especiais de empilhamento, que são um pouco melhores).
O mesmo princípio está por trás da redução da resolução. Uma técnica para fazer isso é chamada 'binning', na qual você combina quatro pixels adjacentes em um. Imagine quatro pixels correspondentes a uma área de cor plana na imagem, que deve ter um valor uniforme de 100:
102, 103
93, 101
calculá-los em média fornece um único pixel com valor de 99,75, que arredonda para 100.
Aliás, tirar várias fotos e calculá-las como média é equivalente a tirar uma exposição mais longa, exceto:
-
Finalmente, quando se trata de minimizar o ruído, a regra de ouro é obter o máximo de luz possível. A média de várias exposições faz isso (é a luz total capturada que importa). Reduzir a amostragem é realmente trocar barulho por resolução.
No silício, existe um efeito chamado ruído térmico (ruído Johnson). Isto é basicamente elétrons foram soltos do substrato e adicionados aos elétrons sendo soltos pelos fótons. Esses elétrons são então considerados parte do "sinal" do sensor, criando ruído. Esse tipo de ruído é distribuído gaussiano e tem um valor médio de zero.
O ruído térmico aumenta com a temperatura; é por isso que um sensor mais frio funciona melhor.
Isso funciona apenas para ruídos aleatórios com média de zero. Se o ruído for aleatório (o suficiente), nunca será o mesmo, enquanto a cena da qual você está tirando uma foto deve ser. Como as informações sobre a cena são gravadas várias vezes, cada vez com um ruído ligeiramente diferente, é possível calcular a média dos pixels e obter uma relação sinal / ruído mais alta do que em uma captura. Isso significa que a cena precisa ser estática.
Dependendo de como o sensor maior for alcançado, você poderá obter menos ruído. Uma técnica é manter constante o tamanho do sensor físico e depois combinar vários pixels físicos em um lógico. Ou o tamanho físico do sensor pode ser diferente.
Ao combinar vários pixels físicos em um lógico, você pode obter o mesmo tipo de redução de ruído que combinando várias capturas.
Ao aumentar o tamanho físico do pixel, é possível reduzir o ruído da leitura e amplificação. Com um pixel maior, é um número maior de elétrons no sinal. Como o ruído de leitura e amplificação é quase fixo para qualquer tecnologia de produção (tamanho do transistor), é possível obter uma relação sinal / ruído maior.