PRIME Denoising Technology, DxO

DxO PhotoLab の DxO PRIME ノイズ除去テクノロジー

 

写真のノイズは撮影されるシーンには存在しないもので、ピクセルのランダムなバリエーション(明度とカラーの両方に影響)と言うことができます。

画像ノイズは主に低光量の条件で、2 つの原因のために発生します。

1. つ目の原因は「撮影ノイズ」と呼ばれます。これは、センサーが光子計測により受ける光を計測する際に発生します。光子は結びついていないため、一定の時間内(低光量や露光時間が非常に短い場合)に少数の光子を計測することで、計測によりバリエーションが発生します。

均一性のあるシーンの場合、各ピクセルが同量の光子を受け取ると予想できます(A)。ところが光子の流れはランダムなため、各ピクセルに同じ方法で影響することはありません(B)。例として、雨で比較してみましょう。通常は A の形を予想しますが、実際に起きているのは B です。

PRIME Denoising Technology, DxO
PRIME Denoising Technology, DxO

2. 第 2 の原因は「ダークノイズ」と呼ばれるノイズです。光がまったくない場合でも、ピクセル上ではある程度のランダムなバリエーションが観察されます。このランダムさには、時間の経過によってランダムに変化したり(ダークリーケージ、気温ノイズなど)、ピクセルによってランダムに変化する(固定パターンノイズ、デッドピクセル、ホットピクセル)原因が混ざり合っています。

PRIME Denoising Technology, DxO
PRIME Denoising Technology, DxO

ノイズ除去とは、撮影シーンに存在する情報(テクスチャ、カラーなど)を維持したまま、ノイズを除去しようとする技術です。

PRIME Denoising Technology, DxO
ISO 12800 | F4 | 1/1250 s | 400mm

ところが、光量が非常に低い条件では、最高レベルのノイズ除去アルゴリズムでもディテールを削除する傾向があります。

PRIME Denoising Technology, DxO
ISO 12800 | F4 | 1/1250 s | 400mm

ノイズ除去アルゴリズムの作成に役立つ写真のプロパティは、写真の自然類似性です。

  • 写真の小さな各パーツ(パッチとも呼ばれます)に対し、同じ写真の他のパーツの多くに類似したコンテンツがある大きな可能性があります。
  • 類似コンテンツがあるこれらのパッチの唯一の違いは、ノイズです(このノイズが不規則なバリエーションを作成します)。
→ 役に立つ情報には自然類似性がありますが、ノイズには類似性はありません。そのため、このプロパティを活用することが多くのノイズ除去アルゴリズムの主な特徴になります。
  • 例えば、写真の特定のパーツのノイズを除去する方法は、類似したコンテンツとパッチ平均をとることです(「類似パッチ」)。

ノイズのモデルがわかる場合、つまり、ランダムなバリエーションの妥当な範囲を知ることで、ノイズ除去は簡単になります。

  • DxO のソフトウェアには、カメラのモデルと ISO 値に基づいて計測されたカメラのキャリブレーションにより、このノイズモデルが搭載されています。
  • ノイズ除去は、RAW 画像に適用された場合に最も効果的です。なぜなら、ノイズ除去前に写真に適用される各処理プロセスがノイズ構造を複雑にし、ノイズを粗くするため、削除することがより難しくなるからです。

ノイズレベルが低い場合、類似パッチの選択は簡単なように思われます(左下の写真を参照)が、写真にノイズが多くある場合にはより扱いにくくなります(右下の写真を参照)。

PRIME Denoising Technology, DxO
PRIME Denoising Technology, DxO

PRIME は RAW 写真向けのノイズ除去エンジンで、3 つの原則により競合に差をつけています。

1. 類似パッチの選択は、2 ステップノイズ除去技術を使うことにより、ノイズに対する安定性を高めています。

  • 最初のノイズ除去ステップが写真に適用されます。このノイズ除去で生じる写真は「Oracle」(C)と呼ばれます。
  • 次に、オリジナル写真を使い、「Oracle」(C)からのデータを使ってパッチ類似性を推測し、2 番目のノイズ除去ステップが適用されます。
PRIME Denoising Technology, DxO

類似パッチをより関連性の高い方法で選択することは、ディテールとテクスチャの維持を向上するために重要です。

2. 類似パッチを見つけるため、広範な隣接領域を選択します。

これにより、関連性の高い類似パッチを見つける可能性が高くなり、より正確なノイズ除去を適用できます(ただし、これによりアルゴリズムのスピードが残念ながら遅くなります)。

3. 類似パッチからの情報を組み合わせることは、単なる平均化(一定の画像モデルを部分的に推測する)ではありません。

より関連性が高く、そのため一層複雑な画像モデルは、写真からの有用な情報をより多く保存するように設計されています。

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