Niets verpest een schot zo goed als geluid. Als u weet waardoor het wordt veroorzaakt en hoe u het kunt herkennen, kunt u veel frustratie en een aantal nutteloze beelden besparen.
Er zijn maar weinig dingen zo frustrerend als het opmerken van ruis in een afbeelding terwijl u aan het fotograferen bent, maar niet in staat zijn om de oorzaak van het probleem te identificeren. In dit artikel gaan we dieper in op ruis door eerst wat basissensorwetenschap te bekijken voordat we ruis in zijn verschillende vormen onderzoeken. Dus waar te beginnen?
Beeldvorming.
Beeldvormingsprincipes
Ruis komt van een aantal bronnen. Gereflecteerd licht stroomt de lens in en valt op de sensor, die bedekt is met miljoenen fotosites - of pixels - die de variabele niveaus van de lichtgolven omzetten in digitale signalen. Deze kleine variaties in stroom zorgen voor beelden in moderne sensoren.
In de tegenwoordig meest gebruikte sensor voor filmproductie, de CMOS, die aan elke fotosite is bevestigd, is een versterker die de uitvoer van elke pixel aanpast door de spanning te verminderen of te verhogen, waardoor het beeld respectievelijk donkerder of helderder wordt. De gebruiker kan dit doen door de versterking of ISO aan te passen. De gegevens van de sensor worden gelezen en de pixellading wordt gereset.
Zodra de sensorinformatie is uitgelezen, gaan de gegevens door een 12-bits analoog-naar-digitaalomzetter (vaak afgekort tot ADC of A/D) waar de variantie in spanning voor elke pixel wordt omgezet in een binaire waarde. Bovendien worden de pixellocatie en andere door de gebruiker gedefinieerde camera-instellingen opgeslagen als metadata in het camera-opslagapparaat.
De meeste ruis komt van de sensor of van analoog-naar-digitaal conversie.
Wat is beeldruis?
Simpel gezegd, beeldruis is ongewenste schommelingen van kleur of helderheid die details in de opname die u probeerde vast te leggen, verdoezelen. (Je kunt voorbeelden van verschillende soorten ruis zien bij Neat Video.)
Beeldruis ontstaat voornamelijk in onderbelichte opnamen, omdat pixels weinig lichtfluctuaties hebben om te rapporteren in het beoogde beeld, maar worden overversterkt door verhoogde ISO-waarden. Naast belichting zijn sensoren ook vatbaar voor een reeks andere problemen die ruis veroorzaken in het uiteindelijke beeld. De hitte van de sensor of andere interferentie van buitenaf kan ook ruis veroorzaken.
We kunnen beeldruis onderverdelen in twee categorieën:intern en interferentie.
Interne ruis
Beeldruis afkomstig van binnen de camera heeft een aantal hoofdoorzaken. De drie belangrijkste oorzaken zijn elektriciteit, warmte en sensorverlichtingsniveaus.
In situaties met weinig licht waar de sensor overvol staat (ISO wordt ingedrukt), heeft elke pixel zeer weinig lichtgolffluctuatie om te rapporteren voordat hij wordt versterkt. Als je in deze situaties ruis ziet, zie je eigenlijk dat de getroffen pixels de fluctuaties van de spanning van de pixelversterker over de sensor rapporteren.
Interferentieruis
Factoren buiten de camera kunnen ook de ruisniveaus in het uiteindelijke beeld beïnvloeden. Dit soort ruis is bij veel moderne camera's wat zeldzamer dan interne ruis, maar kan nog steeds het uiteindelijke beeld beïnvloeden.
Interferentieruis is doorgaans vrij gemakkelijk te herkennen, omdat het meer lijkt op een patroonoverlay op uw afbeelding dan op het gefladder dat inherent is aan elektronische ruis. Alledaagse factoren zoals sterke radio-uitzendingen in het gebied kunnen ook elektronische ruis veroorzaken - en ze zijn net zo moeilijk te beheersen als kosmische straling.
Wat zijn de meest voorkomende soorten videoruis?
Intern
- Gaussiaanse ruis
Gaussische ruis is een soort sensorruis. Het is vooral een bijwerking van sensorwarmte. De hitte is meestal het gevolg van spanning en verlichtingsniveaus van de sensor.
Gaussiaanse ruis is het meest merkbaar als een constante, fladderende over een onderbelicht, overvolted (ISO ingedrukt om belichting te krijgen) frame. Bij de meeste sensoren is deze ruis blauw in onderbelichte beelden.
- Ruis met vast patroon
Ruis met een vast patroon is meestal het gevolg van fouten in het fabricageproces van een bepaalde sensor. Het ontstaat wanneer verschillende pixels verschillende niveaus van lichtgevoeligheid hebben.
In video is deze ruis relatief gemakkelijk te herkennen vanwege de kleine afwijking in de uitvoerniveaus van de betreffende pixels. FPN beweegt of klappert niet zoals andere vormen van elektronische ruis. In plaats daarvan wordt het weergegeven als een overlay van pixels die helderder zijn dan de daadwerkelijke informatie die wordt vastgelegd. Het is het gemakkelijkst te zien in situaties met weinig licht, maar andere factoren kunnen het ook verergeren.
- Zout- en peperruis
Technisch aangeduid als "Fat-tail distributed" of "impulsieve" ruis, manifesteert Salt and Pepper-ruis zich als pixels die ten onrechte heldere uitlezingen rapporteren in donkere delen van het frame of donkere uitlezingen in heldere delen. Het lijkt op dode pixels, behalve dat Salt and Pepper-ruis dit effect willekeurig zal produceren. Gewoonlijk veroorzaken analoog-naar-digitaal conversie of andere fouten in pixelinterpretatie dit soort ruis.
- Opname
Shot Noise is het belangrijkste type ruis in donkere delen van het beeld. Technisch "Photon Shot Noise" genoemd, is dit type ruis het gevolg van de natuurlijke, inherente variatie in fotonen die elke pixel op een bepaald moment raken, gebaseerd op het belichtingsniveau. Technisch gezien veroorzaken "statistische kwantumfluctuaties" dit, maar je snapt het idee.
Opnameruis is de grootste oorzaak van de "blokkering" in de schaduwen van een onderbelichte of overbelichte opname. Op extreme niveaus verandert Shot-ruis in Salt and Pepper-ruis.
- Kwantisering
Kwantisering is een term die niet specifiek is voor beeldruis. In wezen reduceert kwantisering een grote set van (meestal) continu veranderende waarden om een werkbare totale somwaarde of een kleinere representatieve set outputgegevens te krijgen. Quantizers hebben een vast aantal mogelijke uitvoerwaarden en terwijl de gegevens worden verwerkt, wordt deze effectief afgerond op een van deze waarden.
Kwantisering is vrij eenvoudig te begrijpen in videotoepassingen:de individuele uitlezingen van miljoenen pixels worden gekwantificeerd tot een kleinere representatieve set. In videokringen wordt dit gewoonlijk 'pixelbinning' genoemd.
In video is kwantiseringsruis meestal niet detecteerbaar, omdat alle pixels min of meer gelijk worden beïnvloed. Er kunnen fouten optreden wanneer het beeld veel verder gaat dan de uiterste uiteinden van de kwantiseringswaarden van de A/D-converter. Het kan ook aanzienlijk verergeren door sterke ruis van andere typen in de afbeelding.
- Anisotroop
Anisotrope (An-Isotrope) ruis ontstaat wanneer de sensoruitlezing wordt bemonsterd of gekwantiseerd. Dit type ruis vermindert de waargenomen beeldresolutie in getroffen opnamen door fijne details samen te voegen, patronen te creëren die er niet zijn, of rechte lijnen als gekarteld te interpreteren.
Iedereen die bekend is met video zou deze vrij snel moeten krijgen - denk maar aan de vreselijke aliasing en moiré van de eerste generaties DSLR's.
Dit type ruis in videocamera's manifesteert zich meestal wanneer de resolutie van de oorspronkelijke sensor veel hoger is dan de resolutie die wordt opgenomen. Veel oudere camera's kozen ervoor om de hogere resolutie tot aan de opgenomen resolutie te samplen in plaats van alleen de uitvoer te schalen om te passen, waardoor veel van de vreselijke aliasing en moiré van vroege grootformaat videosensoren ontstonden.
Interferentie
- Periodiek
Periodieke ruis is interferentieruis. Het treedt op wanneer een willekeurig aantal natuurlijke of kunstmatige signalen het opgenomen signaal verstoort. Het verschijnt meestal als een vaste patroonoverlay bovenop de gewenste afbeelding.
Wanneer u met video werkt, is het essentieel om te leren het soort ruis te herkennen dat uw beeld beïnvloedt terwijl u fotografeert. Voor veel soorten beeldruis zijn er vrij eenvoudige manieren om de negatieve effecten op het beeldmateriaal te verminderen of teniet te doen als u weet hoe u het juiste type ruis kunt herkennen terwijl u fotografeert. Als u ruis in uw afbeelding ziet, vergeet dan niet om een stap terug te doen van de camera, noteer uw omgeving en doorloop vervolgens een lijst van elk type ruis in uw hoofd om een strategie te ontwikkelen om uw hoofdpijn in de post te verminderen. Technische oplossingen zullen je goed van pas komen, maar laat nooit een klein beetje creatief vernuft buiten beschouwing.