Физики НИЯУ МИФИ разработали метод оценки шумов цифровых камер по одному снимку. Разработка позволяет определять уровень и тип шумов за минуты, а точность анализа в 10 раз выше, чем у существующих однокадровых аналогов.
Шумы на фотографиях — зернистость, цветовые искажения, неоднородность яркости — возникают по разным причинам: из-за нагрева матрицы, различий в чувствительности пикселей, неравномерности освещения или конструктивных особенностей камеры. Производители не всегда указывают детальные шумовые параметры своих устройств, а стандартные методы их измерения, например EMVA 1288, требуют съемки большого числа тестовых сцен и последующей длительной обработки. Это делает оценку шумов трудоемкой, особенно в полевых или оперативных условиях.
Вместо многокадрового тестирования ученые применили математический алгоритм, работающий с одним изображением. Снимок разбивается на зоны с разной яркостью, затем проводится многоэтапная аппроксимация данных с использованием взвешенного усреднения. Это позволяет снизить влияние случайных флуктуаций сигнала и выделить вклад каждого из четырех основных типов шума: светового и темнового, а также пространственного и временного. Первые два связаны с условиями съемки, вторые — с физическими свойствами самого сенсора.
Эксперименты проводились на камерах разных классов, включая беззеркальную Canon EOS M100. Сравнение с существующими однокадровыми аналогами показало, что новая методика дает более точные оценки, точность возросла в несколько раз. Впервые удалось корректно измерить параметр PRNU — неоднородность отклика пикселей — по одному снимку. Ранее это требовало серии кадров с равномерно освещенным полем.
Время анализа сокращается с нескольких часов до нескольких минут, что может быть полезно при быстрой настройке камер для научных экспериментов, в системах видеонаблюдения, а также в алгоритмах постобработки, использующих нейросети. Знание реального уровня и структуры шума позволяет более эффективно удалять искажения, сохраняя при этом важные детали изображения.
Авторы отмечают, что развитие цифровых сенсоров и расширение областей их применения делают задачу оперативного контроля шумов все более актуальной. Предложенный подход не претендует на революцию в фототехнике, но представляет собой инструментальное усовершенствование, которое может упростить процесс тестирования и повысить качество обработки изображений на программном уровне.
Читайте также: Российские химики раскрыли 70-летнюю тайну вещества, не поддавшуюся нобелевскому лауреату.