¿Has probado diferentes programas, comparado los resultados y llegado a una conclusión?
Solo utilicé la herramienta de reducción de ruido DFine y Lightroom de Nikon y obtuve resultados muy similares. Lightroom tiene la ventaja de ser simplemente otro paso de retoque, es decir, otro paso hacia el archivo XML y no un archivo *-Edit separado.
Al igual que con muchas de esas cosas, cuál es mejor tiene cierto nivel de opinión y cuál se ve mejor para un individuo. Creo que los productos Noise Ninja producen consistentemente algunos de los mejores resultados. Antes de Lightroom, lo usé dentro de Bibble y descubrí que era simplemente asombroso.
Sin embargo, he encontrado que Lightroom 3 tiene resultados casi tan buenos, colocándolo, para mí, en un cercano segundo lugar. No he usado Noise Ninja en varios años, por lo que no puedo hablar de sus resultados actuales, pero como mencionas, LR3 tiene la ventaja adicional de no alterar la imagen base.
Fui guiado aquí por un enlace en una pregunta similar más reciente, pero no puedo dejar que la respuesta basada en wavelet (Noise Ninja, Nik Dfine, Imagenomic Noiseware, Lightroom's own NR) sea independiente sin competencia. Otro producto que vale la pena considerar es DeNoise de Topaz Labs (actualmente en la versión 5), que no está basado en ondículas y puede eliminar una gran cantidad de ruido conservando muchos detalles.
He mencionado este producto en varios otros hilos, y esta respuesta publicada por Joanne C se convirtió en él hace algún tiempo. También hay esta revisión en Luminous Landscape para echar un vistazo. Pude eliminar casi por completo el ruido mientras retenía todos los detalles relevantes, y en realidad tuve que retroceder un poco y usar la herramienta "agregar grano" porque las áreas de color plano (como, digamos, un cielo azul claro) miró Photoshop con las herramientas de degradado o cubo. Puedo entender cómo puede reconocer los bordes más largos, pero hay un vudú profundo en la forma en que distingue la textura del sujeto del ruido de la imagen.
Dicho esto, tampoco es perfecto: los tipos de ruido generados por los sensores CCD antiguos (a diferencia de los CMOS) en los ISO más altos parecen ser inmunes a la reducción de ruido no destructiva sin importar qué algoritmo se use. (Ese ruido, si nunca lo ha visto, se parece más a un punto de cruz áspero y descuidado. Los píxeles individuales no se vuelven rebeldes; más bien, series cortas de filas y columnas de píxeles cambiarán la luminosidad o el color dramáticamente como grupo. ) Y la conversión a blanco y negro tampoco ayuda mucho en ese caso: la única respuesta real es reducir el tamaño de la imagen y estar contento con una miniatura demasiado grande que puede compartir en la web.
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Sridhar Iyer