Vše o formátu RAW – 8. díl

Každý digitální fotograf se již pravděpodobně setkal s problémem zvaným šum. Šum v drtivé většině případů kazí snímek, proto je třeba se mu všemožně bránit. Samotné snímání do RAW sice šum nijak nesníží, ale při výpočtu snímku je možné ovlivnit způsob a míru redukce šumu. Tato funkce je obsažena v mnoha převodních programech. V zásadě ale není velký rozdíl mezi aplikací funkce redukce šumu přímo při vyvolání RAW a nebo až následně při běžných úpravách snímku.

Šum jsou pixely v obraze, které mají zcela náhodnou barvu a jas. Jejich barva a jas tedy nijak nesouvisí s obsahem scény a proto obsah snímku znehodnocují. Jsou tedy obvykle nežádoucí - zvyšují sice obsah obrazové informace, ale neužitečným a nežádoucím způsobem. Důkazem o tom nechť je fakt, že JPEG soubor obsahující šum je větší, než tentýž JPEG snímek bez šumu. Příčinou je právě fakt, že šum zvýší obsah obrazové informace ale o náhodné a tedy nechtěné, neužitečné veličiny.

Šum jsou barvou i jasem zcela náhodné pixely v obraze. Nesou tedy obrazovou informaci, ale neužitečnou, nechtěnou. Není bez zajímavosti, že černý čtverec vlevo zcela prostý šumu by měl JPEG velikost 890 bytů, kdežto černý čtverec vpravo plný šumu by měl velikost 18 KB.

V praktické digitální fotografii jsou příčiny šumu dvě. Asi největším generátorem nechtěného šumu v obraze je vysoká ISO citlivost. Vyšší ISO citlivosti u filmové fotografie se dosahovalo vložením zcela jiného filmu, kdežto u digitální fotografie je senzor stále týž. Změny ISO citlivosti se tak dosahuje změnou elektronického zesílení analogového signálu ze senzoru. Situace je podobná slabě nahrané audio kazetě. U ní také když zvýšíte zesílení (tj. hlasitost - volume), abyste zrestaurovali slabý signál, objeví se šum. Zcela stejně vysoké ISO znamená vysoké zesílení slabého signálu a tím vyšší šum. Dnešní fotoaparáty dokáží nastavit běžně ISO v rozsahu 100 až 1 600, některé i v rozsahu 50 až 6 400 a např. Nikon D3 nabízí dokonce ISO 25 600!

Druhým zdrojem je šum vznikající i při nízkém ISO (např. 100) ale při dlouhých expozicích. Expoziční časy delší než cca 2 vteřiny produkují tzv. dark current noise (v překladu něco jako černý šum). Příčinou tohoto šumu není zesílení, ale náhodné poruchy buněk senzoru, které se objevují i při zcela zakrytém senzoru. Čím delší je expoziční čas a čím vyšší je teplota senzoru, tím více těchto poruch náhodně nastane a tím vyšší je tedy i tento šum. Mnoho fotoaparátů tedy při expozicích časy delšími než cca 2 vteřiny automaticky provádí redukci tohoto šumu (Long exposure noise reduction).

Šum má na obraz negativní vliv. Jednak sníží jeho kontrast, protože šum zesvětlí tmavé plochy a naopak, i když méně výrazně, ztmaví světlé plochy. Tím kontrast snímku klesne. Šum má nepříjemný vliv i na ostrost snímku, protože náhodné pixely přítomné kolem hran ve snímku tyto hrany „rozežerou“ a „roztřepou“. Celkový dojem kvality a brilance snímku tím logicky utrpí.

Přirozeně jsou k dispozici sofistikované metody, jak šum v obraze eliminovat. Šum je jeden pixel, který má poruchu a tak nejlepší by bylo jej nalézt a jeho hodnotu nahradit hodnotou okolních „dobrých“ pixelů. Problém je ale v tom, že program neví, který pixel je právě ten, který má poruchu. Nedokáže tedy poznat dobré pixely od těch špatných. V praxi se tedy používají metody připomínající rozostření snímku, kdy se vyčnívající pixely (je velká šance, že jsou to právě šumové pixely) zprůměrují. To účinně redukuje šum v plochách, poškodí to ale hrany - což jsou také vyčnívající pixely, ale tentokrát chtěné.

Chytřejší filtry se tedy snaží v obraze najít hrany, ty ponechat a rozostřovat jen plochy. Příkladem může být filtr typu Median, který pro každý pixel obrazu pracuje následovně:

Ještě sofistikovanější filtry potom pracují na principu detekce hran podle obsahu snímku a redukce šumu podle znalosti šumového profilu pro konkrétní fotoaparát.

Doostření zašuměného obrazu není dobrý nápad, protože šum v obraze vždy zvýší. Pamatujte (viz minulý díl), že doostření nejprve najde hrany a potom na hranách zvýší kontrast. Poruchový šumový pixel je ale pro doostřovací algoritmus „hrana“ a tak tento šumový pixel také zdůrazní. Doostření je tedy subjektivně positivní operace u málo zašuměných snímků, u hodně zašuměných ale vysloveně negativní.

Nabízí se ale možnost nejprve snímek odšumět a teprve potom doostřit a tím se pokusit obnovit odšumovacím procesem poškozené hrany. To je strategie rozumná a v praxi používaná. Vzájemné vyvážení obou nástrojů je potom klíčem k optimálnímu výsledku.

Všechny výše uvedené poznatky a i mnoho dalších integrují speciální odšumovací programy nebo plug-iny pro Photoshop - například vynikající NeatImage nebo Noiseware. Řadu filtrů obsahuje přímo i Adobe Photoshop.

Nástroje pro redukci šumu přímo v RAW nejsou nijak třeskutě obsáhlé. Jsou obvykle soustředěny na liště s doostřením, což díky časté potřebě vybalancovat oba nástroje dává logiku. Konkrétně Adobe Photoshop obsahuje dva nástroje, první redukuje šum v jasové oblasti (Luminance) a tedy redukuje všechny pixely, které jsou výjimečné svým jasem. Druhý nástroj (Color) redukuje šum způsobený zejména barevně odlišnými pixely. Přitom platí, že na redukci barevného šumu je oko mnohem méně citlivé a tato redukce proto mnohem méně poškozuje subjektivní dojem ostrosti.

Příště uzavřeme seriál o RAW opravami chyb objektivů a poznatky shrneme.