PRIME dans DxO PhotoLab, DxO

DxO PRIME Rauschminderungstechnologie in DxO PhotoLab

 

Bildrauschen kann am besten als eine zufällige Variation von Pixeln (die sowohl die Luminanz als auch die Farbe beeinflussen) beschrieben werden, die in der fotografierten Szene nicht vorhanden ist.

Bildrauschen tritt überwiegend bei schlechten Lichtverhältnissen auf und hat zwei hauptsächliche Ursachen:

1. Die erste Ursache ist ein „Aufnahmerauschen“. Dies tritt auf, wenn ein Sensor durch das Zählen von Photonen Licht misst. Da Photonen nicht verbunden sind, führt das Zählen einer kleinen Anzahl von Photonen in einem bestimmten Zeitrahmen (was bei schlechten Lichtverhältnissen oder bei sehr kurzen Belichtungszeiten der Fall ist) zu einigen Abweichungen von einer Messung zur nächsten.

Wenn wir eine einheitliche Szene betrachten, können wir erwarten, dass jedes Pixel die gleiche Anzahl von Photonen (A) empfängt. Da der Photonenfluss jedoch zufällig ist, wirkt er sich nicht auf alle Pixel gleich aus (B). Beim Vergleich mit einer Regendusche ist A das, was wir vielleicht erwarten, aber B ist das, was tatsächlich passiert.

PRIME dans DxO PhotoLab, DxO
PRIME dans DxO PhotoLab, DxO

2. Die zweite Ursache für Bildrauschen ist „Dunkelrauschen“. Auch wenn kein Licht vorhanden ist, können zufällige Abweichungen bei den Pixeln festgestellt werden. Diese Zufälligkeit hängt mit einer Mischung verschiedener Ursachen zusammen, die sich über die Zeit (wie dunkle Leckströme, thermisches Rauschen usw.) oder über die Pixel hinweg zufällig ändern (Rauschen mit festem Muster, tote oder Hotpixel usw.).

PRIME dans DxO PhotoLab, DxO
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Die Rauschminderung ist eine Technik, mit der versucht wird, Rauschen zu entfernen, während gleichzeitig Bildinformationen (Texturen, Farben usw.), die in der fotografierten Szene vorhanden sind, beibehalten werden.

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ISO 12800 | F4 | 1/1250 s | 400mm

Bei sehr schlechten Lichtverhältnissen neigen jedoch selbst die besten Algorithmen zur Rauschminderung dazu, Bilddetails zu entfernen.

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ISO 12800 | F4 | 1/1250 s | 400mm

Eine nützliche Beschaffenheit von Bildern, um einen Entrauschungsalgorithmus zu erstellen, ist die automatische Ähnlichkeit:

  • Für jeden kleinen Teil eines Bildes (auch Patch genannt) besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass viele andere Teile desselben Bildes einen ähnlichen Inhalt haben.
  • Der einzige Unterschied bei diesen Patches mit ähnlichem Inhalt ist das Rauschen (das zufällige Variationen erzeugt).
→ Nützliche Informationen weisen automatische Ähnlichkeiten auf, Rauschen jedoch nicht. Das Ausnutzen dieser Eigenschaft ist das Hauptmerkmal vieler Rauschminderungs-Algorithmen.
  • Eine Möglichkeit, einen bestimmten Teil eines Bildes zu entstören, besteht beispielsweise darin, ein Mittelmaß aus Patches mit ähnlichem Inhalt (die „ähnlichen Patches“) zu ermitteln.

Das Entrauschen ist einfacher, wenn wir das Rauschmodell kennen – dies bedeutet, den plausiblen Bereich zufälliger Variationen zu kennen:

  • Dieses Rauschmodell ist dank der Kamerakalibrierung, die in Abhängigkeit von Kameramodell und ISO-Wert gemessen wird, in die DxO-Software integriert.
  • Die Rauschunterdrückung ist besser, wenn sie auf ein RAW-Bild angewendet wird, da jeder Verarbeitungsschritt, der vor der Rauschunterdrückung auf ein Bild angewendet wird, die Rauschstruktur verkompliziert und das Bildrauschen gröber und damit schwieriger zu entfernen ist.

Die Auswahl ähnlicher Patches scheint einfach zu sein, wenn der Rauschpegel niedrig ist (siehe linkes Bild unten), aber es ist viel schwieriger, wenn das Bild stark verrauscht ist (siehe rechtes Bild unten)…

PRIME dans DxO PhotoLab, DxO
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PRIME ist eine Rauschminderungs-Technologie für RAW-Bilder, die dank dreier Prinzipien die Konkurrenz übertrifft:

1. Die Auswahl ähnlicher Patches wird durch Verwendung der Zwei-Schritt-Entrauschungstechnik rauschresistent gemacht:

  • Ein erster Entrauschungsschritt wird auf das Bild angewendet. Das Bild, das sich aus dieser Rauschminderung ergibt, heißt „Oracle“ (C).
  • Anschließend wird ein zweiter Entrauschungsschritt unter Verwendung des Originalbilds durchgeführt, wobei jedoch die Patch-Ähnlichkeiten unter Verwendung der Daten von „Oracle“ (C) geschätzt werden.
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Die Auswahl ähnlicher Patches auf relevantere Art und Weise ist der Schlüssel zur Verbesserung der Erhaltung von Details und Texturen.

2. Auswahl einer großflächigen Umgebung, um ähnliche Patches zu finden.

So ergeben sich mehr Chancen, relevante ähnliche Patches zu finden und damit präzise zu entrauschen (aber es verlangsamt den Algorithmus, nichts ist umsonst…).

3. Das Kombinieren von Informationen aus ähnlichen Patches ist nicht nur eine einfache Mittelung (die ein lokal konstantes Bildmodell voraussetzen würde).

Ein relevanteres – und damit komplexeres – Bildmodell wird erlernt, um nützliche Informationen aus dem Bild besser zu erhalten.

ISO 12800 | F4 | 1/1250 s | 400mm

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