デジタル カメラの画像ノイズ - パート 1

「画像ノイズ」は、アナログ カメラのフィルム グレインに相当するデジタル ノイズです。あるいは、オーディオ システムをフル ボリュームで鳴らしている場合に聞こえる微妙なバックグラウンド ヒスノイズに似ていると考えることができます。デジタル画像の場合、このノイズは滑らかな表面にランダムな斑点として現れ、画質を著しく低下させる可能性があります。ノイズはイメージを損なうことがよくありますが、初期のフィルムを連想させる昔ながらの粒子の粗い外観を追加できるため、望ましい場合もあります。一部のノイズは、画像の見かけのシャープネスを高めることもあります。ノイズは、カメラの感度設定、露出の長さ、温度によって増加し、カメラのモデルによっても異なります。

コンセプト:信号対雑音比

「信号」を送受信する電子機器には、常にある程度のノイズが存在します。テレビの場合、この信号は、ケーブルを介して送信された、またはアンテナで受信されたブロードキャスト データです。デジタル カメラの場合、信号はカメラ センサーに当たる光です。ノイズは避けられませんが、信号に対して非常に小さくなり、存在しないように見えることがあります。 信号対雑音比 (SNR) は、任意の電子システムの信号とノイズの相対量を比較する便利で普遍的な方法です。比率が高いと目に見えるノイズはほとんどありませんが、比率が低いと逆になります。以下の一連の画像は、滑らかな背景に対して「信号」という単語の非常にノイズの多い画像を生成するカメラを示しています。結果の画像は、バックグラウンド ノイズの上の信号を示す拡大された 3D 表現と共に表示されます。

上の画像の SNR は十分に高く、画像情報をバックグラウンド ノイズから明確に分離しています。 SNR が低いと、「信号」とノイズが比較しやすくなり、相互の識別が困難な画像が生成されます。

用語:ISO 速度

カメラの「ISO 設定」または「ISO 速度」は、光に対する絶対的な感度を表す基準です。 ISO 設定は通常、ISO 50、ISO 100、ISO 200 などの 2 の係数としてリストされ、幅広い値を持つことができます。数値が大きいほど感度が高くなり、2 つの ISO 数値の比率が相対的な感度を表します。つまり、ISO 200 の写真は、ISO 100 で撮影した写真と同じ露出レベルに達するまでにかかる時間が半分になります (他のすべての設定は同じです)。 ISO 速度は、さまざまなフィルムの ASA 速度に似ていますが、1 台のデジタル カメラで複数の異なる ISO 速度で画像をキャプチャできます。これはカメラ内の画像信号を増幅することによって実現されますが、これはノイズも増幅するため、ISO 速度が高くなるとノイズが次第に多くなります。

騒音の種類

デジタル カメラは、ランダム ノイズ、「固定パターン」ノイズ、バンディング ノイズの 3 種類の一般的なノイズを生成します。以下の 3 つの定性的な例は、通常は滑らかな灰色の背景に対して、各タイプのノイズの顕著な分離ケースを示しています。

固定パターン ノイズ
長時間露光
低 ISO 速度 ランダム ノイズ
短時間露光
高ISOスピード バンディング ノイズ
影響を受けやすいカメラ
明るい影

ランダム ノイズ 実際の画像強度の上下の強度と色の変動によって特徴付けられます。どの露出長でもランダムなノイズが常に存在し、ISO 速度の影響を最も受けます。露出設定が同じでも、ランダム ノイズのパターンが変わります。

固定パターン ノイズ 「ホット ピクセル」と呼ばれるものが含まれます。これは、ピクセルの強度が周囲のランダム ノイズの変動の強度をはるかに超える場合に定義されます。固定パターン ノイズは一般に、非常に長時間の露光で発生し、温度が高くなると悪化します。固定パターン ノイズは、同じ条件 (温度、露光時間、ISO 速度) で撮影した場合、ホット ピクセルの分布がほぼ同じになるという点で独特です。

バンディング ノイズ カメラに大きく依存し、デジタル センサーからデータを読み取るときにカメラによって導入されるノイズです。バンディング ノイズは、ISO 感度が高い場合や影の場合、または画像が過度に明るくなった場合に最も目立ちます。カメラのモデルによっては、特定のホワイト バランスでバンディング ノイズが増加することもあります。

固定パターン ノイズはより好ましくないように見えますが、繰り返し発生するため、通常は簡単に除去できます。カメラの内部電子機器はパターンを認識している必要があり、このノイズを差し引いて真の画像を明らかにすることができます。最新世代のデジタル カメラでは、固定パターン ノイズはランダム ノイズよりもはるかに問題が少ないですが、わずかな量でもランダム ノイズよりも気を散らす可能性があります。

通常、あまり好ましくないランダム ノイズは、イメージを劣化させずに除去するのがはるかに困難です。コンピューターは、土や木の葉などの微細なテクスチャ パターンからランダム ノイズを識別するのが難しいため、ランダム ノイズを除去すると、これらのテクスチャも除去されてしまうことがよくあります。 Neat Image や Noise Ninja などのプログラムは、実際の画像情報を保持しながらノイズを減らすのに非常に優れています。ノイズを減らす別のテクニックについては、画像の平均化に関する私のセクションも参照してください。

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