pengurangan noise pada citra digital

pengurangan noise pada citra digital

Kebisingan di gambar dapat mengganggu tingkat detail dari foto digital kami atau film dan kemudian mengurangi kebisingan ini dapat sangat meningkatkan gambar, yang ditampilkan pada monitor atau dicetak. Masalah utama adalah bahwa sebagian besar teknik untuk mengurangi atau menghilangkan kebisingan selalu berakhir untuk melunakkan citra. Beberapa kata yang menenangkan mungkin dapat diterima untuk gambar yang terutama terdiri dari air halus atau langit, tetapi ketika kita berhadapan dengan dedaunan atau gambar di mana Anda tidak memiliki warna seragam dan dominan, bahkan pengurangan dalam kebisingan yang lebih konservatif bisa membuat masalah.

Sumber : Sewa Backdrop Jakarta

Pada artikel ini, kita akan melihat beberapa solusi yang mungkin untuk pengurangan kebisingan, khususnya teknik averaging dari beberapa eksposur. Rata-rata dari beberapa eksposur adalah teknik nell’astrofotografia sangat umum tetapi juga dianjurkan untuk foto-foto yang diambil dalam cahaya rendah atau kondisi malam hari. Metode ini memiliki kekuatan untuk mengurangi kebisingan tanpa mengorbankan rinci karena akan meningkatkan rasio signal-to-noise (SNR) dari gambar kita. Keuntungan selanjutnya adalah bahwa rata-rata eksposur juga dapat meningkatkan kedalaman bit gambar, di luar apa yang akan menjadi mungkin dengan satu gambar. Rata-rata dari beberapa eksposur dapat sangat berguna bagi mereka yang ingin meniru kelembutan Anda dapatkan dengan nilai ISO 100 ketika refleks (lihat kamera Nikon) memiliki nilai minimal ISO 200.

pengurangan kebisingan konsep dasar

Rata-rata beberapa eksposur bekerja pada asumsi bahwa kebisingan di gambar ini benar-benar acak. Dengan cara ini, fluktuasi nilai pixel atas dan di bawah nilai riil di setiap gambar yang berbeda akan berbeda. Sebagai contoh, pada 10 foto kita akan memiliki, hipotetis, 5 di atas dan 5 di bawah nilai nyata atau 4 di atas dan 6 di bawah ini. Mari kita membuat contoh praktis dan anggaplah Anda mengambil dua foto untuk kartu abu-abu 18% di bawah kondisi yang sama suhu, pencahayaan, exposure, dan sebagainya. Dua foto, praktis, diambil secara berurutan. Apa yang kita akan mendapatkan apa yang ditampilkan di bagian atas dari foto di bawah ini dua gambar yang sangat mirip dengan suara terlihat. Dengan asumsi bahwa nilai yang benar adalah yang diuraikan dalam putih dan dengan asumsi nilai-nilai pixel membaca berturut-turut, kami akan berakhir, pixel dengan pixel (gambar di atas dan di biru dan satu di bawah merah) dengan nilai yang berbeda, sering berlawanan. Jelas ketika garis atas atau di bawah garis putus-putus, kita memiliki suara.

Sekarang, jika kita mengambil nilai-nilai merah dan nilai-nilai biru (point to point) dan sepele yang kita lakukan rata-rata, kita akan mendapatkan hasil yang, di bagian kedua dari gambar di atas, diwakili oleh garis biru.

Leave a Reply

Comment
Name*
Mail*
Website*