噪點

CCD產生圖像中的粗糙部分

圖像雜訊(image noise)是圖像中一種亮度或顏色信息的隨機變化(被拍攝物體本身並沒有),通常是電子雜訊的表現。它一般是由掃描儀或數碼相機的感測器和電路產生的,也可能是受膠片顆粒或者理想光電探測器中不可避免的的散粒雜訊影響產生的。圖像雜訊是圖像拍攝過程中不希望存在的副產品,給圖像帶來了錯誤和額外的信息。

圖像雜訊的強度範圍可以從具有良好光照條件的數字圖片中難以察覺的微小的噪點,到光學天文學或射電天文學中幾乎滿畫幅的雜訊,在這種情況下(圖像中的雜訊水平過高,以至於無法確定其中的目標是什麼),只能通過非常複雜的手段獲取到一小部分有用信息。

壞點


除了噪點外,還有一種現象很容易與噪點相混淆,這就
噪點
噪點
是壞點。在數碼相機同一設置條件下,如果所拍的圖像中雜點總是出現在同一個位置,就說明這台數碼相機存在壞點,一般廠家對壞點的數量有規定,如果壞點數量超過了規定的數量,可以向經銷商和廠家更換相機。假如雜點並不是出現在相同的位置,則說明這些雜點是由於使用時形成的噪點。
CCDCMOS感光元件都存在有熱穩定性(hot pixel)的問題,就是對成像的質量和溫度有關,如果相機的溫度升高,噪音信號過強,會在畫面上不應該有的地方形成雜色的斑點,這些點就是我們所講的噪點。在遙感數字圖像處理中,噪點又稱為雜訊。雜訊主要是由於感測器在成像的過程中,受到同質異譜、同譜異質等因素的影響而產生的,常見的雜訊點有椒鹽雜訊、條帶雜訊等。

產生原因


如果機器的溫度升高,噪音信號過強,會在畫面上不應該有的地方形成雜色的斑點,這些點就是我們所講的噪點。各個品牌各種型號的相機對噪點的控制能力也不盡相同,同一型號的相機也有一定的個體差異,也有些相機有降噪功能。但噪點問題是現在所有DC都沒能完全克服的問題(調高感光度(ISO),特別是長時間曝光、或相機溫度升高時)。噪點的多少因感測器構造以及處理器差異而不同。

長曝光產生噪點

這種現象主要大部分出現在使用低ISO拍攝夜景,在圖像的黑暗的夜空中,出現了一些雜亂的亮點。可以說其原因是由於處理器無法處理較慢的快門速度所帶來的巨大的工作量,致使一些特定的像素失去控制而造成的。為了防止產生這種圖像噪音,部分數碼相機中配備了被稱為"降噪"的功能。
如果使用降噪功能,在記錄圖像之前就會利用數字處理方法來消除圖像噪音,因此在保存完畢以前就需要花費一點額外的時間。但隨著降噪功能的開啟,畫面細節會損失。

圖像壓縮產生噪點

由於JPEG格式的圖像在縮小圖像尺寸後圖像仍顯得很自然,因此就可以利用特殊的方法來減小圖像數據。此時,它就會以上下左右8×8個像素為一個單位進行處理。因此尤其是在8×8個像素邊緣的位置就會與下一個8×8個像素單位發生不自然的結合。
由JPEG格式壓縮而產生的圖像噪音也被稱為馬賽克噪音(Block Noise),壓縮率越高,圖像噪音就越明顯。
雖然把圖像縮小后這種噪音也會變得看不出來,但放大列印后,一進行色彩補償就表現得非常明顯。這種圖像噪音可以通過利用儘可能高的畫質或者利用JPEG格式以外的方法來記錄圖像而得以解決。

模糊過濾產生噪點

模糊過濾造成的圖像噪音和JPEG一樣,在對圖像進行處理時造成的圖像噪音。有時是在數碼相機內部處理過程中產生的,有時是利用圖像潤色軟體進行處理時產生的。對於尺寸較小的圖像,為了使圖像顯得更清晰而強調其色彩邊緣時就會產生圖像噪音。
所謂的清晰處理就是指數碼相機具有的強調圖像色彩邊緣的功能和圖像編輯軟體的“模糊過濾(Unsharp Mask)”功能。在不同款式的數碼相機中也有一些相機會對整個圖像進行色彩邊緣的強調。而處理以後就會在原來的邊緣外側出現其他顏色的色線。
如果將圖像尺寸縮小以後用於網際網路的話,圖像不是總覺得會變得模糊不清嗎?此時如果利用“模糊過濾”功能對圖像進行清晰處理,圖像看起來效果就會好一些。不過由於產生了圖像噪音,在進行第二次或第三次處理時,這種圖像噪音就顯得很麻煩。切忌不要因為處理過度而使圖像顯得過於粗糙。

元件太小產生噪點

單反數碼相機與普通消費數碼相機噪點對比通常情況下單反數碼相機噪點數量要明顯好過普通消費相機,這是由感光晶元面積所決定的。其中普通人可見的噪點90%以上是由此原因造成的。
組成像素的光電二極體轉換效率和面積成非線性的正比關係,舉例來說,如果一個面積在1平方厘米的光電二極體轉換效率是35%左右的話(本組數據是假設數據,僅供直觀說明問題之用),當面積降低到7平方微米(1DsMK3的像素麵積)的話,光電轉換效率會急劇下跌到1%以下,而在面積更小,集成度越來越高的便攜相機CCD/CMOS上面,光電轉換效率之低也就是可以想象的了。
轉換效率的低下使得從CCD/CMOS上讀取出來的信號必須經過放大才能使用,我們所調節的ISO,其實就是調節這個信號的放大倍率,而信號的放大過程中不可能僅僅將分離出來的電平信號放大,必然伴隨著噪音信號的同步放大,再加上更高集成度的CCD/CMOS發熱量也必然更高,熱噪音會更大,這就需要各家的降噪演演算法來出力了,只是如果輸入的信號質量就相對低下的話,降噪演演算法本身所能起到的作用也是有限的,我們在便攜DC上常常見到的顆粒感比較重,或者乾脆色彩交界處模糊一片的情況,就是各家降噪演演算法不同所帶來的效果了。