¿Cuál es la distribución estadística del ruido del sensor?

Respuestas:

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Hay muchas fuentes diferentes de ruido en las imágenes con diferentes distribuciones. Por ejemplo, el ruido de disparo, que es un gran contribuyente en condiciones de poca luz, surge de la emisión aleatoria de fotones que sigue la distribución de Poisson. El ruido de corriente oscura y el ruido de lectura (contribuciones importantes en el ruido de sombra con buena luz) son más complejos ya que exhiben bandas y rara vez se distribuyen de manera uniforme.

Con respecto a las aplicaciones de este conocimiento, la mayoría del software comercial de reducción de ruido funciona ajustando una distribución a los datos de la imagen al encontrar un área de color constante (ya sea automáticamente o por intervención del usuario) para estimar los parámetros de la distribución, por lo que conocer estos valores de antemano no es importante.

Matt Grum
fuente
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¿Podría ampliar la corriente oscura y leer el ruido?
Garet Claborn
¿De qué algoritmos de reducción de ruido estás hablando? Sé que los medios no locales (Buades, 2004), la variación total (ROF, 98) y la difusión anisotrópica (perona y malik) no. ¿O hay algunos paquetes comerciales que no tienen algoritmos publicados de los que estás hablando?
mmr
@mmr Cuando utilicé el software comercial Neat Image, buscaba un parche sin detalles para la estimación del ruido, y podía "ayudarlo" seleccionando dicho parche manualmente.
coneslayer
@mmr Sí, estaba hablando del software de reducción de ruido en lugar de los algoritmos publicados, editados para evitar confusiones
Matt Grum
La corriente oscura es la corriente generada en un sensor debido a lo que sucede cuando un fotón golpea un píxel que ocurre de manera aleatoria sin un fotón. El ruido de disparo se debe a que los fotones son unidades discretas de luz y cuando estás en un cierto nivel bajo de luz, estás confiando en la "suerte" que jugará a tu favor en algunos píxeles y no en otros. (Piense en ello como en la ruleta: cada celda apuesta a 23 (recibiendo un fotón). 1 de cada 38 (¿es así?) Los píxeles ganarán durante su toma, el resto perderá. Obtendrá ruido. Con suficientes fotones / tiempo, el patrón real se vuelve obvio porque promedias fuera.
Dannie