Wie ist die statistische Verteilung des Sensorrauschens?

Sensorrauschen ist eine zufällige Variation von Pixelwerten, aber welche Art von Zufall ist das? Folgt es einer Normalverteilung , einer der Gamma-Verteilungen oder etwas Ungewöhnlichem wie einer F-Verteilung ?

Welche Anwendungen hat dieses Wissen?

Antworten (1)

Es gibt viele verschiedene Rauschquellen in Bildern mit unterschiedlichen Verteilungen. Zum Beispiel entsteht Schrotrauschen, das bei schwachem Licht einen großen Beitrag leistet, aus der zufälligen Emission von Photonen, die der Poisson-Verteilung folgt. Dunkelstromrauschen und Leserauschen (wichtige Beiträge zum Schattenrauschen bei gutem Licht) sind komplexer, da sie Streifenbildung aufweisen und selten gleichmäßig verteilt sind.

In Bezug auf Anwendungen dieses Wissens arbeiten die meisten kommerziellen Rauschunterdrückungsprogramme, indem sie eine Verteilung an die Bilddaten anpassen, indem sie einen Bereich mit konstanter Farbe finden (entweder automatisch oder durch Benutzereingriff), um die Parameter der Verteilung abzuschätzen, sodass diese Werte nicht im Voraus bekannt sind wichtig.

Könnten Sie Dunkelstrom und Leserauschen erweitern?
Von welchen Rauschunterdrückungsalgorithmen sprichst du? Ich weiß, dass Non-Local Means (Buades, 2004), Total Variation (ROF, 98) und anisotrope Diffusion (Perona und Malik) dies nicht tun. Oder gibt es einige kommerzielle Pakete, die keine veröffentlichten Algorithmen haben, von denen Sie sprechen?
@mmr Als ich damals die kommerzielle Software Neat Image verwendete, suchte sie nach einem detailfreien Patch für die Rauschschätzung, und Sie konnten ihm "helfen", indem Sie einen solchen Patch manuell auswählen.
@mmr Ja, ich habe eher über Rauschunterdrückungssoftware als über veröffentlichte Algorithmen gesprochen, die bearbeitet wurden, um Verwirrung zu vermeiden
Dunkelstrom ist der Strom, der in einem Sensor aufgrund dessen erzeugt wird, was passiert, wenn ein Photon auf ein Pixel trifft, was stattdessen zufällig ohne ein Photon geschieht. Schussrauschen ist darauf zurückzuführen, dass Photonen diskrete Lichteinheiten sind, und wenn Sie auf einem bestimmten niedrigen Lichtniveau sind, verlassen Sie sich auf „Glück“, das sich in einigen Pixeln zu Ihren Gunsten auswirkt und in anderen nicht. (Stellen Sie sich das wie Roulette vor: Jede Zelle setzt auf 23 (ein Photon empfangen). 1 von 38 (ist es?) Pixel wird während Ihres Schusses gewinnen, der Rest verliert. Sie bekommen Rauschen. Mit genügend Photonen/Zeit das wahre Muster wird offensichtlich, weil Sie durchschnittlich ausrechnen.
Wie ist die statistische Verteilung des Sensorrauschens?
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