¿Cómo puedo medir el ruido de la foto?

Con un ISO más alto viene un ruido "más grande". ¿Hay alguna manera de medir cuánto ruido tiene la foto? ¿Quizás algunos programas pueden calcularlo?

La película tiene grano. La película más rápida tiene un grano más grande. Las imágenes digitales tienen ruido. Las imágenes con más ruido son solo eso, imágenes con más ruido. Pero el ruido no es necesariamente "más grande", simplemente hay más repartido por toda la imagen.
Gracias por la respuesta. ¿Hay alguna forma de medir el ruido?
Hay básicamente tres razones por las que puedo pensar para hacer esto. Primero, para comparar cámaras entre sí. En segundo lugar, comparar la misma cámara en diferentes situaciones para que luego se sienta más cómodo al usar la cámara en esas situaciones. Y tercero, como parte de la asignación de algún tipo de puntaje de bondad a una fotografía sin realmente mirarla. ¿Cuál de estos te interesa? ¿O algo completamente diferente?
Lo hice, gracias por el recordatorio. Estoy haciendo mi licenciatura en fotografía y estoy comparando dos fotos de diferentes cámaras con el mismo ISO. ¿Cómo podría medir cuál tiene más ruido?
¿Son dos fotos de la misma escena en las mismas condiciones? ¿Está comparando por (¡literalmente!) interés académico, para aprender sobre el ruido o por alguna otra razón?
Primero debe definir el ruido de una manera que pueda medir y configurar sus condiciones de prueba. El ruido de la imagen está bien estudiado, aunque a menudo para sensores monocromáticos (es posible que desee comenzar descartando los datos de color). Se pueden encontrar introducciones accesibles a la ciencia en fuentes de astrofotografía. Estoy seguro de que he visto algo en el pasado. Tenga cuidado ya que sus fuentes de ruido (o cómo se amplifican) diferirán ligeramente de los sensores CCD.
Aquí hay una metodología que utilicé para analizar los artefactos de compresión JPG. Lo mismo se puede utilizar para analizar el ruido. Publicaré una respuesta más completa más tarde. Use el traductor de Google por favor: otake.com.mx/Apuntes/PruebasDeCompresion2/…

Respuestas (2)

El ruido es la diferencia entre lo que mide el sensor y lo que debería haber medido. Si toma una foto con la tapa de la lente puesta (o con algún otro medio para bloquear completamente la entrada de luz en la lente), esperaría obtener un marco en el que cada píxel sea completamente negro. En realidad, obtendrás una imagen en la que los píxeles varían ligeramente de uno a otro debido al ruido del sensor. Pruébelo con diferentes configuraciones ISO y encontrará que las configuraciones ISO más altas le brindan más variación entre los píxeles en un marco oscuro.

Dado eso, podría calcular el brillo promedio de los píxeles en un marco oscuro y usarlo como una simple medida de ruido. La comparación de esos promedios para diferentes valores ISO le daría una idea del nivel relativo de ruido en diferentes configuraciones. Sin embargo, está lejos de ser perfecto: presumiblemente, el ruido puede ser positivo o negativo, y al fijar el valor esperado en cero, básicamente estamos ignorando la mitad del efecto del ruido.

La idea importante aquí es que sepa cuál debe ser el valor de un píxel determinado. Usar un marco oscuro no es la única forma de saberlo. Otra forma es tomar una foto con la lente desenfocada intencionalmente, por ejemplo, tomar una foto de un sujeto distante con la lente enfocada en su configuración más cercana, o viceversa. Esto debería darte una imagen en la que los cambios de un color al siguiente deberían ser muy graduales: las diferencias entre los píxeles adyacentes deberían ser muy pequeñas, y cualquier gran diferencia entre un píxel y sus vecinos probablemente se deba al ruido. Probablemente querrá ser un poco más sofisticado en su análisis aquí, tal vez usando la desviación estándar en lugar de solo una media simple.

Incluso sin desenfoque, puede medir el ruido en una imagen buscando áreas en una imagen donde tenga transiciones suaves entre colores, como en el cielo. El ruido generalmente afecta a todo el sensor más o menos de la misma manera, por lo que es razonable medir el ruido solo en una parte de la imagen y suponer que el nivel de ruido será similar en toda la imagen.

Hay mucho más que saber sobre la medición del ruido en las imágenes. Si realmente quiere hacerlo bien, debería leer sobre la relación señal/ruido (SNR) y cómo calcular los niveles de ruido en decibelios (dB). Buscar con términos como software de medición de ruido de imagen lo ayudará a encontrar herramientas existentes que puedan ayudarlo.

Creo que te sorprenderá la distribución del ruido. Con frecuencia está relacionado con el calor, por lo que es probable que encuentre puntos críticos. Es por eso que la gente de astronomía con frecuencia enfría sus cámaras y algunos venden kits de modificación (como este para la Canon 700D que enfría el sensor entre -15 y -20 °C).
@JamesSnell El ruido de lectura está sujeto a puntos calientes y calor. El ruido del disparo de fotones es aleatorio y la distribución del ruido del disparo no se verá afectada por las áreas más cálidas del sensor.
@MichaelClark Permítanme hacer un seguimiento de eso un poco. El ruido de disparo tampoco afecta a todo el sensor de la misma manera. Crece con la raíz cuadrada de la intensidad de la luz, al igual que su SNR (x/sqrt(x)=sqrt(x)). Entonces, los píxeles en la imagen con cuatro veces la intensidad obtienen el doble de ruido de disparo y el doble de SNR.
@relatively_random El ruido de disparo se distribuye aleatoriamente, pero solo a escala microscópica. Suponiendo que la intensidad del campo de luz sea la misma dentro del campo de visión del objetivo, el ruido del disparo se distribuirá más o menos uniformemente en todo el sensor cuando se mida en áreas que cubren, digamos, 1/10 000 de la superficie de un sensor APS-C en lugar de 1/20.000.000 la superficie del mismo sensor.

Si está interesado en medir el ruido de la cámara, el Dr. Roger Clark tiene varios artículos sobre el tema, incluso sobre cómo medirlo .

Sin embargo, medir el ruido en una imagen no controlada es un poco más difícil. Podría intentar estimar los niveles de ruido de las áreas suaves. Para hacer eso, podrías probar algo en este sentido:

  • Primero convierta la imagen a un formato que pueda manejar números negativos (coma flotante o entero con signo).
  • Suavizar mucho la imagen (filtro gaussiano o mediano, por ejemplo).
  • Reste la imagen suave del original para obtener la imagen de diferencia. En áreas uniformes, esto debería ser solo ruido: algunos valores fluctúan +- alrededor de cero.
  • Para cada una de esas áreas, calcule la desviación estándar de los valores para estimar el nivel de ruido.
  • Divida el valor promedio de la imagen suavizada en el área seleccionada por la desviación estándar para estimar la relación señal/ruido.

Tenga en cuenta que estos números describirán el ruido por píxel. Una cámara de mayor resolución del mismo formato y la "misma" calidad de sensor será inherentemente más ruidosa en comparación con esta. El ruido por píxel no le dice qué tan ruidoso parece ser el objeto en la imagen, sino qué tan ruidosa se verá una pequeña parte cuando se amplíe para que pueda ver los píxeles.

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