angel rojas
2014-03-17 11:18:03 UTC
使用高ISO設置時，未來的技術進步是否有可能降低或消除噪聲？或者這種噪聲是否不可避免並且是所有數字傳感器固有的？
如果在理論上限制了噪聲，是不可避免的，我們離那有多近？
題:
五 答案:
Matt Grum
2014-03-17 13:58:39 UTC
認識到並不是高ISO設置本身會產生噪點，這很重要，這是因為使用高ISO設置意味著您捕獲的光很少。
光是由虛構的光源隨機發射的光子數量。當光線不足或曝光時間很短時，那麼您得到的光子數量將與
相差很大。想像一下，您正在嘗試估計人們離開購物中心的速度。如果您只有10秒鐘來計算人數，那麼您獲得的結果將有很大的不同，具體取決於您何時開始計數以及您選擇哪個出口。如果您有10分鐘的時間來統計人數，那麼您會得到一個更加穩定的答案，該答案對於所有出口（假設沒有個人偏好的出口）以及在不同的10分鐘時間窗內（假設沒有其他影響因素）都是相似的
這就是當您使用高ISO設置時會發生的情況，因為您捕獲的光子非常少，所以覆蓋均勻顏色對象的一組相鄰像素可能會收到4、3、4和每個光子有5個光子，因此得到的是平滑的均勻顏色，而不是每個像素變化的顆粒狀結果。
這種噪聲稱為光子噪聲，是高ISO圖像中除陰影之外的主要噪聲源。 。即使您有一個完美的傳感器來計數並如實報告每個撞擊到該傳感器的光子，在弱光下您仍然會產生大量噪聲。
這並不是說我們已經達到了高ISO性能的限制。還沒有任何辦法。與在高ISO照片中觀察到的塊狀圖案噪聲相比，純光子噪聲非常細小是令人討厭的。
減少像素串擾，改善電子器件通常對減少噪聲影響很小。幅度，但對改善噪聲質量的影響更大。
維基百科模擬了“完美”傳感器，其中光子噪聲只是噪聲源：
點擊放大您可以在其中找出單個像素。 由 Mdf保留的圖像。
對於非常短的曝光時間，這是正確的，但是要短多久？您可以在示例圖片中為不同的曝光量添加一些（估計）值嗎？我們是在談論1納秒到10納秒，還是接近“正常”的相機性能曝光時間？我意識到這將取決於光量，但以“正常”室內場景為例。
我喜歡這個答案，但是“您捕獲的光子非常少，所以覆蓋一個均勻顏色對象的一組相鄰像素可能每個分別接收4、3、4和5個光子”-我們是否還在談論數百萬個光子？
-1
-1
@Matt Grum-第二段似乎不完整。
Tony
2014-03-17 12:12:06 UTC
減少它，是的。例如，佳能5D Mark III在高ISO性能方面要比佳能5D高出 2/3止，儘管它們的傳感器尺寸相同，因為它是新的七年。當然，過去的表現並不一定表示未來的結果，但我認為沒有理由不繼續取得增量收益。
在物理上完全消除它是不可能的。當您獲得數以百萬計的ISO時，您正試圖從幾個光子中提取數據。不管您的技術有多麼出色，都根本沒有這些信息可供您提取。
現在，要使它在3200以下的所有ISO中都“完美”，請注意，並沒有確實是“完美”的一致標準。您可能會開發出一些驚人的新技術，達到信噪比的理論極限，但是當我的眼睛聲稱此像素應為＃0f3ed2，您聲稱應為＃0e3fd4且傳感器認為是＃0時，這真的很重要嗎？ 0d3dd3？
“完美”將是具有無限容量的光子計數傳感器。您今天實際上可以做到這一點（無限容量部分除外），但這將非常昂貴。但是，即使這樣在低照度下也會很吵。信息根本不像您建議的那樣。
@MattGrum:如果我們可以使傳感器僅對非常窄的光譜敏感，那麼它僅對特定能量的光子計數，該怎麼辦？這樣是否可以消除熱傳感器等現代傳感器中的大部分噪聲？
@PlasmaHH-您仍然對光的不確定性保持執著。除了保持“輪詢”足夠長的時間以至於統計樣本的變化可以忽略不計之外，沒有其他方法可以解決。或者，從攝影角度而言，您需要更高的曝光量才能減少噪音。在某種程度上，無論傳感器的效率如何，可以說，召集很少人來準確預測選舉結果。
@StanRogers:啊，所以您的意思是看起來類似於帶有小樣本集的光子跟踪圖像的噪聲。我一直認為噪聲是完美光子計數“之上”的附加信號。
@PlasmaHH是的，完全正確。根本沒有足夠的光子（在這種情況下，我們可以假裝光子實際上只是一些回彈的球）來繪製準確的圖片。如果您不關心顏色，則效果會好得多（對於人的視覺效果更是如此，因為人的視覺效果更強於看到光強度），但這仍然是有限的。傳感器中還存在一些噪音（例如，由於光子串擾，這就是光子成球破裂的地方），但這是唯一可行的限制-更大的傳感器和更好的透鏡幾乎可以完全消除這種情況。
Slartibartfast
2014-03-17 12:25:38 UTC
已經發生了！在膠卷或早期數碼相機上，高ISO表示400，在最新的全畫幅相機上則表示6400。問題是每次發生時，“高ISO”都會重新定義為更高，換句話說，高ISO始終表示“太高了，以至於當前的技術使它變得嘈雜”。正如Tony所指出的，最終它在多遠的距離上存在物理限制。
knb
2014-04-23 18:02:26 UTC
Via Hacker News，我最近是在2008年從物理學教授Emil Martinec寫的那篇論文中發現的。
他描述了可能出現的不同類型的噪聲，並描述了它們的相對重要性。
- 光子散粒噪聲
- 讀取噪聲
- 模式噪聲
- 熱噪聲
- 像素響應非-uniformity（PRNU）
- 量化錯誤。
閱讀此書後，您將意識到不可能完全消除各種類型的傳感器噪聲。當然可以（以各種方式）將它們最小化，但是相機/傳感器製造商還必須做出其他設計決定，這可能會帶來其他問題或權衡取捨（例如，在A / D轉換器中應用偏移，請參見圖7）。 10 + 11）
關於理論極限的問題：
“典型曝光的最重要噪聲源是讀取噪聲和光子散粒噪聲。”
“除非在後期處理中補償了PRNU，否則PRNU圖的斜率的倒數（示例見圖7）是信噪比的上限。” >
Jasmine
2014-03-18 21:40:59 UTC
通常，這是傳感器的問題-從光學傳感器到加速度計和陀螺儀。所有消費類產品都對此進行處理，並試圖向用戶隱藏噪音-例如，您的手機能夠感應到低於引起其採取措施的水平的振動，並且有一些應用可以向您顯示該振動。 >能夠在感興趣區域內準確記錄信號的任何傳感器也將能夠在感興趣區域外記錄信號，並且低於或高於感興趣閾值的信號通常稱為噪聲。這個“問題”不僅與光學傳感器有關，還與感知我們感興趣的事物的物理局限性有關。噪聲還會消除我們想要的某些信號，從而無法構建無噪聲的傳感器。
ⓘ
該問答將自動從英語翻譯而來。原始內容可在stackexchange上找到，我們感謝它分發的cc by-sa 3.0許可。