EL RUIDO EN LA FOTOGRAFÍA

21 abril 2023 - FOTOGRAFÍA - Comentarios -

EL RUIDO EN LA FOTOGRAFÍA

El ruido en fotografía se debe en gran parte a la cantidad de luz que hay en la escena y al ISO que se está usando. El ruido son artefactos (blancos o de color) que se ven como puntos blancos o coloreados en la imagen, debido a que los píxeles no están funcionando correctamente. Esto puede resultar más visible cuando hay una escasa luz, ya sea al tomar una foto con poca luz o al usar un ISO elevado. Para reducir el ruido, es recomendable usar el mínimo ISO posible y/o incrementar la cantidad de luz disponible.

El ruido en la fotografía digital

En la fotografía digital el ruido puede entenderse como una distorsión visual identificable como un efecto de granulado o decoloración que oscurece los detalles llegando a arruinar la fotografía.

Se le llama “ruido” porque las primeras señales eléctricas utilizadas en comunicaciones eran de sonido, y este efecto se percibía en el altavoz.

El sensor de las cámaras fotográficas digitales o el de las cámaras de los "smartphones" esta compuesto por una malla de celdas fotosensibles, cada una de estas celdas contiene uno  o más fotodiodos que convertirán la luz en señal eléctrica generando los píxeles de imagen.
Los fotones captados para cada píxel se convierten en electrones, obteniéndose una tensión que es amplificada más o menos según el valor del ISO seleccionado. Por último, esa señal es digitalizada obteniendo el valor para cada píxel y por tanto el fotograma o foto.
El sensor siempre genera en los píxeles algo de ruido o señal incorrecta.
Si la cantidad de fotones que llega es grande, el ruido generado en los píxeles que se han producido de forma aleatoria será pequeño en relación a la señal correcta. Mientras que si la cantidad de fotones que llegan para los píxeles es pequeña la señal de ruido generada por el sensor será significativa y aparece lo que denominamos ruido.

Tipos de Ruido

El ruido de luminancia. Junto con el de crominancia es el más típico y fácil de corregir en programas de edición fotográfica. Son variaciones de luminosidad en la imagen. Se aprecia sobre todo en superficies que deberían ser de un color uniforme.

El ruido de crominancia. Es el más típico junto con el de luminancia y fácil de corregir en los programas de edición fotográfica. En este lo que varía es el color, aparecen puntos de colores aleatorios. Al eliminarlo se pierde fidelidad en los colores.

Las reducciones de estos dos  tipos de ruidos son bastante destructivas en cuanto a nitidez.

Además tendremos los siguientes tipos de ruidos:

Ruido Impulsional o de "sal y pimienta". Los píxeles de la imagen son diferentes en intensidad o color a los circundantes. Puntos blancos sobre negros o negros sobre blancos, de ahí el nombre.

Ruido Gaussiano.  Todos los píxeles  que forman la imagen varían su valor de acuerdo a una distribución gaussiana de probabilidad. Existen formas de reducir este ruido como la de restar un "dark frame", fotograma oscuro en donde aparece el ruido. También con varias imágenes de la misma escena aplicando funciones estadísticas para obtener la imagen sin ruido.

Ruido de Poisson o de Disparo. Causado por la fluctuación de corriente alrededor de un valor promedio resultante de la emisión aleatoria de electrones. Aparecen fluctuaciones estadísticas apreciables en una medición. La teoría estadística que explica estas fluctuaciones se llama distribución de Poisson. Es apreciable cuando la cantidad de fotones que inciden sobre el fotodiodo es suficientemente pequeña dando lugar a relativamente grandes fluctuaciones estadísticas en comparación con el valor promedio. La desviación respecto al promedio es igual a la raíz cuadrada del promedio del flujo de fotones. Para reducir este ruido se suele usar el "derechear" el histograma, es decir sobreexponer la exposición "ligeramente" colocando el el fiel de la escaleta de exposición no en cero sino hacia la derecha, uno o dos pasos habitualmente. 

Ruido de Patrón Fijo o "fixed pattern noise (FPN)".  El ruido de patrón puede tener tanto un componente fijo que no varía de una imagen a otra como un componente variable. Aquí me referiré a los llamados hot pixels, cold pixels y dead pixels. Los hot pixels son aquellos que dan una respuesta muy por encima del ruido de lectura normal. Los cold pixels devuelven un recuento de fotones por debajo del que deberían. Los píxeles muertos no generan voltaje. Todos ellos generan un patrón de ruido. El patrón de ruido suele ser el mismo para las mismas condiciones de temperatura, ISO y obturación. El método para minimizarlo es restándole un "dark frame". En la práctica la mejor forma de evitarlo es fusionar diferentes exposiciones cortas para llegar a la exposición total de la foto.

Ruido PRNU, "Pixel Response Non Uniformity". Respuesta de los fotocaptores no uniforme. Consecuencia de propiedades físicas del sensor. Errores en el recuento de fotones al igual que en el ruido de Patrón Fijo.

Ruido de Lectura. Se genera por los circuitos que leen los valores del sensor. Habitualmente con distribución gaussiana.

Ruido Termal o de Corriente Oscura. El calor generado por la cámara puede hacer que los fotodiodos liberen algunos electrones. Causan una desviación en el recuento de fotones. Para reducirlo se debe enfriar el sensor. En la práctica reduciendo el tiempo de exposición.

Ruido de Cuantificación. El voltaje de señal generado se redondea. Esto da lugar a este error de cuantificación o ruido. Este tiene una contribución muy pequeña al ruido de la imagen. Un sensor que almacene más bits por píxel tendrá menos ruido.







Reducción del Ruido

La reducción de ruido es una técnica importante utilizada en fotografía para reducir la cantidad de grano y otros artefactos que se pueden ver en las imágenes. Generalmente se realiza mediante el uso de algoritmos de software para detectar y eliminar el ruido, así como otras técnicas como el desenfoque o la eliminación de manchas. La reducción de ruido puede mejorar la calidad de la imagen, haciéndola más nítida y vibrante, al mismo tiempo que reduce los artefactos digitales que se ven comúnmente en las imágenes.

Un ejemplo común de esto es la máscara gaussiana, que se compone de elementos determinados por una función gaussiana. Esta convolución acerca el valor de cada píxel al de sus vecinos, lo que reduce la cantidad de ruido presente en la imagen. Sin embargo, esta acción también tendrá como resultado la pérdida de detalles finos en la imagen, lo que hará que se pierdan detalles importantes y se difuminen los bordes. Por lo tanto, hay que usar estos filtros con cuidado y asegurarse de no exagerar con ellos.

Entre los filtros no lineales se encuentra el filtro de mediana  que es una herramienta útil para conservar los detalles de las imágenes, evalúa cada píxel en la imagen y lo reemplaza con el valor de la mediana entre sus vecinos. Y en los filtros más livianos de este tipo solo reemplazan el valor del píxel si está fuera del rango local, estos son particularmente útiles en aplicaciones fotográficas.

Los principales programas de software de tratamiento de imágenes de propósito general incluyendo Adobe Photoshop, GIMP, PhotoImpact, Paint Shop Pro y Helicon Filter entre otros para ordenador tienen una o más funciones de reducción de ruido (mediana, suavizado, etc.), lo que permite a los usuarios eliminar los ruidos no deseados en sus imágenes.

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