Por que existe a ilusão de detalhes no ruído fotográfico?

Eu tenho a seguinte imagem que contém montanhas barulhentas.

Na parte inferior da imagem, a relação sinal / ruído é muito baixa para conter detalhes reais, mas quando removo todo o ruído dessa área, ele não parece natural (do meu ponto de vista). Por que o ruído cria uma ilusão de detalhes neste caso? Quando devo parar na redução de ruído para manter a aparência natural?

Final (ruído ligeiramente removido e aguçado):

Original

Original Afiado

Original Denoised

Embora possa haver verdade no princípio de que o ruído acrescenta a ilusão de detalhes, neste exemplo, acho que você está interpretando mal o que está vendo.

Se eu remover todo o ruído na parte inferior, ele não parecerá natural (do meu ponto de vista)

Isso ocorre principalmente porque nenhum algoritmo de redução de ruído pode remover perfeitamente todo o ruído e reter todos os detalhes. A versão que você obtém após executar a remoção de ruído não é uma representação precisa da cena sem nenhum ruído, mas sim uma imagem que foi alterada, removendo algum ruído, mas também removendo ou alterando detalhes.

Algoritmos diferentes variam no resultado final, mas nada que remova uma quantidade substancial de ruído dará a você algo tão "natural" quanto o original, se não tivesse ruído. A variação entre algoritmos apenas altera o quão antinatural e de que maneira é antinatural.

Uma experiência mais apropriada pode ser começar com uma fotografia precisa e com pouco ruído e adicionar ruído a ela.

Quanto à reivindicação original, o ruído pode pelo menos mascarar alguns artefatos perceptíveis, e mascarar artefatos perceptíveis pode dar a ilusão de que você começou com uma imagem mais fielmente precisa em primeiro lugar. O ruído pode mascarar faixas que você obteria em cores de 24 bits em alguns gradientes, mascara o bloqueio se a imagem usar compressão com perda e pode mascarar suavização / redução de ruído não naturais (como se uma imagem não parecer natural por causa muita redução de ruído, adicionar um pouco de ruído pode mascarar isso e fazer com que pareça "menos antinatural"). Dito isso, em nenhum desses casos, na verdade, adicionamos detalhes precisos, apenas dando a ilusão de uma imagem mais fiel porque oculta sinais indicadores de infidelidade.

O ruído é aleatório, pois os valores de cinza variam de um pixel para o próximo. Esta é a informação aleatória presente na menor escala da imagem. Se você removê-lo, a ilusão de que a imagem se tornará menos nítida, pois os valores de cinza não estão mais mudando tão rapidamente na menor escala. Isso não significa que remover o ruído seja ruim por si só. A aplicação de redução de ruído agressiva pode remover detalhes reais, mas mesmo que você remova o ruído usando o empilhamento de imagens que aprimora os detalhes reais ao remover o ruído, você obterá uma imagem que parecerá superficialmente menos nítida. Mas como neste caso a nitidez também pode ser causada por desalinhamento, normalmente estudarei a imagem de perto para ver se há sinais de problemas reais (bordas afiadas ou objetos pontiagudos serão mais manchados,

Isso também é afetado pela maneira como nossa percepção funciona. Ao olhar para uma imagem, nem sempre digitalizamos a imagem inteira e a reconstruímos em nossos cérebros, se já vimos uma imagem semelhante antes, usaremos a versão antiga armazenada em nosso cérebro e a modificaremos sempre que necessário. O cérebro tenta interpretar o que vê em termos do que já viu antes, neste caso, reconhece a nova imagem como uma versão nítida da imagem anterior. Isso significa que as pessoas que apenas veem a imagem com o ruído suprimido não notam a aparente nitidez.

O barulho não é tão aleatório. A maioria dos photosites recebe hits de fótons durante a exposição. Esses acertos induzem uma carga elétrica. Como a luz exposta é reproduzida no sensor por um breve período e porque a imagem projetada da lente é fraca, é necessária amplificação para fortalecer a carga. Após a exposição, cada carga do photosite é enviada para um conversor e amplificador. O resultado atribuirá uma válvula digital para cada local. A quantidade de amplificação é baseada na configuração ISO e na lógica do software de processamento.

Seria ideal se todos os amplificadores operassem com a mesma eficiência. No entanto, isso ainda não foi alcançado. Cada amplificador é uma entidade com temperamento ligeiramente diferente. O resultado é uma estática induzida que chamamos de ruído. Este é um ruído de padrão fixo. Ele aparece como um padrão de pixels que deve ser reproduzido sem exposição, por exemplo, preto, mostrando cinza escuro. Este é o barulho que você está falando.

Adicione a esta floração. É o que acontece quando um photosite é saturado demais por muita exposição. Parte da carga vaza para photosites adjacentes. Esse ato induz dados falsos nesses photosites adjacentes.

Além do que outros participantes disseram: o algoritmo que você usou está influenciando detalhes grosseiros, não está removendo apenas o ruído fino.

Fiz upload das cópias 10px-Gaussian-blur de "original" e "denoised" aqui:

http://filebin.net/97jdl8sd5t ou aqui http://imgur.com/a/5eUW3

(você pode fazer isso sozinho). Se você alternar entre eles rapidamente, verá uma diferença substancial - que é ainda mais forte se as imagens não estiverem desfocadas.

A resposta é: não é ilusão, os tons da imagem "original" certamente contêm mais contraste.

Nota 1: há um aumento visível da nitidez nos realces em "denoised" em comparação com "original". Não sei o que pode ter causado isso. Nota 2: algumas ferramentas de denoising têm configurações separadas para ruído grosseiro (o NoiseNinja é um exemplo). Nota 3: em algumas ferramentas de denoise existe uma configuração chamada "gama". Essa configuração pode afetar a agressão do denoising nas sombras. "Gama" é normalmente definido como a gama do espaço de cores da imagem.