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Rauschen bei hohen ISO-Zahlen beim CMOS-Sensor
- Themenersteller quit007
- Erstellt am
baauu ... das ist mal eine Frage!
CMOS ist von der Art der Dotierung anders als normale CCDs. Die Adressierung und das Auslesen ist auch komplett anders. Man kann das so nicht wirklich vergleichen.
CMOS ist von der Art der Dotierung anders als normale CCDs. Die Adressierung und das Auslesen ist auch komplett anders. Man kann das so nicht wirklich vergleichen.
Ich bin immer daran interessiert, etwas Neues zu lernen, in diesem Fall sehe ich aber nicht wirklich den Zusammenhang.
Was soll, bzw. vor allem wo soll die Gaussverteilung sein? (Und welchen praktischen Wert könnte das Wissen darüber haben.)
Wenn man sich eine dunkle Fläche eines High-ISO-Bilds anschaut, dann handelt es sich beim Rauschen lediglich darum, dass einzelne Pixel dunkel bzw. heller sind (oder Farbabweichungen vorliegen), obwohl das ursprüngliche Signal relativ einförmig (relativ gleichmässig dunkel, gleich gefärbt) war. Wo soll da also die Gaussverteilung liegen? In einem Pixel-Cluster bestimmter Grösse? In Ausleserichtung, oder quer dazu?
Die RAW-Daten sind ja schon bearbeitete, digitalisierte Signale: bedingt durch die Schwäche des Signals bei hohen ISOs - und das dadurch relevant werdende thermische Rauschen und Ausleserauschen (und welche andren Rausch-Ursachen es sonst noch geben mag) - werden Pixel fehlerhaft interpretiert, was zu den Helligkeits- und Farbschwankungen führt.
Auf das ursprüngliche analoge Signal haben wir ja keinen Zugriff, wenn wir die RAW-Dateien nachbearbeiten.
Das Rauschen kann je nach Farbauszug durchaus unterschiedlich ausfallen, d. h. es ist ohne weiteres möglich, dass der Rotauszug weniger rauscht als der Blauauszug; ausserdem sind Interlinearsensoren (nicht notwendig CMOS, gibt's auch bei CCD) verhältnismässig anfällig für Banding. Doch auch da sehe ich nirgendwo, wo die Gaussverteilung sein soll bzw. wo das Wissen um eine solche einen praktischen Wert hätte.
Ich bin jetzt wirklich KEIN Fachmann auf dem Gebiet, sondern bestenfalls gebildeter Laie - eher aber blutiger Amateur; mich würd aber schon interessieren, worum es dir in deinem Posting eigentlich geht - denn wirklich verstanden hab ich das nicht.
Was soll, bzw. vor allem wo soll die Gaussverteilung sein? (Und welchen praktischen Wert könnte das Wissen darüber haben.)
Wenn man sich eine dunkle Fläche eines High-ISO-Bilds anschaut, dann handelt es sich beim Rauschen lediglich darum, dass einzelne Pixel dunkel bzw. heller sind (oder Farbabweichungen vorliegen), obwohl das ursprüngliche Signal relativ einförmig (relativ gleichmässig dunkel, gleich gefärbt) war. Wo soll da also die Gaussverteilung liegen? In einem Pixel-Cluster bestimmter Grösse? In Ausleserichtung, oder quer dazu?
Die RAW-Daten sind ja schon bearbeitete, digitalisierte Signale: bedingt durch die Schwäche des Signals bei hohen ISOs - und das dadurch relevant werdende thermische Rauschen und Ausleserauschen (und welche andren Rausch-Ursachen es sonst noch geben mag) - werden Pixel fehlerhaft interpretiert, was zu den Helligkeits- und Farbschwankungen führt.
Auf das ursprüngliche analoge Signal haben wir ja keinen Zugriff, wenn wir die RAW-Dateien nachbearbeiten.
Das Rauschen kann je nach Farbauszug durchaus unterschiedlich ausfallen, d. h. es ist ohne weiteres möglich, dass der Rotauszug weniger rauscht als der Blauauszug; ausserdem sind Interlinearsensoren (nicht notwendig CMOS, gibt's auch bei CCD) verhältnismässig anfällig für Banding. Doch auch da sehe ich nirgendwo, wo die Gaussverteilung sein soll bzw. wo das Wissen um eine solche einen praktischen Wert hätte.
Ich bin jetzt wirklich KEIN Fachmann auf dem Gebiet, sondern bestenfalls gebildeter Laie - eher aber blutiger Amateur; mich würd aber schon interessieren, worum es dir in deinem Posting eigentlich geht - denn wirklich verstanden hab ich das nicht.
Photonenrauschen, bedingt durch Unterschiede in der Quanteneffizienz der Pixel. In den helleren Flächen dürfte der Anteil signifikant sein (Astrofotografie)
Gruß Helmut
In der Natur ist fast Alles normalverteilt, weil die Summe von n Zufallsvariablen gleicher Verteilung mit n -> inf normalverteilt ist. Bemerkenswerte Ausnahmen sind Sprungwahrscheinlichkeiten, die gerne Poisson-verteilt sind. Aber
was weiß man schon in der Statistik/Stochastik?
Gauss heisst ja nicht, daß sich da so runde Gebilkde wie beim Gausschen Weichzeichner bilden. Das heisst mehr so "wenn ich auf dei Mitte ziele, mit welcher Warscheinlichkeit liege ich wie weit daneben". Das muß ja nicht auf den Ort wie beim Weichzeichner bezogen sein. Wenn ein Sensor mit 50% belichtet werden soll, mit welcher Warscheinlichkeit kommen dann 49%, 48%, 51%... dort an.
Zum Thema fällt mir ein, daß die Sensorpixel im Prinzip erstmal alle gleich sind. Der Farbfilter davor ist anders, und die Pixel sind für kurze Wellenlängen (blau) weniger empfindlich. Zum Ausglich wird Blau mehr verstärkt, was das Rauschen in Blau erhöht. Keine Ahnung, ob und wie das die Verteilung ändert.
Ich würde einfach mal ohne Objektiv einen hellen Himmel fotografieren, so +2 Blenden überbelichtet. Dann das Raw linear entwickeln und mal gucken, ob das Histogramm dann nach Gauss aussieht, wenn man's oben und unten ordentlich beschneidet. Wenn das nicht reicht würde ich mal sehen, ob sich mit DCRaw da nicht die einzelnen Kanäle abgreifen lassen.
Wie das großflächige Farbrauschen bei hohen ISO entsteht würde mich alelrdings auch mal interessieren... Da muß sich ja über mehrere Pixel hinweg eine gewissen Tendenz bilden.
EDIT: Nach ein bisschen gucken in der Wikipedia zu Poission und Gauss stelle ich fest, daß ich keine Ahnung habe
Zum Thema fällt mir ein, daß die Sensorpixel im Prinzip erstmal alle gleich sind. Der Farbfilter davor ist anders, und die Pixel sind für kurze Wellenlängen (blau) weniger empfindlich. Zum Ausglich wird Blau mehr verstärkt, was das Rauschen in Blau erhöht. Keine Ahnung, ob und wie das die Verteilung ändert.
Ich würde einfach mal ohne Objektiv einen hellen Himmel fotografieren, so +2 Blenden überbelichtet. Dann das Raw linear entwickeln und mal gucken, ob das Histogramm dann nach Gauss aussieht, wenn man's oben und unten ordentlich beschneidet. Wenn das nicht reicht würde ich mal sehen, ob sich mit DCRaw da nicht die einzelnen Kanäle abgreifen lassen.
Wie das großflächige Farbrauschen bei hohen ISO entsteht würde mich alelrdings auch mal interessieren... Da muß sich ja über mehrere Pixel hinweg eine gewissen Tendenz bilden.
EDIT: Nach ein bisschen gucken in der Wikipedia zu Poission und Gauss stelle ich fest, daß ich keine Ahnung habe
Zuletzt bearbeitet:
Hmm, eigentlich müsste man sowas doch messen können. Etwa mit folgendem Aufbau: Graukarte und Kamera jeweils auf ein Stativ setzen, ein (Makro-)Objektiv an die Kamera schrauben und maximal möglich defokussieren. Dann hat man je nach ISO-Einstellung und Shutter unterschiedliche Grauwerte von schwarz bis weiß, und die jeweils homogen über das ganze Bild. Dann ein paar Aufnahmen machen (im Prinzip sollten 10 Mio Pixel einer Aufnahme aber auch für die Statistik reichen) und das Histogramm berechnen. Und dann alle möglichen Verteilungsfunktionen in das Histogramm hineinfitten und sehen, welche am besten passt. Das kann man dann für alle ISO-Einstellungen und Grauwertstufen wiederholen, um irgendwelche Abhängigkeiten der Standardabweichung (oder anderer Parameter) von beiden Parametern zu bestimmen.
Ok, auf diese Weise misst man nur die PDF des Gespanns Sensor-Verstärker-Ausleseelektronik plus eventueller Rauschminderungsalgorithmen/Bayer-Interpolationsalgorithmen, aber das ist zum Fotografieren auch die einzig interessante Größe (sowas wie die Konstanz des Signal-Rauschabstandes des Sensors mag für die Hersteller sicher interessant sein, wohl aber weniger für den, der den Auslöser der Kamera drückt)
EDIT: Eine kurze Suche hat übrigens folgendes ergeben: http://www.mit.tut.fi/staff/Hytti/ISONA.html
coon
Ok, auf diese Weise misst man nur die PDF des Gespanns Sensor-Verstärker-Ausleseelektronik plus eventueller Rauschminderungsalgorithmen/Bayer-Interpolationsalgorithmen, aber das ist zum Fotografieren auch die einzig interessante Größe (sowas wie die Konstanz des Signal-Rauschabstandes des Sensors mag für die Hersteller sicher interessant sein, wohl aber weniger für den, der den Auslöser der Kamera drückt)
EDIT: Eine kurze Suche hat übrigens folgendes ergeben: http://www.mit.tut.fi/staff/Hytti/ISONA.html
coon
Zuletzt bearbeitet:
quit007
Themenersteller
@coon:
Danke den für den Link, da stand explizit drin, daß auch der Darkframe von Canon (Raw) poissonverteilt ist.
Für große Mittelwerte kann sie gut durch gaußverteilung angenähert werden.
In meiner Frage ging es mir konkret darum, was der beste Weg ist, Rauschen zu reduzieren, wenn man zwei oder drei identische Aufnahmen hat.
Aus Astro weiß ich, daß man oft über Aufnahmen mittelt.
Wenn man (der Einfachheit halber) Gaußverteilungen annimmt, und zunächst die zwei Bilder addiert, so ist die Varianz der resultierenden Helligkeitsverteilung VR= V1+V2. Bei gleicher Belichtung der Einzelbilder gilt V1=V2=V und dadurch VR=2V. Die (Standard-)Breite der Helligkeitsverteilung des resultierende Bildes ist deshalb sqrt(2)=1.414. Die Helligkeit des Bildes ist aber doppelt so groß wie der Einzelbilder. Man muß also noch durch zwei teilen. Die Breite der Helligkeitsschwankungen ist dann 0,707. Grob gesagt wurde das Rauschen durch das Mitteln auf 70% reduziert.
Wenn man aber jetzt z. B. nicht mittelt, sondern eine Bildüberlagerungsfunktion nutzt wie "Wenn dunkler". Dann wird doch die Helligkeit der übereinanderliegenden Pixel miteinander verglichen, und das dunklere Pixel genommen.
Bei einer Gaußverteilung und zwei Bildern reduziert dieses Verfahren das Rauschen genauso gut wie das Mitteln.
Ab drei Bildern ist aber das Mittelungsverfahren effizienter.
Falls aber die Verteilung nicht gaußförmig ist, sondern wie bei Poisson erst steil ansteigt, um dann später in einen langen Schwanz abzufallen, so ist das "wenn dunkler"-Verfahren definitiv von Vorteil.
Dummerweise geht die P.-Verteilung ab einem genügend hohem Mittelwert in die Gaußverteilung über und der Vorteil dadurch verloren.
Das gilt aber wahrscheinlich noch nicht bei raw mit 4095 Abstufungen. Da kann der Mittelwert nicht groß genug werden.
Und bei 14bit raw mit 16383 Abstufungen vielleicht schon, aber das Rauschn stört hauptsächlich in den dunklen Bereichen, wo der Mittelwert niedrig ist.
Ich werde probieren, die RGB-Kanäle separat mit dem "wenn dunkler"-Verfahren zu entrauschen, vielleicht bringts was.
Danke den für den Link, da stand explizit drin, daß auch der Darkframe von Canon (Raw) poissonverteilt ist.
Für große Mittelwerte kann sie gut durch gaußverteilung angenähert werden.
In meiner Frage ging es mir konkret darum, was der beste Weg ist, Rauschen zu reduzieren, wenn man zwei oder drei identische Aufnahmen hat.
Aus Astro weiß ich, daß man oft über Aufnahmen mittelt.
Wenn man (der Einfachheit halber) Gaußverteilungen annimmt, und zunächst die zwei Bilder addiert, so ist die Varianz der resultierenden Helligkeitsverteilung VR= V1+V2. Bei gleicher Belichtung der Einzelbilder gilt V1=V2=V und dadurch VR=2V. Die (Standard-)Breite der Helligkeitsverteilung des resultierende Bildes ist deshalb sqrt(2)=1.414. Die Helligkeit des Bildes ist aber doppelt so groß wie der Einzelbilder. Man muß also noch durch zwei teilen. Die Breite der Helligkeitsschwankungen ist dann 0,707. Grob gesagt wurde das Rauschen durch das Mitteln auf 70% reduziert.
Wenn man aber jetzt z. B. nicht mittelt, sondern eine Bildüberlagerungsfunktion nutzt wie "Wenn dunkler". Dann wird doch die Helligkeit der übereinanderliegenden Pixel miteinander verglichen, und das dunklere Pixel genommen.
Bei einer Gaußverteilung und zwei Bildern reduziert dieses Verfahren das Rauschen genauso gut wie das Mitteln.
Ab drei Bildern ist aber das Mittelungsverfahren effizienter.
Falls aber die Verteilung nicht gaußförmig ist, sondern wie bei Poisson erst steil ansteigt, um dann später in einen langen Schwanz abzufallen, so ist das "wenn dunkler"-Verfahren definitiv von Vorteil.
Dummerweise geht die P.-Verteilung ab einem genügend hohem Mittelwert in die Gaußverteilung über und der Vorteil dadurch verloren.
Das gilt aber wahrscheinlich noch nicht bei raw mit 4095 Abstufungen. Da kann der Mittelwert nicht groß genug werden.
Und bei 14bit raw mit 16383 Abstufungen vielleicht schon, aber das Rauschn stört hauptsächlich in den dunklen Bereichen, wo der Mittelwert niedrig ist.
Ich werde probieren, die RGB-Kanäle separat mit dem "wenn dunkler"-Verfahren zu entrauschen, vielleicht bringts was.
Nach meinem Verständnis ist nur das Schrotrauschen Poisson-verteilt, also die Wahrscheinlichkeit für das entstehen eines thermisch erzeugten Elektrons. Wenn man berücksichtigt, daß für jede ADU mehrere Elektronen gebraucht werden, kommen selbst für kleine Werte ein paar Dutzend oder auch Hundert Elektronen zusammen und dann bist im Wesentlichen wieder bei einer Normalverteilung. Aber laß uns wissen, was Dein Experiment ergibt.
quit007
Themenersteller
@zzzip: 
Ach, das wird ja immer schöner.
Bis zu deinem Beitrag dachte ich, nur die einzelnen Farbabstufungen sind
Poisson oder Gaußverteilt.
Wenn man natürlich (richtigerweise) sagen muß die Elektronen sind P.- oder G.-verteilt, dann ist jetzt die Frage wichtig, was für eine Verteilung daraus für die Helligkeitsabstufungen auf Pixellevel folgt.
Denn meine Rechnungen gelten nur für die Verteilungen der Helligkeiten.
Diese können doch aber durch die Entwicklungseinstellungen im Raw-Konverter wie Kontrast und Exposure und etc. gescheit durcheinander gebracht werden ? Oder irre ich mich da ?
Ojeoje, das wird komplizierter als ich anfangs dachte
Naja eine Möglichkeit ist vielleicht, mal an einer uniformen Stelle im entwickelten Bild die Rauschstatistik festzustellen, und dann nochmal zu gucken was besser ist.
Für die Tapferen, die sich diesen Thread immer noch durchlesen, werde ich demnächst (+- 1 Woche 
) mal die Bildergebnisse in Bild und Rechnung posten.
Ach, das wird ja immer schöner.
Bis zu deinem Beitrag dachte ich, nur die einzelnen Farbabstufungen sind
Poisson oder Gaußverteilt.
Wenn man natürlich (richtigerweise) sagen muß die Elektronen sind P.- oder G.-verteilt, dann ist jetzt die Frage wichtig, was für eine Verteilung daraus für die Helligkeitsabstufungen auf Pixellevel folgt.
Denn meine Rechnungen gelten nur für die Verteilungen der Helligkeiten.
Diese können doch aber durch die Entwicklungseinstellungen im Raw-Konverter wie Kontrast und Exposure und etc. gescheit durcheinander gebracht werden ? Oder irre ich mich da ?
Ojeoje, das wird komplizierter als ich anfangs dachte
Naja eine Möglichkeit ist vielleicht, mal an einer uniformen Stelle im entwickelten Bild die Rauschstatistik festzustellen, und dann nochmal zu gucken was besser ist.
Für die Tapferen, die sich diesen Thread immer noch durchlesen,
werde ich demnächst (+- 1 Woche ) mal die Bildergebnisse in Bild und Rechnung posten. Also ich würde mal ganz naiv denken, daß die Verteilung, die ein Pixel in X Bildern hat, die gleiche Kurve ergibt wie X Pixel in einem Bild... Auch wenn man das Schema der Kurve gar nicht benennen kann, kann man das ja in einer Tabelle speichern.
-Mehrere Raw-Bilder mit unterschiedlicher Belichtung machen.
-RGB-Pixel sind unterschiedlich belichtet, darum hier nach Farbe getrennt für jedes Bild 3 Kurven erzeugen und abspeichern.
-Macht am Ende eine große Sammlung verschiedener Kurven. Im besten Falle für jede richtige Helligkeit im Raw eine, dürfte man aber kaum so machen können. Also werden die meisten Kurven interpoliert sein.
Bei der späteren Anwendung gäbe es dann halt mehrere Bilder. Die Werte eines Pixels holen und gucken, auf welche Kurve das am besten passt.
Auf diese Weise würde ich dann verschieden belichtete Darkframes "entrauschen" und dann mal sehen, ob man damit nicht noch unterschiedliche Pixelempfindlichkeiten eliminieren kann. Über diese Ecke, daß die einzelnen Pixel ja auch unterschiedlich reagieren können und auch verschiedenes Rauschen gesammelt haben können muß man aber nochmal nachdenken.
-Mehrere Raw-Bilder mit unterschiedlicher Belichtung machen.
-RGB-Pixel sind unterschiedlich belichtet, darum hier nach Farbe getrennt für jedes Bild 3 Kurven erzeugen und abspeichern.
-Macht am Ende eine große Sammlung verschiedener Kurven. Im besten Falle für jede richtige Helligkeit im Raw eine, dürfte man aber kaum so machen können. Also werden die meisten Kurven interpoliert sein.
Bei der späteren Anwendung gäbe es dann halt mehrere Bilder. Die Werte eines Pixels holen und gucken, auf welche Kurve das am besten passt.
Auf diese Weise würde ich dann verschieden belichtete Darkframes "entrauschen" und dann mal sehen, ob man damit nicht noch unterschiedliche Pixelempfindlichkeiten eliminieren kann. Über diese Ecke, daß die einzelnen Pixel ja auch unterschiedlich reagieren können und auch verschiedenes Rauschen gesammelt haben können muß man aber nochmal nachdenken.
Gast_57713
Guest
Vielleicht hilft das weiter: https://www.dslr-forum.de/showthread.php?t=250336
quit007
Themenersteller
Sehe ich genauso. Deshalb würde ich für die Rauschstatistik einen Bereich mit gleicher Helligkeit auswerten.
Man kann ja davon ausgehen (bis auf Hotpixel und Darkpixel), daß die Zufallsschwankungen einer über die Fläche konstant hellen Bereichs gleich wahrscheinlich sind.
oder im selben Bild unterschiedlich helle Stellen auswerten.
Wobei ich zwei Bilder nur mit möglichst einer Operation entrauschen möchte, d. h. entweder mitteln oder "wenn dunkler" oder so.
Aber damit würden auch die speziell eingestellten Raw-Konverter Einstellungen nicht mehr ins Gewicht fallen, weil man "experimentell" sieht
was sie mit welcher Helligkeit und Farbe anstellen.
Die Statistiken von unterschiedlich hellen Stellen könnten feststellen helfen was man für ein Verfahren am Ende nehmen sollte.
Richtig.
Das eigentliche Entrauschen "wenn dunkler" würde ich definitiv nach Kanälen separiert machen. Es kann ja sein, daß in Bild1 ein bestimmtes Pixel im Rot zu hell ist und in Bild 2 in blau zu hell ist. "Wenn dunkler" würde zwar den dunkleren Wert nehmen, der aber immer noch viel zu hoch ist.
Das mit den Kurven habe ich leider nicht verstanden
@Wolfgang:
Cool, danke für die info!
Knapp 1000 elektronen im Dunkelstrom bei 30s
Wegen ISO hab ich dort in dem Thread nochmal nachgefragt.
Aber dann wird die Form der Statistik relativ schnell klar, sobald man weiß wieviele Photonen
angekommen sind.
Aber das läßt sich relativ leicht ungefähr ausrechnen.
Zuletzt bearbeitet:
Das Rauschen gilt meiner Meinung nach primär für die Farbkanäle, Luminanz wird bei einer Farb-Kamera sowieso nur synthetisch durch Aufsummieren der Farben hergestellt.
Weiters könnte ich mir bei deiner Minimumbildung (statt Durchschnitt oder Median) erhebliche Probleme bei Chipdefekten (dead-pixel, Spalten mit geringer charge-transfer-efficiency,...) vorstellen.
Ich denke daß wir in der Astrofotografie bereits einige Mannwochen in die optimale Lösung des Rauschproblems gesteckt haben und da gilt noch immer Mitteln (in welcher Form auch immer: Average,Median,SigmaClip) als Maß der Dinge.
Trotzdem viel Spaß beim weitertüfteln
Manchmal ist ja auch der Weg das Ziel
Falls du ein Freeware Tool suchst mit dem man DSLR Bilder statistisch analysieren kann dann
greif mal zu fitswork: http://freenet-homepage.de/JDierks/softw.htm
Unbedingt beim Laden der Bilder die Farbinterpolation deaktivieren.
lg,
Michael
PS.: noch ein Link der die Zusammenhänge für Astrofotografen zusammenfaßt:
http://www.astro.uni-bonn.de/~mischa/datareduction.html
quit007
Themenersteller
Das glaube ich auch
.Wie ich schon festgestellt habe, im Post https://www.dslr-forum.de/showpost.php?p=3387016&postcount=8 , bei drei Bildern und einer Gaußverteilung lohnt sich Mittelung definitv mehr als Minimum.
Aber abhängig von der Anzahl bzw. Rauschverteilung (Ich hab sehr dunkle Bilder, die ich um mehr als 2 Blenden puschen muß) glaube ich
, daß ich das Rauschen mit Minimum besser wegkriege.Was denkst du was wir in der Astrofotografie belichten? Halogenstrahler???
Denke nicht daß da besonders helle Bilder rauskommen, da wird auch alles gepusht was das Zeug hält (bzw. das Rauschen hergibt).
anyway, halte uns am Laufenden
Würde sicher schneller mehr Kurven liefern, aber wie ordnest Du die Pixel einer Soll-Helligkeit zu? Horizontaler Verlauf, und dann alle paar Zeilen eine Helligkeit?
Nur zwei? Ich dachte so 6 oder so... Mit 2 Werten kann man doch nix gescheites schätzen, da ist doch jede Funktion gut. Das meinte ich mit "sehen, welche Kurve am besten passt".
Raw-Konverter würde glaub ich eh ausscheiden, ich denke, mit einem "Doof"-Tif das einfach nur die simpelsten Daten aus DCRaw aufnimmt dürfte man ganz gut an die Daten kommen. Oder mal sehen, wie kompliziert ein Dng zu lesen und schreiben ist.
Naja, für jede Helligkeit wird sich ja irgendeine statistische Kurve ergeben. Im dunklen vielleicht mehr so Poisson, im Hellen vielleicht mehr so Gauss. Aber wie auch immer, muss ja auch irgendwie gehen, ohne daß ich die genaue Formel zu der Kurve kenne. Also denke ich mir einfach, daß da eine Sammlung von vielen Kurven vorliegt und ich zu jeder beliebigen Helligkeit eine Kurve abrufen kann. Dann könnte man aus den 6 Bildern ebenfalls eine Kurve bilden und sehen, auf welche Kurve der Sammlung die am besten passt. Keine Ahnung, was man da so an Mittelchen hat.Das mit den Kurven habe ich leider nicht verstanden
quit007
Themenersteller
@lateralus
Hab mich zwecks Sigma Clip und Median bei
http://starizona.com/acb/ccd/advtheoryexp.aspx
belesen.
Dort wird gesagt, daß Mittelwert der beste Weg ist, um zufälliges Rauschen zu reduzieren.
Die anderen bringen es vor allem bei nicht zufälligem Rauschen.
Ich hab das Gefühl das Rauschen in meinen Bildern ist v. a. zufällig.
Wenn ich also zeigen kann, daß bei zwei Bildern ich mit der Minimum-Methode das Rauschen besser reduziert kriege als mit Mittelwert, dann dürfte ich auch besser sein als die anderen Verfahren.
Wie gesagt, das Problem ist bei mir halt, daß ich nur zwei bis drei gleiche Aufnahmen hab.
Ach und danke für den einen Link. Jetzt weiß ich, was mit der Poisson-Verteilung (PV)von zwei Bildern passiert:
PVbild1(Mittelwert1)+PVbild2(Mittelwert2)=PVresultierend(Mittelwert1+Mittelwert2)
Jetzt kann ich das ganze auch noch numerisch charkterisieren
Hab mich zwecks Sigma Clip und Median bei
http://starizona.com/acb/ccd/advtheoryexp.aspx
belesen.
Dort wird gesagt, daß Mittelwert der beste Weg ist, um zufälliges Rauschen zu reduzieren.
Die anderen bringen es vor allem bei nicht zufälligem Rauschen.
Ich hab das Gefühl das Rauschen in meinen Bildern ist v. a. zufällig.
Wenn ich also zeigen kann, daß bei zwei Bildern ich mit der Minimum-Methode das Rauschen besser reduziert kriege als mit Mittelwert, dann dürfte ich auch besser sein als die anderen Verfahren.
Wie gesagt, das Problem ist bei mir halt, daß ich nur zwei bis drei gleiche Aufnahmen hab.
Ach und danke für den einen Link. Jetzt weiß ich, was mit der Poisson-Verteilung (PV)von zwei Bildern passiert:
PVbild1(Mittelwert1)+PVbild2(Mittelwert2)=PVresultierend(Mittelwert1+Mittelwert2)
Jetzt kann ich das ganze auch noch numerisch charkterisieren
quit007
Themenersteller
Naja so unregelmäßige geschlossene Bereiche, die ich z. B vorher markiere,
wie in diesem alten (schlechten) Beispiel der dunkle Baum oder der Himmel zwischen den Bäumen:
https://www.dslr-forum.de/showpost.php?p=2502789&postcount=71
Deswegen ja, mach aus zwei das beste draus ...
Den möchte ich zunächst nutzen um die richtige Stimmung im Bild zu erzeugen bevor ich was anderes mache.
Ich finde es sonst echt schwer den Weißabgleich etc. hinterher zu setzen.
Und die Rechnung würde ich dann in 16bit tiff durchführen...
Das denke ich auch
Entweder das oder für jeden Bereich einer mittleren Helligkeit, das entsprechende Verfahren einzusetzen, daß die Schwankungsbreite der entsprechenden Statistik am besten reduziert.
Aber das sehe ich als Thema für "runaways" an
Vielleicht beim besten Bild meiner diesjärigen Glühwürmchen-Fotosession
quit007
Themenersteller
So Leute,
jetzt habe ich endlich ein Paar Minuten Zeit gefunden, meine "Experimente" zu posten:
Also es geht um das Bild Nr. 1 als Bildbeispiel
In den Ausschnitten (Bilder 2-4) sind Bereiche mit unterschiedlicher Grundhelligkeit in 100% Ansicht gezeigt, damit ihr euch einen Eindruck vom Grundrauschen der Bilder machen könnt.
jetzt habe ich endlich ein Paar Minuten Zeit gefunden, meine "Experimente" zu posten:
Also es geht um das Bild Nr. 1 als Bildbeispiel
In den Ausschnitten (Bilder 2-4) sind Bereiche mit unterschiedlicher Grundhelligkeit in 100% Ansicht gezeigt, damit ihr euch einen Eindruck vom Grundrauschen der Bilder machen könnt.
Zuletzt bearbeitet:
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