Tema: Tratamiento del ruido en perfectRAW

Utilizando una imagen RAW de la Canon 400D a ISO 1600 que he bajado de raw.fotosite.pl, he querido hacer una pequeña comparativa sobre el tratamiento del ruido en perfectRAW.

Como tal vez me hayáis leido, creo que el motor RAW de la última versión de DxO Optics es hoy por hoy el motor RAW a batir, independientemente de otras características de la aplicación con las que no vamos a competir directamente. Especialmente, a partir de la versión 5.2 han introducido un tratamiento del ruido a ISOs altas realmente efectivo que, a diferencia de otros reveladores RAW, filtra el ruido antes de la interpolación.

En otro momento discutiré porqué hay que hacerlo así (y cualquier otro enfoque entiendo que es erróneo), ahora sólo quiero mostraros que el nuevo algoritmo de interpolación que estoy añadiendo a perfectRAW, llamado AFD, además de obtener más detalle, ser más rápido que AHD y no interpretar el ruido como laberintos, posibilita hacer un tratamiento del ruido óptimo (el algoritmo no es mío, ya daré las referencias cuando esté completamente implementado). Tengo aún que hacer muchas más pruebas pero creo que he encontrado un camino prometedor.

Aquí tenéis resultados (es conveniente descargar y ampliar para apreciar bien las diferencias). La primera imagen es de DxO sin ningún tratamiento. Es obvio que algo de tratamiento sí que hace porque es lo más neutro que es posible obtener con esta aplicación y todos los controles desactivados, además de no aplicar gestión de color y usar el WB de la cámara (me sorprende la falta de rango dinámico de su revelado, tanto PS como perfectRAW sacan mucha más información de las sombras).

La siguiente es la misma imagen una vez procesada por DxO con el filtrado de ruido en sus parámetros por defecto. Es una gozada ver cómo quita ruido pero deja un grano fino y muy fotográfico (en mi opinión) en comparación con la primera imagen.

A continuación viene perfectRAW con AHD sin filtrar ruido. El ruido es muy evidente, pero no es tan malo como podría esperarse comparándolo con la primera imagen de DxO. Si se amplía aparece la horrible interpretación que AHD hace del ruido en forma de laberintos (porque se empeña en ver texturas allí donde no las hay). Finalmente viene el resultado preliminar de perfectRAW con la nueva interpolación AFD. Es evidente (mejor aún al ampliar) que es mucho mejor que AHD en la interpretación del ruido pues lo ve como grano fino en vez de laberintos y tiene una resolución infinitamente mayor, lo que se nota especialmente en imágenes con ruido, porque AHD difumina el ruido y emborrona la imagen (lo mismo que casi todos los algoritmos restantes de interpolación, fijaos en la diferencia de resolución entre las dos primeras imágenes):


Finalmente, os dejo la capa de luminancia del nuevo algoritmo (antes de mezclarla con la crominancia para obtener la imagen final) para que veáis hasta qué punto es bueno el nuevo algoritmo separando el ruido de luminancia (que parece grano fino y es mucho más fácil de limpiar) del ruido de crominancia (que se muestra como puntos gordos de color y es más difícil de eliminar, aunque al tenerlo separado de la luminancia durante la interpolación abre la puerta a tratamientos muy avanzados, que apostaría que es justo lo que hace DxO):


Por otra parte, es evidente que el nuevo algoritmo puede ofrecer muy buenos resultados para la fotografía BN, al permitir el uso de ISOs altas con mucha más tranquilidad que con otros programas, sin sacrificar resolución y con un ruido fino.

Actualización:

Para ampliar un poco la comparativa aquí va la misma luminancia AFD de arriba una vez pasada por Noise Ninja (quitando solo un poco de ruido de luminancia) y la luminosidad tras revelar con PS quitando ruido de crominancia y un poco de luminancia y pasar a modo LAB.
AFD + Noise Ninja:


ACR (quitando ruido), solo luminancia LAB:


Conclusiones mías:
0. El único ruido que captan las cámaras es totalmente puntual: afecta a un sólo captador y no muestra correlación con los captadores adyacentes (esto es algo que aún tengo que demostrar, pero lo haré, y que se aprecia muy bien analizando RAWs de ISOs altas con el estupendo Rawnalyze).

1. Los algoritmos de interpolación son los responsables de extender ese ruido entre varios píxeles (se ve muy bien comparando el resultado de AHD frente a AFD en las imágenes de arriba, especialmente en los píxeles rojos) lo que tiene tres efectos directos:

1.1. Se pierde resolución en la luminancia.

1.2. Se crean artefactos en la luminancia al intentar el algoritmo ver lo que no hay (laberintos, por ejemplo).

1.3. Se crean manchas de color al extenderse el ruido a la crominancia. Estas manchas de color (color blotches) son una creación exclusiva de la interpolación, no están presentes en el RAW antes de interpolar (de lo que se deduce que antes que mejorar los algoritmos de filtrado de ruido los fabricantes de cámaras deberían mejorar el algoritmo de interpolación de sus cámaras, lo que daría unos JPEGs muy superiores a los de la competencia, aunque puede que para eso hagan falta procesadores más rápidos... también podrían incluir un "modo lento" y un "modo rápido").

2. Antes de pensar en cómo quitar el ruido, perfectRAW tiene que interpolar bien el ruido para no estropear la imagen y el nuevo algoritmo de interpolación AFD parece cumplir con lo que podríamos pedirle:

2.1. El algoritmo de interpolación no debe extender el ruido de luminancia, sino mantenerlo. De ese modo el ruido queda en el captador correspondiente, aparece como un grano fino mucho más aceptable, no se pierde resolución y es mucho más fácil de eliminar con los programas de filtrado de ruido actuales (a posteriori del revelado).

2.2. El algoritmo de interpolación debe interpolar la crominancia sin extender a ella el ruido presente en la luminancia. Dado que la crominancia se calcula restando a la imagen original la luminancia, hay que intercalar el filtrado de ruido en esa fase de la interpolación y no al principio ni al final de la misma. Es decir, en vez de filtrar ruido una vez mezclada la luminancia y la crominancia hay que filtrar antes de haberlos mezclado. Estoy casi seguro que calcular la crominancia a partir de una versión suavizada de la imagen original (pudiendo el usuario controlar ese suavizado) y dejar la luminancia con el ruido original producirá un resultado casi perfecto.

2.3. Respecto al ruido de luminancia restante el objetivo no debería ser eliminar el ruido del todo, desde mi punto de vista el objetivo debe ser dejar un ruido de aspecto agradable: sin manchas de color, sin perder resolución, con un grano fino, de intensidad relativamente baja y distribución uniforme. De ahí que el algoritmo de reducción de ruido que tengo pensado diseñar trabajará cada punto captado (que no cada píxel) de forma independiente buscando suavizar el ruido en relación con su entorno, no eliminarlo del todo, lo que daría lugar a texturas patinadas, y no trabajará con el espacio de frecuencias (wavelets) como hacen actualmente todos los algoritmos de eliminación de ruido (incluido dcraw), dado que si no hay correlación entre el ruido de unos captadores y los adyacentes no hay ninguna frecuencia espacial de ruido que filtrar, es un tema de ir captador a captador... bueno que me emparanollo, ya programaré algo a ver qué pinta tiene.

¡Ale!, a opinar.

Un saludo:

Excelente! Esa aproximación (realizar la reducción de ruido sobre los datos crudos) fue la que me hizo plantearme programar algo yo mismo.

Quizá deberíamos hacer alguna foto nosotros a ISO alto y mantenerla fija como benchmark (la típica foto de estudio con diferentes objetos y colores y detalle muy fino), para ver nuestros avances.

Un saludo!

Me temo que no salen bien las imágenes que subí en el primer post, debe ser cosa del servidor que las aloja. Mientras lo miro, aquí tenéis otra comparativa igual de simple. La idea es la misma, comprobar hasta qué punto el ruido es altamente dependiente del algoritmo de interpolación utilizado y, en concreto, que el ruido de media y baja frecuencia es un produzco exclusivo de la interpolación y no una característica de la cámara.

Esta vez la imagen es de una Nikon D3 a ISO 12800 y tiene mucho más ruido que la anterior (aunque para un ISO tan alto es una pasada, todo hay que decirlo).

De nuevo creo que perfectRAW con AFD ofrece el mejor resultado (mucha resolución, no extiende el ruido, no crea artefactos). He comparado con AHD y VNG-4 y de paso con ACR. A la izquierda sin ningún filtrado de ruido, a la derecha con NoiseNinja (autoprofile y valores por defecto, pero sin enfoque).

Para verlo mejor descargad la imagen y ampliar con escalado nearest neighbour:



No me digáis que si en la imagen de AFD+NN le suavizáramos los puntos negros y blancos el resultado no sería muy bueno.

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Aunque no esté directamente relacionado con el tema del ruido, tenía la curiosidad de ver cómo interpreta AFD la falta de equilibrado entre los canales verdes de mi E-300. Ya sabemos que VNG-4 crea celdas 2x2, AHD y PPG crean los horrorosos laberintos y AFD crea... ¡cruces! (o eso me parecen a mí). En cualquier caso se quitan con el equilibrado de canales verdes, como es lógico.



Un saludo:

Me encantan los resultados. Son MUY buenos! Podrías explicar en qué se basa tu algoritmo y alguna referencia para que pueda leer sobre los demás?

Iniciado por Egon

Me encantan los resultados. Son MUY buenos! Podrías explicar en qué se basa tu algoritmo y alguna referencia para que pueda leer sobre los demás?

Muchas gracias, tenía muchas esperanzas y la intuición de que AFD iba a poner perfectRAW a un nivel casi sin competencia (tampoco la tendría sin AFD), pero las pruebas que voy haciendo me van gustando, a ver si me pongo a programar y lo termino de implementar bien, porque ahora está solo a medias.

Lo que me gusta de implementar un nuevo algoritmo de interpolación es que no es un tratamiento de la imagen sino que, en la línea de la filosofía de perfectRAW, es una forma de exprimir al máximo la información que reside en el RAW, de sacar una imagen lo más fiel posible a la realidad. Por eso no quiero que el algoritmo de reducción de ruido filtre nada, sólo que identifique aquellos píxeles que son el resultado del ruido y los disimule un poco. Lo mismo te diría de otros algoritmos que están en diseño. El enfoque por ejemplo no se basará en que la imagen parezca más enfocada (o sea, lo contrario de lo que hace USM y todos sus descendientes), sino en que realmente lo esté, y no procesará ni filtrará la imagen sino que la interpretará píxel a píxel. Yo soy de la teoría de que los algoritmos de filtrado de ruido y de enfoque basados en wavelets que actualmente son el state of the art, no son aplicables a un revelador RAW porque el revelador debe obtener la imagen lo menos procesada posible, para pasarla a PS y retocar en ella lo que se quiera; esa es la filosofía de perfectRAW.

Por otro lado, el algoritmo de interpolación no es mío, aunque sí diseñe un par de ellos antes de llegar a AFD (con resultados bastante decepcionantes, pero que me sirvieron para convencerme de que no era posible desarrollar un algoritmo de interpolación con la máxima resolución utilizando cuatro colores en vez de tres, lo que me decidió a meter el equilibrado de canales verdes a nivel local, que creo que fue una buena idea).

Cuando liberemos la versión 1.0 de perfectRAW daré todas las referencias y en el manual se compararán los métodos de interpolación valorando sus pros y contras. Obviamente, no quiero llevarme méritos de nadie, pero de momento me gustaría que perfectRAW fuera el primer revelador en utilizar este algoritmo (además del equilibrado de canales verdes), me ha costado bastante investigación (y algún dinero) llegar a él.

Una cosa es que no vayamos a hacernos ricos con perfectRAW y otra que vayamos a enseñar a los señores de Adobe a hacer las cosas bien para que se forren aún más ellos, ¿no crees?

Otro tema diferente es que te dé a ti esa información, claro , mándame un mail y te cuento.

Como ya te he dicho, hay unas cuantas cosa que tenemos que discutir en privado todo el equipo de desarrollo (para el futuro hay que definir cosas como el nuevo algoritmo de filtrado de ruido que he medio descrito más arriba, el nuevo algoritmo de recuperación de altas luces, el nuevo algoritmo de enfoque...). A ver si cuando venga GUI podemos montar una sesión de chat todos juntos.

Un saludo:

manuel tus resultados de ese nuevo algoritmo son realmente explendidos, esperaremos vuestros avances

salu2

Gracias, meiker10 . Ese 7-14 me pone los dientes largos , casi tanto como el 12-60 .

Un saludo:

Me gusta como deja el ruido el alg. AFD, no lo propaga como bien dices. Tal como se define el AFD, qué celdas circundantes participan en la interpolación de un canal desconocido? Y a qué se deben esos puntos blancos y negros tan curiosos?

Es un análisis muy bueno. Por cierto le comenté a Coffin lo del AFD, pero este tío en general no muestra mucho interés por las ideas que vengan de fuera de él mismo (no es vanidad, es más bien frikismo o no sabría definirlo). En cambio me contó al milímetro como hace su vino casero y nos dio una botella.

Vaya, pues si el dcraw nos da problemas y no sale bien lo de PerfectRAW siempre podremos dedicarnos a la fabricación de vino

Iniciado por _GUI_

Me gusta como deja el ruido el alg. AFD, no lo propaga como bien dices. Tal como se define el AFD, qué celdas circundantes participan en la interpolación de un canal desconocido? Y a qué se deben esos puntos blancos y negros tan curiosos?

Los puntos blancos y negros están en la imagen original, si comparas la primera imagen del primer análisis (DxO sin procesar) con la misma imagen con AFD verás los mismos puntos.

En breves palabras. AFD utiliza 5x5 captadores alrededor de cada captador para interpolar. La virguería está en su obtención de la luminancia, que es casi perfecta. El algoritmo "simula" que los tres captadores fueran captadores de BN y obtiene una luminancia muy buena con definición de píxel por captador, por eso el ruido sale en BN y muy enfocado (lo que da ese aspecto de puntos blancos y negros. Esto combinado con el balance de blancos es lo que comentábamos que nos permitiría obtener un BN buenísimo, sin competencia con otras interpolaciones que cuando quieren pasar a BN ya han perdido definición). Luego calcula la crominancia por sustracción de la luminancia obtenida en el primer paso del filtrado BL de la imagen original para cada canal. Estoy casi seguro que se podría mejorar esa parte, especialmente para impedir que el ruido de crominancia se extendiera como "color blotches", pero no he tenido tiempo de hacer pruebas. Lo que sí está claro es que si la imagen no tiene ruido, interpolar la luminancia con definición y la crominancia más suave no es problema porque el ojo capta mejor las variaciones en luminancia, el problema viene con el "ruido de color", que en cualquier caso es MUY fácil de filtrar a posteriori, lo que pasa es que respecto al ruido estoy en la línea de "no filtrar si puedo evitar que se extienda".

Iniciado por _GUI_

Es un análisis muy bueno. Por cierto le comenté a Coffin lo del AFD, pero este tío en general no muestra mucho interés por las ideas que vengan de fuera de él mismo (no es vanidad, es más bien frikismo o no sabría definirlo). En cambio me contó al milímetro como hace su vino casero y nos dio una botella.

Gracias, GUI. Viniendo de ti es todo un halago. , bueno, si Coffin no fuera un personaje dcraw no existiría. El caso es que la idea de meter AHD en dcraw creo que no fue suya, y la implementación de PPG tampoco, aunque puede que me equivoque. En cualquier caso, espero mantener dcraw.exe con todo lo que podamos mantener en C de modo que todo el mundo pueda disfrutar de AFD, le interese o no a Coffin.

Lo de que no le interese lo que venga de fuera, sinceramente a veces lo entiendo. Creo que es uno de los motivos por los que no quiero tener móvil, para poder mantenerme aislado del resto del mundo (y no me vale con apagarlo, al final siempre encuentras un motivo para mantenerlo encendido ). A veces se siente uno invadido por lo que viene de fuera y se hace como un tapón que impide que uno saque lo que lleva dentro. Es el mismo mecanismo por el que se dice que la televisión anula la imaginación de los niños, no creo que sea cierto siempre, pero sí en muchos casos.

Un saludo:

Iniciado por ManuelLlorens

Lo de que no le interese lo que venga de fuera, sinceramente a veces lo entiendo. Creo que es uno de los motivos por los que no quiero tener móvil, para poder mantenerme aislado del resto del mundo (y no me vale con apagarlo, al final siempre encuentras un motivo para mantenerlo encendido ). A veces se siente uno invadido por lo que viene de fuera y se hace como un tapón que impide que uno saque lo que lleva dentro. Es el mismo mecanismo por el que se dice que la televisión anula la imaginación de los niños, no creo que sea cierto siempre, pero sí en muchos casos.

Le daremos la lata de nuevo, pero creo que lo suyo es que sea con alguna buena prueba comparativa (AFD vs AHD por ejemplo) irrefutable.
Más curiosidades de este hombre: como era de esperar él trabaja en Linux, tiene un teclado partido en dos con la disposición de teclas optimizada para taquigrafiar en inglés aunque también domina el QWERTY claro. Su mujer es rusa y con ella habla en esperanto (es la primera vez que oía hablar en ese idoma). Vive de los donativos a su web, casi todos de empresas.
Hablando de política y sociedad, criticó el outsourcing de bebés voluntario que hacemos en Europa con los inmigrantes (dejamos de tener hijos para que los tengan ellos por nosotros) y pronosticó una nueva guerra mexicano-americana, como la que ya hubiera, y que ganarán de nuevo los yankees. Lo de la guerra me pareció ciencia ficción, pero tras visitar NY y ver la masa social hispanohablante que hay allí dejé de verlo tan imposible.
Me hacía gracia que el tío cuando estuvo en España se fijó mucho en las señales de tráfico y criticó que no usemos línea amarilla a la izquierda para saber si una calle es de dirección única o no; yo le critiqué que allí los semáforos para coches estén al otro lado de la calle (como pasa aquí solo con los semáforos para peatones), lo que es un poco desconcertante para nosotros, y dijo que así no había que partirse el cuello mirando hacia arriba. Vamos que tenía respuesta pa to.

Cosas curiosas.

Otra forma de entender AFD:

Estaréis de acuerdo conmigo en que si no hubiera un filtro bayer delante del sensor, la cámara registraría en BN sin necesidad de interpolar, ¿verdad? Por eso AFD es el único algoritmo de interpolación lógico. Primero crea esa imagen (la luminancia) que ha registrado el sensor prescindiendo de la matriz bayer. Obviamente es BN, pero con la máxima resolución posible. A continuación estima el color a partir de los datos teniendo en cuenta la matriz de bayer. ¿A que es teoricamente perfecto? Es perfecto para perfectRAW.

Un saludo:

Pues sí, suena bastante lógico.
La única pega que se me ocurre es que los filtros de color de cada pixel no "comerán" la misma intensidad de luz, por lo que el efecto sobre la luminacia en cada canal no será el mismo.
¿Compensa eso de alguna manera el algoritmo?

Claro, la luminancia se calcula en dos pasadas, en la primera no se compensa como dices tú, y en la segunda se ajusta teniendo en cuenta ese tema.

Un saludo:

Una muestra que estuvimos comparando en mi casa Manuel y yo. Se trata de comparar el ruido que produce el algoritmo habitual de DCRAW, AHD, con el que está implementando Manuel, AFD.

Así como AHD es muy bueno cuando la imagen no es ruidosa, cuando hay píxels ruidosos ese ruido se propaga identificándose como tramos rectos. En AFD esto no pasa, los píxeles ruidosos aparentemente quedan aislados (ver puntitos negros y blancos), con lo que es más fácil identificarlos y corregirlos.

Las imágenes están en BN porque AFD funciona calculando primero al luminancia y luego añadiéndole la croma:

La cosa promete, en recortes al 100% el ruido de AFD alcanza una textura mucho menos notoria y más agradable que la de AHD, más similar a grano que a ruido digital.

No he podido incluir la comparación anterior con ACR porque mi ACR no abre los RAW de la 50D así que he procesado otro RAW de manera neutra con ACR y con AFD:

Pareciera que la salida de ACR sea como una versión con cierto desenfoque de la producida por AFD. Queda pantente que AFD es un algoritmo muy orientado al píxel, esto tiene como desventaja que no reconoce formas tan bien como otros, pero en casos de ruido éste queda más contenido en los píxeles ruidosos.

Felicidades Manuel y ánimo con el paso a color.

He estado jugando todo lo posible con DxO Optics y luego en PS he tratado de igualar el color de ambas imágenes para que fueran más comparables. He filtrado un poco el ruido de luminancia con Noiseware de la imagen de perfectRAW (AFD) para intentar igualar el grano de ambas imágenes y he quitado los píxeles sueltos (stray pixels) mediante un plugin específico para PS (Power Retouché). Este es el resultado:



Otro resultado utilizando AFD adaptive noise attenuation + VCD interpolation en perfectRAW 0.65. Antes y después de aumentar contraste y saturación en PS para ver qué tal aguanta el ruido el postprocesado:


Un saludo:

Aquí tenéis otra comparativa esta vez entre perfectRAW 0.65, DxO Optics 5.3 y CaptureNX 2.0.

El RAW es cortesía de solsticio, tomado con su Nikon D200 a ISO 1600. Salvando las diferencias de enfoque, color y contraste las imágenes son bastante comparables. He escogido los trozos que me parecen más significativos.




Un saludo:

Se me habia olvidado comentarte que es con Nx2.0

Iniciado por solsticio

Se me habia olvidado comentarte que es con Nx2.0

Ya lo he cambiado, gracias. ¿Qué te parecen los resultados?

Un saludo:

No se, me marea el cambio de una versión a la otra, a todas les encuentro un algo mejor que la otra. Comprendo que esto es como no decir nada, si me tuviera que decantar me parece que la más completa en detalle de perfilado de letras es DxO pero tiene algo más ruido que NX. Sin ánimo de molestar creo que PerfectRaw anda por detrás. Sin embargo la primera versión que colgaste de PerfectRaw me permitio arreglar alguna foto quemada que con el NX me era imposible.
El NX tiene además unos problemas tremendos con los balances de blancos nearUniWb u UniWB (1,1,1) ya que se cuelga y te saca del programa. Cuando te acepta una foto con ese 1balance y le pones el que te gusta no te permite hacer compensación de exposición.
Yo no os entiendo mucho de lo que comentais pero si la interface finalmente resulta cómoda y atractiva creo que lo utilizaré con frecuencia ya que opino que nos resolverá situaciones que el Nx noalcanza todavía.
De todas formas mi opinión negativa no debeis considerarla mucho que mi vista no es precisamente de lince y ya va para muy cansada.

Iniciado por solsticio

No se, me marea el cambio de una versión a la otra, a todas les encuentro un algo mejor que la otra. Comprendo que esto es como no decir nada, si me tuviera que decantar me parece que la más completa en detalle de perfilado de letras es DxO pero tiene algo más ruido que NX. Sin ánimo de molestar creo que PerfectRaw anda por detrás. Sin embargo la primera versión que colgaste de PerfectRaw me permitio arreglar alguna foto quemada que con el NX me era imposible.
El NX tiene además unos problemas tremendos con los balances de blancos nearUniWb u UniWB (1,1,1) ya que se cuelga y te saca del programa. Cuando te acepta una foto con ese 1balance y le pones el que te gusta no te permite hacer compensación de exposición.
Yo no os entiendo mucho de lo que comentais pero si la interface finalmente resulta cómoda y atractiva creo que lo utilizaré con frecuencia ya que opino que nos resolverá situaciones que el Nx noalcanza todavía.
De todas formas mi opinión negativa no debeis considerarla mucho que mi vista no es precisamente de lince y ya va para muy cansada.

Sobre el perfilado de las letras de DxO ten en cuenta que la imagen de PR no tiene ningún enfoque (al contrario que Capture NX que ha creado incluso algunos halos en las letras). Sobre el ruido, el objetivo no es quitarlo, sino dejarlo agradable, con aspecto "orgánico", más parecido al de fotografía analógica.

Si te fijas bien, en la primera imagen CaptureNX ha eliminado todo el ruido, pero también toda la textura (fíjate en la madera de arriba). El enfoque de PR es darte una imagen un grano fino y "trabajable" luego con tu programa favorito. Si luego tú quieres quitar todo el ruido pues lo haces, pero PR no te habrá eliminado nada que fuera importante para la imagen.

Entre PR y DxO lo cierto es que en esta imagen la diferencia es mínima y hay cosas que las hace uno mejor que otro y viceversa. Teniendo en cuenta que DxO Optics es el mejor revelador comercial para imágenes de ISOs altas, creo que nuestro resultado es muy bueno. En cualquier caso creo que podremos incorporar más tarde o más temprano mejoras aún mayores a PR en esta línea.

De todos modos estos GIF animados engañan bastante a la vista... los volveré a subir en JPEG cuando tenga un rato.

Un saludo:

Yo como tú me dedico a la enseñanza y aunque está muy bien eso de que el alumno aprenda a buscar y a solucionar los problemas reivindico la función docente de enseñar conceptos y destriparlos para que el alumno puede diferenciar entre lo superfluo y lo importante. Ahora que me comentas cosas comprendo más y mejor lo que pretendeis. Hay que enseñar a comtemplar un cuadro en todas sus facetas y explicar los peros que a lo mejor no son tales. Muchas gracias por la explicación de los resultados; efectivamente ruido y textura me estaban "engañando" y me fijaba en lo fácil de ver.
Si necesitais más pruebas, en otras condiciones y creeis que os puedo ayudar, me lo comentais y de mil amores. Un saludo

Iniciado por solsticio

Yo como tú me dedico a la enseñanza y aunque está muy bien eso de que el alumno aprenda a buscar y a solucionar los problemas reivindico la función docente de enseñar conceptos y destriparlos para que el alumno puede diferenciar entre lo superfluo y lo importante. Ahora que me comentas cosas comprendo más y mejor lo que pretendeis. Hay que enseñar a comtemplar un cuadro en todas sus facetas y explicar los peros que a lo mejor no son tales. Muchas gracias por la explicación de los resultados; efectivamente ruido y textura me estaban "engañando" y me fijaba en lo fácil de ver.
Si necesitais más pruebas, en otras condiciones y creeis que os puedo ayudar, me lo comentais y de mil amores. Un saludo

¿Dónde enseñas? Por lo que leo creo que estaríamos de acuerdo en muchas cosas si habláramos de enseñanza.

Un saludo:

Iniciado por ManuelLlorens

¿Dónde enseñas? Por lo que leo creo que estaríamos de acuerdo en muchas cosas si habláramos de enseñanza.

Un saludo:

Te he enviado un privado. Hasta luego

Trasteando ayer con VCD decidí separar el refinamiento de píxeles que hace al final para probarlos con otras interpolaciones. Lo puse como opción -R dejando elegir cuántas pasadas quiere hacer el usuario. Pongo aquí unos ejemplos porque me parece impactante.

El primero es una comparación de interpolación bilinear sin hacer refinamiento y haciendo cuatro pasadas:



El tiempo de procesamiento es aceptable si no se eligen unos niveles muy altos, desde luego mucho menos que la función de mediana sensible a bordes y con mejor resultado. Cada pasada de refinamiento supone 2.5 segundos en mi patata de ordenador, a los que habría que sumar el tiempo que lleva calcular rgb_minmax() -8.2 segundos en mi caso-, que es independiente de hacer una o diez pasadas.

Perfeccionando hoy un poco el método hice una versión capada de VCD (más rápida, sin hacer uso de las varianzas), permití definir desde la línea de comando el tamaño de celda para rgb_minmax() y subí el filtro de mediana hasta ponerlo entre la interpolación y el refinamiento de píxeles. La idea es filtrar el ruido de color con pasos de mediana y recuperar el detalle aplicando el refinamiento, al que previamente se le puede aplicar el adaptive noise attenuation de Manuel para terminar de rizar el rizo.

Éste es el resultado (los parámetros están exagerados a propósito, bajándolos se tarda mucho menos y apenas hay diferencia de calidad), lo he hecho con afd para simplificar:



-Y es el umbral de adaptive noise attenuation
-m los pasos de mediana
-R los pasos de refinamiento
-G el tamaño en base al que se calcula rgb_minmax

El ruido de crominancia de alta frecuencia ha pasado a mejor vida y seguro que hay alguna manera de conseguirlo también con el de baja frecuencia. Quizá ampliando la mediana.

Por último con una pasada de Noise Ninja y un ajuste rápido de curvas para compararlo con una muestra que había subido Manuel:



El problema es que al hacer muchas pasadas se ralentiza el proceso y sólo es útil para casos muy concretos. Seguramente se pueda optimizar considerablemente y mejorar el filtro de mediana, pero aquí ya le paso el testigo a Manuel porque no yo tengo ni idea de cómo hacerlo.

¿Cómo lo veis?

Enhorabuena Lassus, tus resultados son espectaculares, pobre gente de DxO .

• ¿Puedes pasarme un TIFF de 16 bits de la imagen de las botellas revelada con AFD -Y1 -m2 -R6 -G21 sin más proceso?
  
• Entiendo que con Noise Ninja sólo has filtrado la crominancia, ¿verdad?
  
• ¿Cuántos segundos tarda en generar esa imagen y cuánto en cada etapa?
  
• ¿Qué hace -R10 sobre una imagen sin ruido? ¿Enfoca los bordes?
  
• ¿Qué hace -R sobre los artefactos de AFD/VCD?
  
• Sobre la mejor forma de aplicar un filtro mediana, el mejor algoritmo es éste... si te animas...
  
• Mi idea, como ya he contado en otro lado, es que el mejor modo de filtrar la crominancia de media/baja/muy baja frecuencia es aplicando un filtro gaussiano de radio grande sobre regiones conectadas de luminancia constante. Sobre cómo implementarlo le estoy dando vueltas y no me parece fácil. ¿Alguna idea?

Un saludo:

Iniciado por ManuelLlorens

Enhorabuena Lassus, tus resultados son espectaculares, pobre gente de DxO .

Es cierto, no se me ocurrió compararlo con DxO, que es la referencia. Podría ser sería interesante.

En verdad son vuestros resultados (de Paul y tuyos). Yo he movido cuatro cosas de sitio, pero todas las funciones son prestadas.

Iniciado por ManuelLlorens

¿Puedes pasarme un TIFF de 16 bits de la imagen de las botellas revelada con AFD -Y1 -m2 -R6 -G21 sin más proceso?

Te paso mejor el ejecutable para que lo reveles tú, que el TIFF ocupa casi 70 MB. Por cierto, ahora que lo veo, en el segundo GIF donde pongo -Y1 debería haber puesto -Y10.

Iniciado por ManuelLlorens

Entiendo que con Noise Ninja sólo has filtrado la crominancia, ¿verdad?

Ésa era la intención, pero ahora mirando el gif dudo si habrá filtrado algo de crominancia. Si así fuera, la reducción parece mínima en cualquier caso.

Iniciado por ManuelLlorens

¿Cuántos segundos tarda en generar esa imagen y cuánto en cada etapa?

Tarda lo suyo. No es funcional hacerlo para hacerlo con grandes lotes porque sería interminable. Con unos parámetros más modestos, digamos -m 1 -R 2 -G 7 tarda seis segundos más que el VCD de Paul Lee, para que te hagas una idea. Llegado un punto seguir subiendo los parámetros es redundante. En el ejemplo que puse -que como dije era exagerado- habrá tardado a ojímetro un par de minutos en mi ordenador, empleando la mitad del tiempo en las pasadas de mediana. El -G lo separé para hacer pruebas, pero no tengo muy claro que sea útil. Para VCD Paul usa el equivalente a -G 7, que parece el compromiso entre calidad y velocidad. Si pones -G 21 te saldrá una barba como la de tu avatar sin que el resultado cambie apenas.

Iniciado por ManuelLlorens

¿Qué hace -R10 sobre una imagen sin ruido? ¿Enfoca los bordes?

Enfoca los bordes pero da lugar a artefactos en las diagonales complicadas y, especialmente mosqueante, amplifica las aberraciones cromáticas. Hasta -R2 o -R 3 hay que fijarse mucho para notarlo si se mira al 100% e incluso diría que la nitidez global mejora ligeramente, pero la verdad no creo que para ISOS bajos merezca la pena. Casi es mejor una máscara de enfoque y así te evitas los posibles artefactos y aberraciones.

Iniciado por ManuelLlorens

¿Qué hace -R sobre los artefactos de AFD/VCD?

-R los extiende algo, pero si antes se le pasa una mediana mejoran en global.

Iniciado por ManuelLlorens

Sobre la mejor forma de aplicar un filtro mediana, el mejor algoritmo es éste... si te animas...

Le echaré un vistazo al código, pero por lo poco que he visto parece que para traducir a notación Coffin hace falta un diccionario avanzado... y yo todavía soy un novato absoluto en C. Vamos, que estoy escribiendo mensajitos en la consola y esas cosas.

Los tiempos que muestran en el gráfico son prometedores, y precisamente ahora la mediana es lo que más tarda.

Iniciado por ManuelLlorens

Mi idea, como ya he contado en otro lado, es que el mejor modo de filtrar la crominancia de media/baja/muy baja frecuencia es aplicando un filtro gaussiano de radio grande sobre regiones conectadas de luminancia constante. Sobre cómo implementarlo le estoy dando vueltas y no me parece fácil. ¿Alguna idea?

Pues la verdad es que no. Lo único que se me ocurre es que mires el código de GREYCstoration o ImageMagick por si te sirven de inspiración.


Un saludo.

He realizado una primera intentona de filtrado de ruido de crominancia que no extienda el color. Es todavía algo muy preliminar, poco más que una prueba de concepto.

El resultado es bastante lento y poco preciso en algunas zonas (que no salen en la imagen), sin embargo en otras es bastante bueno (las que sí salen en la imagen ). Queda aún mucho ruido de muy baja frecuencia, que creo que habrá que filtrar en el espacio de frecuencias porque si no será lentísimo.

Actualización: he añadido la comparación con DxO y ACR.

Las imágenes están interpoladas con AFD y he usado AFD adaptive noise attenuation al 60%. El filtrado de ruido de crominancia está hecho post interpolación en perfectRAW 0.65 (yo creo que en las imágenes de Lassus queda claro que también sabemos limitar el ruido de crominancia pre interpolación, combinando ambas cosas...). Si las hubiera obtenido con VCD y la técnica que ha descubierto Lassus (ver más arriba) habría partido de un menor ruido de crominancia, pero la gracia era tener una imagen en la que la reducción tuviera algo que hacer.

Tengo aún un par de ideas que probar para mejorarlo (una seguro que mejorará algunos de los artefactos que crea), ya os iré contando. Luego habrá que intentar que sea rápido.


He subido mucho la saturación para ver mejor el resultado (se nota mucho el filtrado, cómo el color no se extiende nada y cómo no se ha perdido nada de color - por ejemplo en las pequeñas letras rojas):



Comparar sólo el ruido de crominancia, no lo demás, que en este ejemplo no es comparable. Tampoco pretendo decir que estemos a la altura de los programas comparados (en este aspecto del filtrado de ruido de crominancia en lo demás estamos ya a años luz ), sólo ver si vamos por buen camino.

Creo que en estas imágenes se demuestra, y es algo muy importante, que reducir el ruido de crominancia es fundamental para mantener la resolución original de la imagen (fijaos que en las últimas dos imágenes de perfectRAW la de la derecha parece tener más resolución que la de la izquierda).

Un saludo:

El resultado es muy muy notorio. Has metido ese RAW en ACR a ver qué tal? si algo me gusta de ACR es lo bien que elimina los manchurrones de color. No sé en qué dominio lo hará ni como, pero es rápido y funciona muy bien. Eso sí, me he dado cuenta últimamente que lo he usado un poco, que cuando se le ajusta la nitidez a cero, da imágenes un poco borrosas, como si poner nitidez a 0 implicara un ligero desenfoque en lugar de un enfoque 100% nulo.

Salu2!

Y Feliz Navidad jo jo joooo
(vaya avatar te has puesto nen xDD)

Iniciado por _GUI_

El resultado es muy muy notorio. Has metido ese RAW en ACR a ver qué tal? si algo me gusta de ACR es lo bien que elimina los manchurrones de color. No sé en qué dominio lo hará ni como, pero es rápido y funciona muy bien. Eso sí, me he dado cuenta últimamente que lo he usado un poco, que cuando se le ajusta la nitidez a cero, da imágenes un poco borrosas, como si poner nitidez a 0 implicara un ligero desenfoque en lugar de un enfoque 100% nulo.

Tus deseos son órdenes. No había comparado antes con ACR porque me da el pobre un poco de pena últimamente , no quería hacer leña del árbol caído. Aunque llevas razón que quizás lo que mejor hace es filtrar la crominancia, no será rival para nosotros en el futuro. Otra cosa que ACR hace muy bien (yo creo que el que mejor) es quitar píxeles claramente ruidosos aislados (fíjate en el píxel negro de la letra r de Brewed).

Desde mi punto de vista, lo más triste de ACR es que, usando AHD como dcraw no consiga al menos igualar sus resultados. En cualquier caso no tengo ninguna duda de que Adobe tarde o temprano se pondrá las pilas con este tema.

Iniciado por _GUI_

Y Feliz Navidad jo jo joooo
(vaya avatar te has puesto nen xDD)

Igualmente. Sobre el avatar, , es que en vacaciones descanso del afeitado y en seguida me crece la barba .

Un saludo:

Después de este mesecito de aprendizaje ayer empecé a programas mis funciones desde cero. Pongo esto porque precisamente estoy trabajando en varios filtro para el tratamiento del ruido. En concreto son cuatro, que imagino terminaré fusionando en dos.

Uno de ellos es muy efectivo para el ruido de luminancia y otro para el de crominancia (es un desenfoque de color sensible a bordes con radio ajustable, muy lento todavía).

El caso es que no valen para lo contrario, el de luminancia se carga los colores y el de crominancia la nitidez. Ambos me dan dos arrays en la forma imgxxx[row*width+col][c], y me gustaría superponer imgchroma como si utilizara el filtro de fusión de color de Photoshop a imgluma, extrayendo previamente en CIE_L la luminancia si fuera necesario. ¿Es posible hacerlo?

Estaré fuera hasta el día 5, a ver cómo aguanto el mono de seguir adelante con ellos. Cuando estén un poco más avanzados pongo unas muestras.

Un saludo.

Iniciado por Lassus

Después de este mesecito de aprendizaje ayer empecé a programas mis funciones desde cero. Pongo esto porque precisamente estoy trabajando en varios filtro para el tratamiento del ruido. En concreto son cuatro, que imagino terminaré fusionando en dos.

Estoy deseando ver esos resultados .

Iniciado por Lassus

El caso es que no valen para lo contrario, el de luminancia se carga los colores y el de crominancia la nitidez. Ambos me dan dos arrays en la forma imgxxx[row*width+col][c], y me gustaría superponer imgchroma como si utilizara el filtro de fusión de color de Photoshop a imgluma, extrayendo previamente en CIE_L la luminancia si fuera necesario. ¿Es posible hacerlo?

Claro. Primero tenemos que convertir a modo LAB que viene a ser separar la luminancia de la crominancia, luego tratarlas por separado y volver a juntarlas al final. Tengo que preguntarle a Jacques Demis, que es nuestro experto en gestión de color, con qué algoritmo debemos hacerlo para que sea óptimo.

Un saludo:

Iniciado por ManuelLlorens

Estoy deseando ver esos resultados .

Aún queda bastante camino, son filtros muy sencillitos porque si los intento complicar más me termino perdiendo.

Había hecho cuatro:

-Uno que filtra en la matriz de bayer y que reduce algo la nitidez. De momento está abandonado.
-Otro que filtra la imagen antes de interpolar, que es efectivo a nivel de luminancia pero cambia la luminosidad de los rojos.
-Otro que elimina los píxeles aislados, de una sencillez ridícula pero bastante eficaz.
-El cuarto es el desenfoque sensible a bordes para eliminar el ruido de crominancia de media/baja frecuencia. Es lentísimo y patatero por el momento.

Si consigo algo decente pongo los resultados por aquí.

Iniciado por ManuelLlorens

Claro. Primero tenemos que convertir a modo LAB que viene a ser separar la luminancia de la crominancia, luego tratarlas por separado y volver a juntarlas al final. Tengo que preguntarle a Jacques Demis, que es nuestro experto en gestión de color, con qué algoritmo debemos hacerlo para que sea óptimo.

Investigaré esta tarde sobre el tema. El problema es que habría que interpolar dos veces, una para extraer la luminancia y otra para la crominancia ya que tal cual está ahora son incompatibles. Creo que lo que prentendo es un callejón sin salida.

Un último apunte: Manuel, cuanto más trabajo sobre ello, más me doy cuenta de lo buenos que son AFD respecto a otros algoritmos y tu filtro de ruido. Enhorabuena.

Solamente agradecer y quedar maravillado por el trabajo que estais realizando.

Gracias a ti y al resto.

Un saludo:

Esta mañana he podido meterle un poco más de tiempo al asunto. Sigue estando muy verde, pero algo va saliendo:



Que conste que este recorte no es en el que sale más favorecida, pero es ya el clásico que se utiliza en este foro.

Tras varias pruebas lo que mejor resultado dio es filtrar en la matriz de bayer. Es realmente el único punto en el que un revelador puede actuar con ventaja real respecto a los programas de reducción de ruido.

La luminancia está filtrada muy levemente antes de interpolar. Es una pasada muy rápida que no altera los colores ni un ápice. La crominancia se calcula después de interpolar (esto habría que cambiarlo) con una celda de 31x31 para cada píxel. Como podéis ver, la detección de bordes es absolutamente rudimentaria (parece Fractalius) y, esto lo digo yo, es un filtro muy lento. Posteriormente están unidos en Photoshop (no lo consigo con cielab en dcraw) con un pelín de saturación extra.



¿Cuánto tarda DxO en revelar? Tal y como está no es funcional la parte del filtrado de color, era simplemente para dejar constancia de la idea por si a algún hacha de los que visitan este foro le apetece tomarla.

Un saludo.

Lassus, tiene bastante buena pinta. Independientemente del ruido, la imagen que pones de la crominancia mola .

Extiende un poco el color porque hay ejes que no parece identificarlos, por ejemplo el verde encima de la 'S' de 'Samuel', pero es bastante efectivo.

Un saludo:

A falta de un método más profesional, en ese filtro la detección de bordes es manual. Definí cuatro tipos (los dos planos y dos diagonales) por cuestiones de velocidad, pero tengo por ahí una versión con ocho mucho más efectiva. Sé que programar así es criminal, pero mi curiosidad es más grande que mis conocimientos de C.

Lassus, voy a estar unos días fuera de línea por cuestión de trabajo. A la vuelta prometo explayarme explicando lo que tengo pensado (con importantes aportaciones de Egon) y cómo hacerlo para que puedas discutirlo y después implementarlo tú primero.

Un saludo:

Ya explicarás con calma por aquí lo que tienes en mente, tengo mucho interés. No pongas deberes muy complicados, que aún estoy en la fase de C para novatos. De momento he dejado ese filtro en punto muerto y me he puesto a toquetear en la matriz de bayer, mucho más potente y productivo.

Por cierto, esos puntos negros que deja AFD (por ejemplo los de la imagen donde comparabas tu implementación y la de Paul) tienen dos causas: píxeles no captados en el propio sensor y otros creados en la función scale_color() al aplicar punto negro, saturación, WB, etcétera. Ambos son muy fácilmente detectables y promediables con su entorno. Este fin de semana echaré un vistazo detenido a ver en qué punto de la función se crean y si se puede cambiar algo para que dejen de aparecer.

Un saludo.

Hola todos,

este es mi primer comentario en este foro, aunque llevo tiempo siguiéndos. Seré breve por el momento. mi duda es la siguiente: ¿por qué no usais para el ruido un "bilateral filter" (en Photoshop "smart blur") o un NL-means, que es aún mejor? Con el estado actual de la investigación matemática al respecto, las soluciones ad-hoc suelen ser bastante subóptimas.

Subo un par de imágenes de ejemplo. Obviamente, se trata de un caso exageradamente extremo, con el fín de destacar el potencial de estas técnicas.
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Iniciado por qwebeck

Hola todos,
este es mi primer comentario en este foro, aunque llevo tiempo siguiéndos. Seré breve por el momento. mi duda es la siguiente: ¿por qué no usais para el ruido un "bilateral filter" (en Photoshop "smart blur") o un NL-means, que es aún mejor? Con el estado actual de la investigación matemática al respecto, las soluciones ad-hoc suelen ser bastante subóptimas.

Pues bienvenido, qwebeck, tus propuestas son asimismo bienvenidas. Te cuento mi opinión al respecto, que no es más que eso, una opinión.

Hasta donde yo entiendo el Smart Blur de PS es un selective gaussian filter y no un bilateral filter, pero puedo estar equivocado. Nuestra idea va por esa misma línea, por incorporar un filtro de ese tipo pero sólo para el ruido de crominancia que es el que nos molesta, la luminancia la queremos íntegra, con su ruido como grano fino monocromático de tipo fotográfico. Luego al que no le guste que la quite, para eso hay programas muy buenos (especialmente para el ruido de luminancia porque TODOS los que yo he utilizado extienden miserablemente el color, lo que llaman color smearing). El ruido de crominancia, por el contrario, no tiene aspecto fotográfico, al menos en el sentido más tradicional y analógico del concepto.

Por otro lado, dcraw ya incorpora un filtro de ruido basado en wavelets que, de nuevo hasta donde yo entiendo, es una versión más potente y más respetuosa con la textura que los filtros bilaterales. De hecho, dcraw tuvo un filtro de ese tipo hasta que Coffin decidió sustituirlo por el actual; por algo sería.

El filtrado mediante wavelets de Coffin es bueno para quitar ruido en imágenes poco ruidosas (limpiar el cielo por ejemplo al usar un ISO medio/bajo), etc. Pero para imágenes con ISOs altas, esos filtros ven el ruido como textura y no lo eliminan (sólo tienes que probar a usarlo en una imagen con ISO alta y verás que o no quita nada de nada o quita toda la textura) y suelen dejar ruido alrededor de los bordes. Además, como ya he dicho, en imágenes con ISOs altas queremos quitar los píxeles más ruidosos y el ruido de croma, pero dejar el ruido de luminancia. De ahí que hayamos incorporado una atenuación de ruido (que sirve para quitar hot pixels pero no filtra nada en espacio de frecuencias). Todo este procesado se realiza antes de interpolar, porque también entendemos que, si bien lo óptimo es que sea el propio algoritmo de interpolación el que tenga en cuenta el ruido, los actuales (aunque ya se va avanzando algo en esa línea) no lo hacen.

Respecto a NL-means: a mí personalmente me gusta mucho el resultado de este algoritmo (es lo que utiliza DxO Optics, como sabrás), pero es extremadamente lento y tiene cierta tendencia a "inventarse el resultado", lo que tiene toda la lógica del mundo teniendo en cuenta su origen como algoritmo generador de texturas. Es cierto que todos los algoritmos que quitan ruido se inventan algo (y los que interpolan), pero NL-means (lo mismo que NLD, non local demosaicing, la versión para interpolar del mismo algoritmo, también de Antoni Buades y también utilizada en DxO) tienen "demasiada imaginación", de hecho DxO Optics crea más ruido del que hay en la imagen, aunque luego lo quita muy eficazmente.

La familia de algoritmos non-local son lentos hasta el punto de que en DxO están implementado en la GPU porque de lo contrario son demasiado lentos, además estoy casi seguro de que su implementación en DxO está capada, vamos que no realiza todas las pasadas que serían óptimas (y desde luego no te deja especificarlo, lo que sería un plus para este programa).

Creo que podemos lograr resultados igual de eficaces y mucho más rápidos con nuestra propia aproximación basada en un selective gaussian blur + flood fill aplicado sólo a la crominancia. Pero ya veremos...

Respecto a tu ejemplo, completamente espectacular en muchos sentidos, lo cierto es que la imagen original apenas tiene textura de la misma frecuencia que el ruido, ¿no crees? Y donde la había se ha perdido totalmente. A nosotros nos gustaría más un resultado como este (con nosotros no sé muy bien a quién me refiero en realidad ):


que, si bien sigue siendo notoriamente ruidoso, da un aspecto más natural y parece tener más detalle en las texturas (por todo aquello de la acutancia y el ruido). Lo malo de esta imagen (la he pasado por Noise Ninja quitando todo el ruido de crominancia y algo del de luminancia), y es en lo que estamos en este momento, es lo que se ve claramente en los dientes y el borde de la cara, que el color rojo ha invadido zonas que no le pertenecían. Parece sencillo (más en una imagen como esta) limitar con una detección de ejes ese problema (o con un gassiano selectivo, que viene a ser lo mismo).

Un saludo:

Iniciado por Lassus

Por cierto, esos puntos negros que deja AFD (por ejemplo los de la imagen donde comparabas tu implementación y la de Paul) tienen dos causas: píxeles no captados en el propio sensor y otros creados en la función scale_color() al aplicar punto negro, saturación, WB, etcétera. Ambos son muy fácilmente detectables y promediables con su entorno. Este fin de semana echaré un vistazo detenido a ver en qué punto de la función se crean y si se puede cambiar algo para que dejen de aparecer.

Lassus no entiendo esto: cómo pueden "crearse" los puntos negros en scale_color()? el ajuste de punto negro por ejemplo, de acuerdo que llevará a negro valores ruidosos que quedaron por debajo del punto negro de la captura, pero estarán rodeados de otros píxeles o bien también negros o casi, porque lo que contendrán será ruido. Y los otros procesos que comentas tampoco veo que puedan crear negros. Yo creo que vienen del fotocaptor y ya está.

Salu2

@quebeck:

Yo no puedo discutir sobre los mejores algoritmos para eliminación de ruido, pues la verdad es que conozco muy poco sobre el funcionamiento de estos algoritmos.

La imagen que pones da un resultado espectacular (como dice Manuel, en muchos sentidos ).
Pero estoy de acuerdo con Manuel en que el aspecto es muy poco natural.
El aspecto de la imagen resultante es el de una imagen sintética, nada natural.
Más bien parecería un mural pintado con aerosol que una fotografía.
Además los bordes tienen un aspecto "con escalones" que restulta muy poco agradable.

La imagen que pone Manuel tiene mucho más ruido, evidentemente, pero se inventa menos cosas y resulta algo más natural.

Esto puede deberse a haber utilizado una imagen con un ruido excesivo. Habría que ver cómo trabaja ese algoritmo NL con imagenes un poco "más reales" con ruido alto, pero en donde en la imagen original el motivo fuera más reconocible, y hubiera algo de textura (en la que pones el ruido se ha comido las texturas casi por completo, por lo que la cara de la chica aparece "plana" en el resultado).

Bienvenido al foro y gracias por tus comentarios.

Da gusto verte por aquí, Fernando.

Un abrazo:

Manuel, aunque no participo mucho últimamente si que sigo todo lo que escribes.

No contesto mucho porque muchas veces a duras penas entiendo lo que decís, pues son cosas muy técnicas, y tengo poco que aportar.

Veo que las cosas las llevas a buen ritmo.
A ver si Egon puede acabar la versión con los wxWidgets y puedo ver el código, para poder empezar a hacer alguna cosilla (programar me refiero).
Aunque le tengo un poco de miedo a eso del C++, si te soy sincero

Muchas gracias, Manuel, por las aclaraciones. Si bien llevaba tiempo siguiendo el foro, es ahora cuando he entendido realmente la filosofía.

En cualquier caso, por el ejemplo que has subido, veo que no dejais intacta la luminancia (muestra tb un filtrado, ¿o es sólo apariencia?).

Respecto a que el ejemplo que subí carece de textura, y que allá donde la había, NL-means la ha eliminado y sustituido por cosas inventadas, os subo otro ejemplo. La pregunta es, ¿existe objetivamente en la imagen con ruido textura alguna que no se haya conservado en la imagen filtrada?



Por último, aclarar que no es mi intención atacar perfectRAW, sólo que apenas dispongo de tiempo para darle a mis comentarios un tono más correcto. Disculpadme, por favor.

Un saludo,
Pablo

qwebeck, me he permitido editarte la entrada porque no se veía la imagen, espero que no te moleste. De imageshack, copia sólo la URL de la imagen y ponla a mano entre tags IMG.

Iniciado por qwebeck

En cualquier caso, por el ejemplo que has subido, veo que no dejais intacta la luminancia (muestra tb un filtrado, ¿o es sólo apariencia?).

Sí, he quitado un poco de ruido de luminancia usando Noise Ninja para simular el efecto de nuestra atenuación de ruido de luminancia (he actualizado la entrada de arriba para evitar confusiones). Como digo arriba, sí queremos filtrar un poco la luminancia y quitar los píxeles más ruidosos para dejar un ruido de luminancia monócromo y uniforme (agradable).

Iniciado por qwebeck

Respecto a que el ejemplo que subí carece de textura, y que allá donde la había, NL-means la ha eliminado y sustituido por cosas inventadas, os subo otro ejemplo. La pregunta es, ¿existe objetivamente en la imagen con ruido textura alguna que no se haya conservado en la imagen filtrada?

Es una buena pregunta. Si lo que buscamos es dejar la imagen limpia de todo aquello que muy probablemente no estaba en la imagen original, que sería un objetivo más científico, entonces efectivamente, quitaríamos todo el ruido posible con algún algoritmo tan potente como NL-means. Aunque ya puestos a usar algoritmos potentes y lentos, probablemente LPA-ICI da aún mejores resultados, aunque por supuesto se carga textura que, ojo, sí estaba en la imagen ruidosa (mira los carrillos de los loros):



Pero nuestro objetivo es tener una imagen agradable que al mismo tiempo represente la realidad de un modo plausible, que tenga algo de grano no es un problema si el precio a pagar por no tenerlo es que la imagen no parezca real. Cuando el fotógrafo tira a ISOs altas asume que tendrá grano, lo que no quiere es una imagen llena de manchas de colores ni puntos blancos y negros que destaquen demasiado. Un grano fino (de 1 sólo pixel) y gris sí es aceptable.

Otro tema, no menos importante es que la imagen esté (a pesar del ruido) suficientemente saturada y aguante bien que se levanten las sombras. En eso un tratamiento correcto del ruido (y de la precisión en la interpolación) es fundamental. De ahí que en al algoritmo de atenuación de ruido lo llamara así, atenuación y no reducción, quería dejar claro que no pretende quitar el ruido, sino sólo hacerlo aceptable.

Por otro lado, al ojo la imagen parece que tiene más textura, más enfocada y con menos artefactos si se mantiene algo del ruido. Dado que el ojo necesita fijar detalles de la imagen, si le damos artefactos no camuflados tras el ruido los encontrará, mientras que, a través de un grano fino, el ojo (más bien el cerebro) reconstruye una imagen limpia (limpia en el sentido de natural, de "entendible" o interpretable) y, sin embargo, sin artefactos.

Mira esta página de Cambridge in Colour: "[...]Image noise can be both very fine and have a very high acutance-- tricking the eye into thinking sharp detail is present."

Por cierto que en la frente de la segunda imagen que has puesto se nota mucho la invención de cosas a la que me refiero. Aparece una raya horizontal blanca y falta un mechón de pelo y sin embargo aparece más a la derecha otro que no estaba tan marcado en la imagen original.

Iniciado por qwebeck

Por último, aclarar que no es mi intención atacar perfectRAW, sólo que apenas dispongo de tiempo para darle a mis comentarios un tono más correcto. Disculpadme, por favor.

No hay nada que disculpar. Aquí cada uno puede dar la opinión que quiera. Pero no te preocupes porque tus comentarios no resultan ofensivos en absoluto y todo lo que nos haga pensar es bueno para el proyecto.

De todos modos el ruido RAW no es exactamente igual que el ruido de color añadido a la imagen a posteriori.

Un saludo:

Aunque se que tengo poco conociemiento os doy mi opinión.

Haciendo probaturas comparé hace poco DXO y PerfectRaw con un raw a 1600 iso de la nikon d90 creo recordar.
DXO se come la imagen, personalmente no me gusta nada.

No solo debemos ver lo que hace la interpolación en un recorte al 100%, creo que hay que verla tambien reducida, y ahí de un golpe de vista ví que se comía las texturas y se quedaba artificial.

En la imagen del loro idem.

Por cierto en el cine vemos un grano conseguido a propósito que da mayor sensación de realismo, que por cierto me gusta