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最后两个实际上是同一件事,并且由于以下事实而起作用:在大多数情况下,噪声将像素值推高的可能性与将像素值推低的可能性相同。
假设给定像素的“真实”值为100(共255个)。在嘈杂的条件下拍摄同一场景的10张图像,您可能会记录以下值:
104, 99, 98, 100, 101, 105, 99, 102, 94, 105
平均这些值(将它们相加并除以10)可得到以下像素值:100.7,将四舍五入为101,这比真实值要小得多,而只需要选择其中一个即可。随机10张图片。
至于如何使用,则有专门的软件包(搜索图像堆叠,我认为Deep Sky Stacker是一个流行的选择)。或者,您可以在大多数图像编辑中通过加载几个图层并合并成对的图层来完成此操作(最新版本的photoshop具有特殊的堆叠功能,效果会更好一些)。
降低分辨率是背后的原则。一种实现此目的的技术称为“合并”,通过这种方法,您可以将四个相邻像素合并为一个像素。因此,假设有四个像素与图像中的纯色区域相对应,它们的统一值应为100:
102, 103
93, 101
将它们平均会得到一个值为99.75的像素,该像素舍入为100。
顺便说一句,拍摄几张图像并取其平均值等效于更长的曝光时间,除了:
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最后,当涉及到最小化噪声时,黄金法则是获得尽可能多的光。平均几次曝光可以做到这一点(重要的是要捕获的总光线)。降低采样确实是为了解决问题而付出的代价。
在硅中,有一种效应称为热噪声(约翰逊噪声)。基本上,这是电子从基板上松散并添加到被光子敲打的电子上。然后,这些电子被认为是传感器“信号”的一部分,从而产生噪声。这种噪声是高斯分布的,平均值为零。
热噪声会随温度升高而增加,这就是传感器温度较低的原因。
这仅适用于平均值为零的随机噪声。如果噪声是随机的(足够大),则它永远不会完全相同,而您正在拍摄的场景则应该是。由于有关场景的信息会被记录多次,因此每次噪声均略有不同,因此可以平均像素并获得比一次捕获更高的信噪比。这意味着场景需要是静态的。
根据更大传感器的实现方式,您可能会得到较少的噪声。一种技术是保持物理传感器大小不变,然后将几个物理像素组合为一个逻辑像素。或者传感器的物理尺寸可以不同。
通过将多个物理像素组合为一个逻辑像素,可以实现与组合多个捕获相同的降噪效果。
通过增加像素的物理尺寸,可以减少来自读数和放大的噪声。像素越大,信号中的电子越多。由于对于任何给定的生产技术(晶体管尺寸),读出和放大噪声都接近固定,因此可以实现更大的信噪比。