In continuare voi descrie si voi exemplifica o alta metoda de reducere a zgomotului de imagine ceva mai dificil de aplicat, dar care in anumite conditii poate fi una de succes. Zgomotul de imagine reprezinta de fapt erori de citire a luminii, datorate in mod special faptului ca celulele din senzori sunt foarte mici (un senzor de aparat foto compact are sub 1 centimetru patrat si pe acesta se afla cateva milioane de celule/pixeli). Zgomotul de imagine este mai vizibil in pozele facute cu aparate compacte intrucat senzorii de pe aparatele DSLR sunt semnificativ mai mari (in general de pana la 10 ori mai mari). In primul articol pe aceasta tema am aratat cum poate fi redus zgomotul de imagine cu ajutorul softurilor speciale, insa aceste metode au ca efect secundar pierderea claritatii pozelor si a unor detalii. Metoda pe care o voi descrie astazi este reducerea zgomotului de imagine prin combinarea unor poze “identice”. Tehnica este urmatoarea: aparatul se fixeaza intr-un trepied (sau se stabilizeaza in orice alt mod) si se programeaza sa faca un numar de X poze (unele aparate permit realizarea de poze odata la Y secunde fara interventia fotografului, altele pot fi “imbunatatite” prin software - aparatul meu Canon Powershot S3 IS are si setare pentru a realiza poze succesiv la fiecare Y secunde dar eu am preferat sa instalez un software/firmware facut de niste pasionati numit CHDK si care poate fi instalat pe multe modele Canon compacte). Daca fotografiem o scena statica (si lumina nu e variabila), toate cele X poze vor parea a fi identice, insa la nivel de pixel exista mici diferente, datorate in special zgomotului de imagine care este distribuit aleator (erorile de citire a imaginii sunt aleatoare si isi schimba intensitatea de la o poza la alta - nu discutam aici despre pixelii care au erori permanente). Faptul ca erorile sunt aleatoare inseamna ca din X poze aparent identice vom avea in orice zona a imaginii erori mai mari sau mai mici de imagine. Daca la fiecare 4 poze avem un anumit pixel intr-o poza cu o eroare mare de citire si in celelalte trei poze acelasi pixel cu eroare mica de citire a luminii, daca vom face o medie intre cele trei poze eroarea mare se va atenua datorita celorlalte trei poze cu erori mai mici. Pentru a exemplifica numeric, sa presupunem ca pixelul citeste valori numerice (intensitatea luminii albastre, verzi, rosii - imaginea e formata din multe puncte mici rosii, verzi si albastre) si ca valoarea corecta ar fi 30 de unitati. Insa intr-o poza este citita valoarea 45 (eroare de 15 unitati), iar in celelalte trei poze sunt citite valorile 27, 31, 28 (erori de 3, 1, respectiv 2 unitati). In momentul in care se face o medie a celor 4 valori din cele 4 poze vom obtine o medie de (45 + 27 + 31 + 28)/4 = 32.75. In acest mod erorile majore sunt atenuate, iar cu cat numarul de poze “identice” combinate in aceast mod e mai mare cu atat eroarea este mai atenuata (desi dupa ce sunt combinate 5-6 poze imbunatatirea va fi foarte putin vizibila pentru pozele urmatoare). Pentru exemplificare am setat aparatul meu pe cea mai proasta calitate (ISO 800) si am facut poze prost luminate (pentru a mari erorile) si am combinat 10 astfel de poze (practic am suprapus pe 10 layere poze cu transparente diferite - cel mai de jos are transparenta 0, apoi urmatorul layer are 10%, urmatorul 20%, etc … pana la ultimul care are 90% - asta daca sunt 10 poze). Sunt si alte metode prin care se poate face “media” unor poze, insa aceasta e metoda pe care am preferat-o eu. Astfel de operatiuni se pot face in aproape orice editor grafic cat de cat serios (GIMP sau GIMPshop de exemplu pentru cei care nu vor sa dea bani pe o licenta pentru un editor grafic mai complex). Pentru a vedea detaliile, mariti imaginile de mai jos. In partea stanga e imaginea combinata, in dreapta e originalul.