Убираем шум с фотографии

Введение

«Как убрать шум с фотографии», «чем убрать шум» и вообще «зачем его убирать» — вот одни из самых распространенных вопросов, которые задаются в интернет. В этой статье я попытаюсь простым языком рассказать про шум на изображении и про методы борьбы с ним. Материал ориентирован на тот круг пользователей, кто уже знаком с Photoshop и может выполнять простейшие операции в этой программе. Для новичков и тех, кто уже начал немножко разбираться.

Типы шума

Прежде чем приступить к чистке изображения от шума надо понять, а какой шум присутствует на изображении. Нельзя просто так чистить от шума, нужно определиться с типом шума. Различают следующие типы:

  1. Chrome — это цветовой шум, представляющий собой россыпь цветных точек или пятен по изображению. Вообще, привыкайте, что цвет в фотографии не цвет, а chrome.
  2. Luma — световой шум. Точки (пятна) большей или меньшей яркости на изображении. Привыкайте — не свет, а luma.

Это, так сказать, два основных типа шума.  Далее идут подтипы.

  • High noise — шум высокой частоты. Маленькие точечки, разбросанные по изображению. Бывают, как chrome, так и luma.

    пример изображения с высокочастотным шумом
    Высокочастотный шум (high noise).
  • Middle noise — точечки покрупнее (chrome и luma).

    пример изображения с среднечастотным шумом
    Среднечастотный шум (middle noise).
  • Low noise — точки группируются и получаются пятна на изображении (chrome и luma). С этим типом шума тяжелее всего бороться.

    пример изображения с низкочастотным шумом
    Низкочастотный шум (low noise).
  • Есть еще специфический тип шума, возникающий от чрезмерной компрессии изображения алгоритмами сжатия. Так называемые JPEG-артефакты. Но такой шум встречается реже и если вы работаете с изображением из RAW, то шума такого вообще не должно быть.

    jpeg-артефакты
    JPEG артефакты.

Нужно четко различать все эти типы, потому что, для каждого из этих видов шума существуют свои методы борьбы.

Зачем убирать шум

Если фотография требует дальнейшей обработки (выравнивание баланса белого, поднятие насыщенности цветов и самое главное увеличение резкости), то первое, что нужно сделать — это избавиться от шума, иначе при последующей обработке шумы вылезут настолько сильно, что фото придется просто выкинуть.

изображение с высокочастотным шумом до повышения резкости
Оригинальное изображение
(высокочастотный шум)
изображение с высокочастотным шумом после повышения резкости
После повышения резкости
изображение с среднечастотным шумом до повышения резкости
Оригинальное изображение
(среднечастотный шум)
изображение с среднечастотным шумом после повышения резкости
После повышения резкости

Но нужно помнить, что чрезмерное снижение шума на снимке может привести совершенно к противоположным результатам. Можно лишиться детализации, очень важной для восприятия снимка. Именно эти еле-уловимые детали придают снимку объем и воздушность. Если их выгладить, то мы получим «пластиковую» мыльную картинку.

изображение с среднечастотным шумом до повышения резкости
Оригинальное изображение
(среднечастотный шум)
изображение с среднечастотным шумом после удаления шума
Чрезмерное устранение шума

Я сторонник того, чтобы как можно меньше избавляться от шума на фотографии. В силу того, что у большинства фотографов-любителей оптика скажем так недорогая и не способна запечатлить все детали снимаемой сцены, то процедура избавления от шума может и оставшиеся детали свести на нет.

Когда шум полезен

Шум полезен, когда необходимо поднять резкость изображения. Если снимок оказался размытым, то искусственное привнесение шума придаст ему визуальной резкости.

В интернете можно найти примеры зерна с различных типов пленки, чтобы наложить их на исходную фотография для придания ей «благородства».

Как бороться с шумом

Экспресс метод

Самый простой и самый быстрый. Используется, например, в стандартном просмотрщике Windows. Усреднение пикселов в определенный области, а попросту размытие (блюр). Да-да, обычное размытие очень хорошо справляется с шумом, правда при этом теряются детали изображения, но шум пропадает напрочь. Особенно этот метод с успехом применяется для изображений с высоким разрешением более 5000 пикселов по горизонтали, когда наличие мелких деталей изображения не столь критично. Взял разблюрил, потом уменьшил разрешение до 1600×1200 и все, на выходе четкое изображение без шума, вполне пригодное для публикации в Интернет.
Как это сделать.
Загружаем изображение в Photoshop и открываем фильтр Filter/Blur/Gaussian Blur.


опции фильтра gaussian-blur
Фильтр Gaussian Blur

результат применения фильтра gaussian-blur
Результат применения фильтра

Давайте пойдем дальше и попробуем применить фильтр не ко всему изображению, а по отдельности к каждому цветовому каналу.


цветовые каналы изображения в пространстве rgb
RGB каналы

Поочередно кликая на «Red», «Green» и «Blue» или нажимая комбинацию клавиш Ctrl+1, Ctrl+2 и Ctrl+3 перелистываем поочереди цветовые каналы и оцениваем степень зашумленности.

шум в красном канале
Структура шума в красном канале
шум в зеленом канале
Структура шума в зеленом канале
шум в синем канале
Структура шума в синем канале

Как видно из приведенных рисунков, шум достигает своего максимального значения в красном и синем каналах. Вот их-то и нужно блюрить, а зеленый канал не содержит такого количество шума, соответственно значение размытия в фильтре Gaussian Blur можно уменьшить. С помощью такого нехитрого приема можно сохранить большее число деталей на фотографии и при этом избавиться от шума.
Можно пойти еще дальше и провести еще более избранную очистку от шума. Для этого надо перевести изображение в цветовое пространство CMYK (Image/Mode/CMYK Color) и там уже будет четыре цветовых канала, к каждому из которых можно применить фильтр Gaussian Blur.


цветовые каналы в пространстве cmyk
CMYK — каналы

Стандартный метод

Следующий способ борьбы с шумом тоже быстрый, но требует чуть-чуть больше времени. Это стандартный фильтр Photoshop CS5. Этот фильтр был и в предыдущих версиях редактора, но в CS5 он претерпел много изменений и стал выдавать очень недурные результаты. Правда на больших изображениях немножко подтормаживает. Фильтр находится в: Filter/Noise/Reduce Noise.


опции фильтра Reduce Noise
Фильтр Reduce Noice

Сначала двигаем ползунок цветового шума, затем светового, постоянно контролируя исходное изображение.
В большинстве случаев этого метода должно хватать. Дает очень хорошие результаты. Кнопка «Advanced» позволяет применить фильтр к отдельным цветовым каналам.


результат применения фильтра Reduce Noise
Результат применения фильтра Reduce Noise

Альтернативный метод

Как и предыдущий метод данный позволяет отдельно работать с цветовой и световой компонентами шума. Помимо этого можно еще понижать шум отдельно в красно-зеленом компоненте и в желто-синем, что придает некую гибкость. Этот способ частенько используется профессионалами. Впервые этот метод был упомянут Дэном Маргулисом в его книгах.
Вот алгоритм его использования.
Переводим изображение в цветовое пространство LAB посредством Image/Mode/Lab Coor. И прменяем фильтр Gaussian Blur по отдельности к каждому каналу «Lightness», «a» и «b».


каналы в цветовом пространстве lab
LAB — каналы
 


результат применения филтра gaussian blur в каналах lightness, a, b
Результат работы фильтра Gaussian Blur.
«lightness»=3.5
«a»=4
«b»=4

Сторонние программы

Особого внимания заслуживают программы для борьбы с шумом на фотографии, написанные сторонними разработчиками. Таких программ довольно много, но особой популярностью пользуются Neatimage и NoisNinja. Эти программы используют продвинутые алгоритмы борьбы с шумом, базирующиеся на построении профиля для каждого отдельного изображения. Под профилем здесь следует понимать следующее. Перед началом работы программа ищет на изображении однородный кусок (например небо), анализирует шум в этом фрагменте и затем выдает некие «рекомендации» по борьбе с эти шумом. И надо сказать, получается это у нее очень эффективно. Вот эти рекомендации и есть профиль.


настройки фильтра Neat Image
Фильтр Neat Image
 


результат применения фильтра Neat Image
Результат применения фильтра Neat Image

Выводы

Подитоживая можно сказать, что выбор того или иного способа борьбы с шумом всецело зависит от исходного изображения. Например, изображения содержащие высокочастотный шум, хорошо подвергаются чистке любым из вышеописанных методов. А изображения с низкочастотным шумом хорошо чистятся с использованием Blur фильтров. И не обязательно использовать Gaussian Blur, есть много других blur-фильтров. Хорошей практикой считается комбинирование нескольких методов борьбы с шумом. А если к этому добавить использование масок, то результаты можно получить просто превосходные.