为什么在摄影噪点中有细节错觉？

我有下面的图像，其中包含嘈杂的山脉。

在图像的下部，信噪比太低而无法包含实际细节，但是当我从该区域去除所有噪声时，从我的角度来看，它看起来并不自然。在这种情况下，为什么噪音会造成细节错觉？什么时候应该停止降噪以保持自然外观？

最终（略微去除噪音并锐化）：

原版的

原始锐化

原始降噪

尽管噪点会增加细节的错觉这一原则可能有些道理，但在此示例中，我认为您误解了所要查看的内容。

如果我去除下部的所有杂音，看起来将不自然（从我的角度来看）

这主要是因为没有降噪算法可以完美消除所有噪音并保留所有细节。运行除噪后获得的版本不是没有任何噪点的场景的准确表示，而是经过更改，消除了一些噪点的图像，但同时也消除或更改了细节。

不同的算法在最终结果中会有所不同，但是消除大量噪声的任何方法都不会给您带来与原始噪声一样的“自然”效果。算法之间的差异仅更改如何不自然，并以何种方式是不自然的。

一个更合适的实验可能是从一张准确的低噪点照片开始并为其添加噪点。

对于原始要求，噪点至少可以掩盖一些明显的伪像，而掩盖明显的伪像会给人一种幻象，即您一开始就以更加准确的图像开始。噪点可以掩盖您从某些梯度中从24位色获得的条带，如果图像使用有损压缩，则可以掩盖阻塞，并且可以掩盖不自然的平滑/降噪（例如，如果图像看起来也由于不自然而变）大幅降低噪音，再加上一点点的噪音就可以掩盖它，使它看起来“不自然”。就是说，在所有这些情况下，实际上都没有添加任何准确的细节，只是给人一种更忠实图像的错觉，因为它掩盖了不忠实的故事迹象。

噪声是随机的，它会导致灰度值从一个像素到下一个像素波动。这就是图片中最小比例的随机信息。如果将其删除，则由于灰度值不再以最小比例迅速变化，因此图像的清晰度就会降低。这并不意味着消除噪声本身就不好。应用积极的降噪可以删除真实的细节，但是即使您使用图像叠加消除了噪点，该叠加实际上在消除噪点的同时增强了真实的细节，您所获得的图像也会在表面上看起来不那么清晰。但是，由于在这种情况下，不清晰也可能是由于未对准造成的，因此我通常会仔细研究图像，以查看是否存在实际问题的迹象（然后，清晰的边缘或点状物体会被抹去，

这也受到我们的感知方式的影响。在查看图像时，我们并不总是扫描整个图像并在大脑中重建它，如果在我们使用大脑中的旧存储版本并在必要时进行修改之前，我们已经看到了相似的图像。大脑尝试根据以前所见来解释所见，在这种情况下，它会将新图像识别为先前图像的不清晰版本。这意味着仅看到噪声被抑制的人将不会注意到明显的不清晰。

噪音并不是那么随机。多数光合剂在曝光期间会受到光子撞击。这些撞击会产生电荷。由于曝光的光在传感器上短暂播放，并且由于从镜头投射的图像微弱，因此需要放大以增强电荷。曝光后，每个光敏电荷都被发送到转换器和放大器。结果将为每个站点分配一个数字阀。放大量基于ISO设置和处理软件逻辑。

如果所有放大器都以相同的效率工作，那将是理想的。但是，这尚未实现。每个放大器都是一个气质稍有不同的实体。结果是感应静电，我们称之为噪声。这是固定模式噪声。它显示为像素图案，应该在没有曝光的情况下进行复制，即黑色，显示为深灰色。这就是您要发出的噪音。

添加到这盛开。当光斑被过多的曝光过度饱和时，会发生这种情况。一些电荷泄漏到相邻的光点。此行为会在这些相邻的光站点中诱发错误数据。

除了其他参与者所说的以外：您使用的算法会影响粗略的细节，它并不能完全消除细微的噪音。

我在此处上传了10px-高斯模糊的“原始”和“去噪”副本：

http://filebin.net/97jdl8sd5t 或此处 http://imgur.com/a/5eUW3

（您可以自己做）。如果您在它们之间快速切换，将会看到很大的不同-如果图像不模糊，则差异会更大。

答案是：这不是幻觉，“原始”图像的阴影肯定包含更多的对比度。

注意1：与“原始”相比，“降噪”中高光的可见锐度增加。我不知道是什么原因造成的。注意2：某些降噪工具对粗噪声有单独的设置（例如，NoiseNinja）。注意3：某些降噪工具中有一个设置称为“伽马”。此设置可能会影响阴影中去噪的侵略性。“ Gamma”通常设置为图像色彩空间的Gamma。