ノイズ低減（darktable第22回）

ワークフローを復習します。ノイズ低減 の基本は補正グループの「ノイズ低減（プロファイル）」モジュールを使います。この他に、同じ補正グループに「ノイズ低減（非局所平均）」、「ノイズ低減（バイラテラル）」モジュールがあります。これ以外に、RAWノイズのモジュールがありますが、上記の3つをおさえておけばよいでしょう。

ノイズ低減（プロファイル）

調査された個別のカメラのノイズの統計プロファイルに合わせて、ノイズを除去します。アルゴリズムの一部ではウェーブレットが使われることがあります。

ノイズ低減（非局所平均）

ピクセル平均でノイズを除去します。ピクセル平均の重みは周辺のピクセルの類似性により変化します。ノイズ除去はリソースを大量に消費します。ワークフローの最後付近で使うべきです。

ノイズ低減（バイラテラル）

高ISOのノイズに対応します。CPUとメモリを消費します。RGBの一部のチャネルにノイズがある場合に有効です。シャープなエッジは保持されます。

まとめ

リソースの消費の観点から、第1には、ノイズ低減（プロファイル）が試されるべきです。

使用例１

昼間の画像に使用した例を示します。以下は、ピクセル等倍になっています。

左が元も画像です。右が処理後の画像です。パラメータはデフォルト（プリセット）です。

ノイズ低減（プロファイル）の結果です。

ノイズ低減（プロファイル）

ノイズ低減（非局所平均）の結果です。

ノイズ低減（非局所平均）

ノイズ低減（バイラテラル）の結果です。

ノイズ低減（バイラテラル）

比べてみると、バイラテラルはうまくいっていないと思います。あとの2つは、差が少ないので、計算量の小さなプロファイルでよいと思われました。バイラテラルは暗所（高ISO）対策なので、この結果は納得できます。

使用例2

夜間の画像に使用した例を示します。以下は、ピクセル等倍になっています。

 ノイズ低減（プロファイル）の結果です。

ノイズ低減（プロファイル）

ノイズ低減（非局所平均）の結果です。

ノイズ低減（非局所平均）

ノイズ低減（バイラテラル）の結果です。

ノイズ低減（バイラテラル）

結果を見ると、プロファイルがよいとおもいます。暗所でしたが、バイラテラルは、今回は、プロファイルに劣ると思われます。

まとめ

2つのケースではプロファイルが有効でした。この結果からは、まず、プロファイルを試して、問題があれば、残りの2つを試してみればよいように思われます。