图片噪声

       图片噪声是指镜头在捕捉画面、传输画面信号的时候,由于内部、外部的信号干扰,造成图片上产生多余的颜色斑点或亮度斑点。常常表现为:引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。噪声信号与要拍摄的对象完全不相关,是强加的、以无用的信息形式出现,扰乱了图像的可观测信息。通俗的说就是噪声让图片不清楚而模糊,存在很多不相关的斑点,影响我们观看图片的清晰度和观看效果。例如卫星拍摄的照片常常放大后就是如此。

        相机的灵敏度设置的越高,就能够捕获越多信号,同时一些误差也会被放大,使得噪声也变的清晰可见。理论上我们无法完全隔绝或者消除这种图像噪声,只能通过材料、技术升级尽量减少噪声对图片的影响。当用相机用更小的像素时会得到更多的噪声,是因为每个像素点获得的光信号也就少了,所以一切都是相对的。灵敏度放大噪声同样被放大,灵敏度降低噪声同样降低,无法通过相机原本的设置处理减少噪声。

       噪声对图片的影响:对于数字图像信号来说,噪声为或大或小的极值,这些极值通过加减作用于图像像素的真实灰度值上,对图像造成亮、暗点干扰降低了图像质量,影响图片的复原、分割、特征提取、图像识别等后继工作的进行,在道路监控、银行监控等重要地区影响极大,所以这类行业对噪声的要求要极高。

        噪声的抑制:人们为了让图片能够保持在各行业应用上可接受的水平,通过各种尝试和方法尽可能的减小噪声带来的影响。例如相机厂商并不会专注于用大的像素和传感器制造相机,而是反向操作专注于减少和抑制噪声(尽可能的去降低噪声根本)。如此可以使用更好、更大的传感器或者是信号处理方法去尽可能的消减噪声,因为就算是相机灵敏度提高,噪声被放大的相对值也是有限的。噪声的消减是在相机的图像处理过程中进行的,这个过程使用的算法也可以不同,于是各相机镜头制造商有自己的各种算法。理论上这种用软件的方法消减噪声会导致细节的损失或分辨率的损失,因为软件再怎么处理也无法还原出图像场景原来的本质。

       上面有提到像素和分辨率,我们很多人会将分辨率和像素的概念混淆,其实它们完全是不同的两种概念。我们所指的分辨率是相机还原图像场景能力的表现,必要时是指特殊的数值,但是不充分。在对均匀颜色图块的误差进行平滑处理时,要保证边缘和高对比度完好无损。但是不幸的是算法在计算的时候对于图片上低于一定对比度的细节,被认为是噪声并且进行消除,这个结果就直接会导致图片的细节损失。一般来说,分辨率越高,图片越清晰,可以放大的倍数越大。而我们说的像素是指一张图片横向和竖向是有多少个像素点组成的。他们唯一的联系就是高分辨率的相机可以设置拍摄出不同像素大小的图片。

        我们通过一张相机拍出的大自然原始景色的图片来举例说明图片噪声。在低对比度的叶子结构丢失并且图片质量变的很差。这使它看起来很模糊,显得格外不真实,跟肉眼观看到的完全不同。也就是说噪声影响了我们对图片细节的观看,看起来特别的模糊,只能够通过人脑对细节进行模拟,脑补出这些绿色模糊的草的图像,但无法看清楚是哪类的植物。


图像噪声严重的图片

图像放大噪声严重的图片


下面这张是原始图片,从整个效果上看,噪声对整张图片都有影响,显的模糊不堪。

噪声严重的图片原图

噪声严重的图片原图
 

  噪声的测试:枯叶图的图案上有着不同的对比度,可以去测相机的噪声和纹理细节,其作用就类似上面的树叶和草,如果相机的噪声控制不行,拍出的效果便如同上面的图片一样模糊,影响观看。而西门子星上的噪声图块也可以去测(如下面红色框标注的部分)。我们将图片拍摄后,可以通过免费的IQstest软件,分析出可以得出相应的结果,也就是我们所说的图片质量分析软件测试分析图片质量。

彩色枯叶图

彩色枯叶图

 


西门子星测试卡1
西门子星测试卡1

 

 

西门子星测试卡2

西门子星测试卡2

        以上就是对图片噪声的一些讲解,相信您能够对噪声、对图片的拍摄有一定的了解。我们在选购一款镜头之前最好看看这款镜头的评测数据,毕竟专业的镜头应用上不同,对某些性能参数的要求也不同,以免在拍摄图片、或者是使用时因为产生的噪声而影响观看和应用结果。

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