Bevezető
Mi is a képzaj?
 |
A digitális képérzékelés alapja, hogy a fény fotonjait valamilyen átalakító eszköz segítségével elektronokká alakítsuk, majd ezeket valamilyen módszer segítségével kiolvassuk. No persze nem egy az egyben átalakulás megy végbe, hiszen jelenlegi technológiai fejlettségünk még nem teszi lehetővé, hogy szubatomi részecskéket ellenőrzött körülmények között hozzunk létre csupán energiából. A lényeg itt a kötött elektronok felszabadítása. A fényérzékeny félvezetőknél azt a lehetőséget használjuk ki, hogy minden fotonnak van mozgási energiája, mely becsapódása során képes egy elektron kiszakítására az atommag vonzásából.
Középiskolai fizika tanulmányainkból ismerhetjük, hogy egy foton csak egy elektron kiszakítását teszi lehetővé, még akkor is, ha jóval nagyobb energiájú fotonról van szó, mint ami egy elektron kiszakításához szükséges. Azt is tudjuk, hogy nem minden becsapódó foton üt ki elektront, még akkor sem, ha ehhez elegendő energiával rendelkezik (kvantum-hatásfok). Viszont az is ismeretes, hogy az elektronok nem csak a fotonok energiája hatására válhatnak el az atomi kötelékből, hanem a hőmozgás miatt (termikus zaj, vagy sötét zaj), vagy a háttérsugárzás részecskéi miatt (véletlenszerű zaj).
A felszabadított elektronokat a képérzékelő pixelei tárolják ideiglenesen, amíg onnan ki nem olvassuk. Hogy meddig kell itt tárolni az elektronokat? Nos hát pontosan az expozíció kezdetétől az expozíció végéig, illetve ezt követően a kiolvasásig. A fotonok érkezése azonban véletlenszerű eloszlást mutat, még akkor is, ha azonos erősségű fényről van szó. Így az is véletlenszerű, hogy egy-egy pixelre hány foton jut, illetve hogy a becsapódó fotonok hány elektront ütnek ki. Könnyű belátni, hogy minél kisebb területen mérjük a fotonok számát (itt: elektronok számát), annál nagyobb eltérés adódhat két egymás melletti területen a véletlen eloszlás miatt.
A felhalmozódott elektronok a tárolásuk után kiolvasásra kerülnek, majd egy igen jó jel/zaj viszonyú analóg erősítő fogja felerősíteni a jelünket. Sajnos tökéletesen zajmentes átviteli közeget, illetve ugyanilyen erősítőt képtelenség építeni, így a kiolvasás során is előfordul a jel zajosodása. A kiolvasási zaj már képérzékelő és erősítő függő, s nagyban múlik a gyártó tapasztalatain. Itt kell megemlíteni azt a tényt is, hogy a kis pixel felület kevés fotont képes felfogni, emiatt kevés elektron halmozódik fel benne, vagyis kicsi lesz a szenzor alapérzékenysége, ami miatt nagyobb analóg erősítést kell alkalmaznunk. A nagyobb erősítés természetesen felerősíti a sötétzajt, a véletlen zajokat, a kiolvasási és jeltovábbítási zajokat is. Emiatt jelent egyre nagyobb problémát az egyre nagyobb felbontású, de felületét nem növelő képérzékelők alkalmazása.
Mit lehet a zajos képekkel tenni?
 |
 |
A mostani kompakt digitális fényképezőgépek (és a tükörreflexesek közül a Nikon D50) már rendelkeznek belső képzajcsökkentő algoritmussal, mely a nyers digitális adatok képpé alakítása során (Bayer demozaik – zajszűrés – kontraszt – színtelítettség – élesítés – JPEG tömörítés) csökkenti a fotók zajosodását. Mivel a képzaj könnyedén analizálható, így gyárilag meghatározható az egyes érzékenységekhez tartozó zaj frekvenciabeli eloszlása (Fourier-transzformáció). Ennek alapfeltéte, hogy a vizsgált terület homogén legyen, vagyis ne tartalmazzon eredendően változó világosságértékű képpontokat (a zajszűrés során az egyes színcsatornákat külön elemzik, így a pixelek színe helyett azok vörös, zöld és kék intenzitását kell csak figyelni egy adott csatornán belül). Ezt természetesen gyárilag el is lehet végezni, s a kapott értékeket letárolva pillanatok alatt elvégezhető a képek zajcsökkentése, vagyis az aktuális képből kiszűrjük azokat a frekvenciákat, amelyek a csak zajt tartalmazó képre voltak jellemzők. Ja, hogy egyáltalán nem biztos, hogy egy általános kép nem tartalmazhat egy-egy olyan frekvenciát az adott amplitúdóval, mint a zajminta? Nos, ez igaz, s ez benne is van a pakliban. Ennek következménye, hogy nincs olyan zajszűrés, amely tökéletesen eltávolítaná a zajt anélkül, hogy hasznos információ is veszne. Az információvesztés tehát elkerülhetetlen.
A fényképezőgép digitális jelfeldolgozása során a zajszűrés sajnos csak akkor használható, ha a végső képet JPEG vagy TIFF formátumban mentjük el. Amint áttérünk RAW típusra, az A/D átalakítás utáni összes feldolgozás kimarad a folyamatból, legalábbis a fájl eltárolásáig. Utólag számítógépünkön természetesen mindent megcsinálhatunk, de így azt is szem előtt kell tartanunk, hogy hiába van jó zajcsökkentő algoritmusa a használt fényképezőgépünknek, ha egyszer RAW formátumban kezdünk dolgozni, a zaj nagyobb probléma lesz, mint ami JPEG-nél volt. Legalábbis a kompaktok esetén. A tükörreflexes gépeknél ugyanis túlnyomó többségében még nem használnak ilyen zajcsökkentő megoldásokat, hiszen egyrészt nincs rá akkora szükség, mint a kompaktoknál, másrészt a profi felhasználás során kevesen vannak azok, akik holmi automatikára bíznák a képüket. Elég csak elképzelni, hogyan nézni ki egy portré, ha a gépet automatikus blende kiválasztással, automatikus fényméréssel, automatikus fehér-egyensúllyal és automatikus zajcsökkentéssel készítenénk.
Ilyenkor maradnak tehát a zajszűrő programok alkalmazása, melyek leveszik hátunkról ezt a problémát. Persze már ezekből is rengeteg létezik. Az egyik legelterjedtebb és legrégebbi az ABSoft NeatImage-e, amely már az 5.3-as verziónál tart. Viszonylag kevesek által ismert viszont az Imagenomic cég Noiseware alkalmazása.
Cikkünkben ezt a két programot mutatjuk be.
