Могут ли будущие достижения в области сенсорных технологий уменьшить или устранить шум?

Очень важно понимать, что это не само высокое значение ISO приводит к шумному изображению, а тот факт, что использование высокого значения ISO означает, что вы захватываете очень мало света.

Свет состоит из фотонов, которые случайным образом испускаются источником света. Когда уровень освещенности низкий или время экспозиции очень короткое, количество фотонов, которые вы получаете, будет значительно отличаться от

Представьте, что вы пытаетесь оценить скорость, с которой люди покидают торговый центр. Если у вас есть только 10 секунд для подсчета людей, то результат, который вы получите, будет сильно различаться в зависимости от того, когда именно вы начнете подсчет и какой выход вы выбрали. Если у вас есть 10 минут для подсчета людей, вы получите гораздо более стабильный ответ, который будет одинаковым для всех выходов (при условии, что нет личных предпочтений в отношении выходов) и для разных 10-минутных временных окон (при условии, что нет других факторов, влияющих на результат). результат).

Это то, что происходит, когда вы используете высокое значение ISO, вы захватываете очень мало фотонов, поэтому набор соседних пикселей, покрывающих объект однородного цвета, может получить 4, 3, 4 и 5 фотонов каждый, поэтому вместо гладкого однородного цвета вы получаете зернистый результат, который меняется для каждого пикселя.

Этот шум называется фотонным шумом и является основным источником шума на изображениях с высоким значением ISO, за исключением теней. Даже если бы у вас был идеальный датчик, который подсчитывал и точно сообщал о каждом фотоне, попавшем на датчик, у вас все равно был бы значительный уровень шума при слабом освещении.

Это не значит, что мы достигли предела высокой производительности ISO. Еще не совсем так. Чистый фотонный шум очень мелкозернистый и менее неприемлемый, чем комковатый структурный шум, наблюдаемый на фотографиях с высоким значением ISO.

Уменьшение перекрестных помех между пикселями и улучшение электроники в целом может оказать лишь небольшое влияние на снижение амплитуды шума , но большее влияние на улучшение качества шума .

В Википедии есть симуляция «идеального» датчика, где фотонный шум является единственным источником шума:

Нажмите, чтобы увидеть увеличенную версию, где вы можете разглядеть отдельные пиксели. Изображение Mdf , некоторые права защищены.

Уменьшить, да. Например, Canon 5D Mark III на 2/3 ступени лучше , чем Canon 5D при высокой производительности ISO, хотя их сенсоры имеют одинаковый размер, потому что он на семь лет новее. Конечно, прошлые результаты не обязательно указывают на будущие результаты, но я не вижу причин, по которым дополнительные успехи не должны продолжаться.

Полностью избавиться от него физически невозможно. Когда вы получаете ISO в миллионы, вы пытаетесь извлечь данные из нескольких фотонов. Независимо от того, насколько хороша ваша технология, вы просто не сможете извлечь информацию.

Теперь, что касается «идеального» для всех ISO, скажем, ниже 3200, обратите внимание, что на самом деле не существует единого стандарта для «идеального». Вы можете разработать какую-нибудь замечательную новую технологию, которая достигнет некоторого теоретического предела отношения сигнал/шум, но имеет ли это значение, когда мои глаза утверждают, что этот пиксель должен быть #0f3ed2, вы утверждаете, что он должен быть #0e3fd4, а датчик думает, что это # 0д3дд3?

Это уже случилось! На пленке или ранних цифровых устройствах высокое значение ISO означало 400, а на последних полнокадровых камерах — 6400. Проблема в том, что каждый раз, когда это происходит, «высокое значение ISO» переопределяется и становится еще выше, или, другими словами, высокое значение ISO всегда означает « настолько высоко, что современные технологии делают его шумным». Как отметил Тони, в конечном итоге существуют физические ограничения того, как далеко это может зайти.

Через Hacker News я недавно наткнулся на эту статью 2008 года, написанную профессором физики Эмилем Мартинеком, по-видимому, в свободное время.

Шум, динамический диапазон и разрядность цифровых зеркальных фотокамер

Он характеризует различные типы возможных шумов и описывает их относительную важность.

• Фотонный дробовой шум
• Чтение шума
• Паттерн шума
• Тепловой шум
• Неравномерность отклика пикселей (PRNU)
• Ошибка квантования.

Прочитав это, вы поймете, что невозможно полностью удалить различные типы шумов датчиков. Конечно, их можно свести к минимуму (различными способами), но есть и другие конструктивные решения, которые должен принять производитель камеры/сенсора, которые могут привести к другим проблемам или компромиссам (например, применение смещений в аналого-цифровом преобразователе, см. 10+11)

Что касается ваших вопросов о теоретическом пределе:

«Наиболее важными источниками шума для типичных экспозиций являются шум считывания и фотонный шум».

«Обратное значение наклона графика PRNU (см. пример на рис. 7) является верхним пределом отношения сигнал/шум, если только PRNU не компенсируется при постобработке».

Это проблема датчиков вообще — от оптических датчиков до акселерометров и гироскопов. Все потребительские товары имеют дело с этим и пытаются скрыть шум от пользователя — например, ваш телефон способен воспринимать вибрации намного ниже уровня, который заставляет его действовать, и есть приложения, которые могут показать вам это.

Любой датчик, способный точно записывать сигналы в интересующей области, также будет способен записывать сигналы за пределами интересующей области, а сигналы ниже или выше порога интереса обычно называются шумом. Эта «проблема» связана не только с оптическими датчиками, она связана с физическими ограничениями восприятия вещей, которые нас интересуют.

Таким образом, ответ отрицательный. Любой датчик, который достаточно «нечувствителен», чтобы устранить шум, также устранит часть нужного нам сигнала, что сделает невозможным создание бесшумных датчиков.