Diskussion:Bildrauschen
Very low frequency noise
Falls jemand weiß, wie das entsteht, wäre das sicher eine Ergänzung wert. -- Smial 04:21, 28. Mai 2006 (CEST)
Antwort auf low Frequency Noise evtl hier. zu finden:
Man schaue da: www.filmscanner.info/Bildrauschen.html sprec000.lima-city.de/Digicam7.html --Yorkfield 19:39, 26. Sep. 2008 (CEST)
Neue Änderungen im Artikel
Ich habe die Beziehung des Bildrauschen mit Pixelabstand (Pixelpitch) und Pixelgröße der Fotodioden ergänzt in diesen Artikel. Bei notwendigen sprachlichen Korrekturen bitte meinen Beitrag umändern, statt ganz zu löschen. Quellennachweise sind die oben bereits genannten Seiten:
www.filmscanner.info/Bildrauschen.html sprec000.lima-city.de/Digicam7.html --Yorkfield 19:39, 26. Sep. 2008 (CEST)
Entrauschen:
mir ist da eine ide gekommen wie man rauschen entfernen könte mehrere "identische" Bilder miteinander verrechnen um das rauschen zu entfernen da die bildifomation konstant und das rauschsignal nicht würde mit jedem Bild der rauschapstand wachsen das Problem mehrere bilder in Serie werden immer etwas "verwackelt" sein so das ein Programm notwendig wäre das die Bilder richtig "übereinaderstapelt" damit das entrauschte Bild keine Qualität durchs verwickeln verliert
Das gibt's schon; die Technik nennt sich Image Stacking; z.B. PhotoAcute Studio kann das. Anton Ertl 14:43, 10. Mai 2008 (CEST)
- Dito Deepskystacker oder Giotto --217.5.252.115 11:27, 25. Jul. 2011 (CEST) underoccur
Messbarkeit
Hallo, ich suche - bisher leider vergeblich - die Info, was die Zahlen in Kameratests in der Spalte "Rauschen" bedeuten. Ein Link oder eine Erklärung wäre super!Gruß, --jafaito 21:39, 5. Dez. 2007 (CET)
Rauschen vs. Korn
Rauschen und Korn sind nicht miteinander vergleichbar. Korn ist eher mit Pixeln vergleichbar und Rauschen ist es, wenn von den jeweiligen halt unregelmäßig einige nicht stimmen. (nicht signierter Beitrag von 146.140.16.150 (Diskussion) 11:24, 21. Apr. 2008)
Klassifizierung des Rauschens
Warum werden unter dieser Überschrift Beispiele für 1/f-Rauschen gezeigt? Bildrauschen ist in der Hauptsache so genanntes Weißes Rauschen, wie ein Vergleich mit dem Bild "Bildrauschen bei steigender Sensortemperatur" zeigt. --88.208.146.225 08:14, 18. Okt. 2009 (CEST)
Position im Workflow
Beiträge in verschiedenen Foren empfehlen die Reduktion des Bildrauschens unmittelbar nach der RAW-Konvertierung durchzuführen. (Während z.B. das Schärfen generell erst als letzter Schritt erfolgen sollte.) Leider habe ich bislang keine vertrauenswürdige Referenz für diese Aussagen gefunden. --94.219.212.43 10:26, 13. Jul. 2010 (CEST)
- Kommt aufs Verfahren an. Einfache Verschmierversuche oder Weichzeichner kann man jederzeit machen. Pfiffigere Verfahren arbeiten aber mit statistischen Verfahren und Mustererkennung. Dazu wird ein Teil des Bildes analysiert (oder eine Referenzdatei genommen), danach das ganze Bild bewertet und bearbeitet. Würde man das erst tun, wenn das Bild schon nachbearbeitet wurde, kann diese Referenz nicht mehr überall im Bild "passen". Stelle dir eine perspektivische Entzerrung vor (bei stürzenden Linien z.B.) - das Pixelmuster ist dann üblicherweise unten im Bild gestaucht, oben im Bild auseinandergezerrt, überall werden Übergänge interpoliert, da verzerrt sich das Rauschmuster ja kontinuierlich mit. Ähnliches passiert bei Bildmanipulationen wie z.B. Klonen, auch da wird das Rauschmuster zwangsläufig lokal verändert. Auch Tonwertkorrekturen haben Einfluß, besonders dann, wenn die kanalgetrennt durchgeführt wurden, gleiches gilt für Skalierungen. Es kann beim Entrauschen in Einzelfällen u.U. sogar günstig sein, dem Programm die erste Schärfung zu überlassen, da es ja gewissermaßen "weiß", wo und wie es entrauscht hat und so weniger Artefakte entstehen können. Ist aber immer im Einzelfall zu entscheiden, man kann das nicht als generelle Empfehlung aussprechen. -- smial 13:27, 13. Jul. 2010 (CEST)
- (Versuch einer Erklärung, zumindest meine bisherige Erfahrung bestätigt das, ist nicht weit von der von smial entfernt:)
- Insbesondere das Crominanzrauschen schleppt man sich als bereits bestehendes Artefakt mit; schlimmstenfalls wird es durch die weitere Verarbeitung (Tonwertkorrektur, z.B: Kontraststeigerung an dunklen Stellen) verfälscht (verstärkt) und lässt sich dann nur noch schwerer wegfiltern.
- Also kurz: Wenn wenige Verarbeitungsstufen zu erwarten, dann als Vorverarbeitung komplett Rauschen wegfiltern, wenn viele, dann zumindest das Crominanz (CrCb-) Rauschen weg. Das Luminanzrauschen kann zusammen mit anderen Verfahren (Schärfen, Weichzeichnen - fallen z.B. bei Porträts selektiv an) im weiteren Prozess mit bearbeitet werden. --217.5.252.115 15:28, 22. Jul. 2011 (CEST)
Def. Link
"Zusammenhang von Bildrauschen, Sensorgröße und resultierender Bildqualität bei den verschiedenen Kameraklassen" Dieser Link ist TOT --Genom-X 12:58, 20. Jul. 2010 (CEST)
- Und warum änderst du den dann nicht einfach auf den aktuellen Link, der direkt auf der angeblich toten Seite angegeben ist? -- smial 13:07, 20. Jul. 2010 (CEST)
Entrauschen mittels Wavelets (Gimp)
Hmm, die im Artikel, sowie unter Fototipps genannten Empfehlungen (selektiver Gauß, unscharfe Maske, auch im HSV bzw. Lab-Raum) habe ich alle durchgenommen, mit mäßigem Erfolg. Ich bin (Quelle müsste ich raussuchen, war IIRC im dsl-Forum ;-) ) darauf gestoßen, dass das Wavelet-Verfahren (auch als eines der Kompressionsverfahren für JPG2000 bekannt) weit weniger Artefakte erzeugt bei gleicher Rauschminderung. Bei entsprechender Suche finden sich woanders sicher auch noch Diskussionsstellen. Das Wavelet denoise-Plugin gibts bei GIMP Plugin Registry für GIMP. Der Filter kann Bilder im YCbCr-, CIE-Lab- und RGB-Farbraum bearbeiten. Da YCbCr weitgehend an die technischen Wiedergabemöglichkeiten angepasst ist, sind hier die besten Ergebnisse erzielbar (bei Lab habe ich aber kaum Unterschiede gemerkt). Die Vorgehensweise ist relativ einfach: Beim Filtern von Cr od. Cb (Chrominanzanteile) über das andere C zu Y gehen. Bei den beiden C-Kanälen, Rauschminderung (1) und Kantentrennung (10) runter (hohe Werte). Das Rauschmuster ist da meist gut erkennbar (als Grau-Kanal ausgeben lassen). Nun Rauschminderung hoch, bis das Muster sicher verschwindet. Dann noch den Kanten-Grenzwert runterziehen (Kantenselektion steigt), bis bevor Rauschartefakte auftauchen. Ruhig aggressiv filtern. Zuletzt oder gar nicht (d.h. erst im späteren Prozess) kommt der Y-Kanal dran (Luminanzrauschen). Dieser ist konservativ einzusetzen. Bei aggressiver Filterung entsteht ein Gaze-Weichzeichner-Effekt, der sicher in der Portraitfotografie gut ist, aber dort erst an späterer Stelle. Soviel von mir dazu, Fotos mit Bearbeitungsvorgängen könnte ich zur Verfügung stellen. (Hmmm2, Neat Image scheint ähnlich vorzugehen (wavelets), ist aber kein freies Programm, hat dafür eine eingebaute Schärfefunktion, die den Weichzeicheneffekt evtl. kompensiert) grayadmit --217.5.252.115 15:18, 22. Jul. 2011 (CEST)
Ergänzung: habe RIMG5594 crop.jpg mit dem GIMP-wavelet-Tool behandelt, komme auf etwa die gleichen Ergebnisse wie Neat Image. Die Schärfe ist etwas verlorengegangen. Das (ist bei Neat Image lt. Herstellerangaben bereits kompensiert) müsste halt in einem drauffolgenden Schritt kompensiert werden, z.B. mit smart redux. --217.5.252.115 16:01, 22. Jul. 2011 (CEST)
- Ich weiß nicht, wie NeatImage im Detail arbeitet, meine Praxiserfahrung läßt mich aber vermuten, daß die darin integrierten Schärfungsmechanismen "irgendwie" mit der Entrauschung verkuppelt sind, jedenfalls wirken Bilder, die innerhalb von NeatImage entrauscht und geschärft wurden, oft visuell detailreicher als zweistufige Verfahren, bei denen halt mit diesem Programm nur entrauscht wurde, die Schärfung dann aber, dem üblichen workflow folgend, erst am "Endprodukt" nach allen weiteren eventuellen Bearbeitungsschritten vorgenommen wurde. Btw: NeatImage scheitert grandios bei JPGs, insbesondere aus vielen aktuellen Kompaktkameras, die bereits kameraintern rauschunterdrückt wurden. -- smial 12:46, 25. Jul. 2011 (CEST)
- Was die Rauschunterdrückung betrifft, arbeitet NeatImage mit einer verbesserten wavelet-basierenden Methode, was der schärfende Gegenpart ist, da werden sie sehr vage in der Beschreibung. Da bin ich mit Gimp auch noch nicht herum (aktuell teste ich SmartRedux - enthält Unscharfe Maske + Refocus + Kantendetekt.). Da hat sicher N.I. Vorsprung, was die Kombination und Kopplung von Parametern betrifft.
- Was die Vorverarbeitung von Kompaktkameras betrifft, das müsste man austesten. Einige arbeiten fett mit selektiven Gauss-Verfahren o.ä. Die Ergebnisse lassen sich schwierig weiterverarbeiten. Vielleicht dasselbe Problem, woran N.I. scheitert.
- Wenn, siehe Bsp., mein Fazit, aber Farbrauschen noch zu finden ist, lässt es sich mit wavelets und vermutlich auch mit N.I. gut beseitigen. --217.5.252.115 13:52, 25. Jul. 2011 (CEST)
Nachträgliche Graufärbung des Beispiel-Photos
Wenn man zur Kenntlichmachung der beiden Bereiche (Ausschnitt und Vergrößerung) Rähmchen verwendet hätte, dann bräuchte man nichts grau zu färben; und dann gäbe es auch keine Graufärbung zu erklären. Steue (Diskussion) 04:07, 25. Jun. 2018 (CEST)