在使用消费级无人机时,最令人沮丧的问题之一是在低iso下可能遇到的噪音量。由于无人机传感器的尺寸较小,即使ISO 100也会看起来相当嘈杂,特别是在恢复阴影细节时。在本文中,我们将介绍一种简单的平均技术,以显著降低无人机照片中的噪声。
该技术包括使用无人机以连续模式拍摄一系列照片,然后在Adobe Photoshop等后期处理软件中将这些图像组合在一起,以创建一个“平均”堆叠图像。由于图像中的噪声模式是随机的,以这种方式将照片堆叠在一起可以显著降低噪声水平,同时保持所有细节的完整性。
以下是一些你需要注意的要求:
- 你的无人机必须有一个内置的功能,能够拍摄在爆发(5+图像爆发建议)。由于无人机和拍摄对象的潜在移动,捕捉单个图像可能效果不佳。
- 在捕捉一组图像的过程中,无人机不应被物理移动。任何角度上的改变都将使正确对齐和平均图像成为不可能。
- 理想情况下,你不应该在突发模式下捕捉快速移动的主题。例如,如果你有海浪或移动的主题,最终的平均图像可能看起来不太好。
- 您必须使用具有内建平均图像功能的后处理工具。在本文中,我将使用Adobe Photoshop,但您也可以使用其他软件来实现类似的效果。
请注意,虽然我建议使用这种技术来降低无人机图像中的噪声,但同样的平均技术可以用于任何数码相机的噪声降低。我们将在以后的文章中更详细地讨论这项技术。
我将使用下面的图片,这是我在本教程中捕捉到的5张图片:
正如你所看到的,图像中有相当多的噪音,尤其是在天空中。使用下面的平均技术,我们将能够很好地清除噪声。那么,让我们开始吧!
使用无人机的爆发模式
第一步是设置你的无人机,以便捕捉图像爆发。这个想法是一次拍摄5张或更多的图像,中间有一个非常小的延迟,这样图像就可以在后期处理中平均在一起。要做到这一点,连接你的无人机控制器,启动大疆Go应用程序,然后在照片设置菜单下,选择“瞬间”或“多次”。一些消费级大疆无人机,如Mavic Pro 2,允许捕捉3-5个DNG格式的图像爆发-请确保将其设置为5个爆发。
如果你的无人机没有突发模式的能力,看看你能多快拍摄单张图片。如果捕捉速度合理,您可以使用这些图像进行平均,但请记住,任何视角或主体运动的差异都会使图像难以正确平均。
将Burst加载到后处理软件中
下一步是将图像导入后处理软件,然后将整个堆栈作为图层加载到单个图像中。如果使用Lightroom,请先导入图像。接下来,选择图片组,右键单击它们,选择“编辑->在Photoshop中打开图层…”。这将把所有图片加载到Photoshop中的一个文件中,每一张图片都显示为一个图层:
使用中位堆栈模式平均图像
为了平均图像,你需要在Photoshop中将它们组合成一个智能对象。点击第一张图片选择所有图片,然后按住Shift键点击最后一张图片。接下来,转到图层菜单->智能对象->转换为智能对象。这将把所有层合并成一个智能对象。
现在我们有了一个智能对象,我们现在可以平均所有图像以减少噪声。你可以通过点击图层菜单->智能对象->堆栈模式->中位数来做到这一点。结果如下所示:
这意味着堆栈中的所有图像现在都被平均为一张照片,与之前在一张照片上看到的相比,它应该显示出非常低的噪声水平。
让我们来看看图片,在100%裁剪之前和之后:
这是最终的图像,我用上面的技术完全清理了它,并在Photoshop中进行了后期处理:
如果你从来没有尝试过这种方法获得高质量的图像,很少或没有噪音,给它一个尝试-它肯定有效!
如果你有任何问题,请在下面的评论区告诉我。
有一种方法可以去除所有的噪声,即使图像的取景之间有一点偏移或内容有一点移动。这是达芬奇决心工作室完成的。结果将是完美的,不会失去锐利。你必须使用AI时间降噪算法,最好是5到10张照片的序列,越多越好。通过对序列的分析,该算法能够恢复所有被噪声改变的元素。有了一个好的GPU,校正是实时的,你可以浏览时间线来选择最好的照片。您还可以非常精确地选择照片中想要删除或减少噪声的部分。达芬奇决心是所有主要电影制片人使用的。
啊!我希望我在回去之前就知道这一点。噪音太大,对我没有用处。等待Pro 3。
感谢纳西姆的深刻建议。
根据动机不同,也许有必要提到两个替代方案,我也经常使用:
变体1:激活HDR模式,让无人机以不同的快门速度连续拍摄3-5张照片。在Lightroom中将照片组合成复合HDR图像后,可以将对比度调高,并平衡亮度和颜色饱和度,这样图像就像“正常的照片”(我为自己做了一个Lightroom预设,以便实时完成)。因此,阴影中的数据由较长曝光时间拍摄的图像中的数据所主导,因此噪声明显较少。
信噪比随着你的技术(爆发的中值平均)与图像数量的平方根(所以4张图像,信噪比提高2倍)而提高。然而,长时间曝光的HDRing图像会带来(几乎)线性的信噪比,这是相当有效的。Mavic 2 pro相机的稳定性非常好,我从来没有遇到过快门速度慢的问题(除非是在非常大的风里)。
变体2:你也可以利用全景模式,因为Mavic 2 pro的焦距有点长。因此,与其“倒车”,有时倒不如飞得更近一些,把场景全景看看。9个镜头的全景拖网-在1.8亿像素,裁剪后120-140MP是可利用的。包含21张图片的全景图可提供350-400MP的可利用图像数据。
由于图像中有如此多的空间,人们可以相当大胆地滥用亮度和色彩降噪,并且仍然有大量的细节可以放大,超出海报尺寸。
对我来说,最重要的是,几乎所有我在光线条件较差的情况下拍摄的稍好一些的无人机静止照片,最终都变成了一种或另一种形式的复合图像。
马里奥,HDR模式也可以很好,但这是在高对比度场景中捕捉所有高光和阴影细节。它不会从几张图像中取出嘈杂的天空的同一部分,并使其变得不那么嘈杂,不是吗?使用平均方法,您将拍摄几张图像,然后将噪声平均出来。对于高对比度的场景,HDR无疑能更好地减少阴影中的噪音,但如果你拍摄的是光线均匀的场景呢?假设你已经把你的高光尽可能地向右移,而不让它们变大,我不认为HDR能比上面的方法做得更好。我还没有做过任何测试,但如果你有证据表明不是这样,我很乐意去看看,因为我很好奇。谢谢你!
在拍摄全景照片方面,我发现普通的Mavic Pro 2并不是拍摄全景照片的理想选择。“放大”版本更好,因为你可以放大并获得大量的细节。用普通的专业相机,镜头对我的口味来说有点太宽了,靠近会改变视角,这对所有类型的风景都不是理想的。我希望有一个Mavic Pro变焦镜头,有1″传感器相机-这将是理想的!
亲爱的Nasim,
“它不会从几张图像中取下嘈杂天空的同一部分,并使其变得不那么嘈杂,对吗?”
好吧,在你的例子中,它不会清理天空中最亮的部分(左边),但它实际上会帮助你在其他地方。
要用简短而直观的方式解释这一点并不容易,但我尝试了一下。简而言之:
-每次在CMOS芯片上集成图像时,都会添加传感器噪声和暗电流噪声,这与总集成时间成正比。
-每次从芯片读取图像时,都会添加额外的读出噪声。
这意味着一组两次曝光(2×0.5s)与一幅1x1s的单幅图像相比,增加了一个额外的读出噪声贡献,而传感器噪声和暗电流噪声是恒定的(因为总积分时间为每次1s)。如果读出噪声是主要因素,那么平均技术的信噪比随着平均数的平方根而增加,而将快门打开两倍的时间则会(几乎)线性地增加信噪比。
因此,在cmos芯片上获得最佳信噪比的最佳策略始终是在运动模糊和信号饱和限制最大可能集成时间之前尽可能长时间地进行集成。对于“常规”曝光,整个图像的积分时间的限制总是图像中最亮的部分,即明亮的高光部分。在本文的示例图像中,左边是天空中的日落,这限制了整个图像可实现的传感器集成时间。
HDR有点“分区化”(可以说是欺骗)这条规则:你从一组不同曝光的图像中选择了可能整合时间最长的新HDR图像数据的每个部分,然后在将其复制到最终的HDR图像之前将其缩小到合适的亮度(重要的是:读出噪声也将被缩小)。
诀窍是优化图像每个部分的局部集成时间,但只添加一次读出噪声,而且它也按比例减小。对于低数量的图像(~3-4)和具有相当大读出噪声的传感器(这是Mavic 2 pro的情况),这种方法比平均技术更有优势,如果:
(a)图像具有相当大的动态范围。如果你在一堵光线均匀的白墙前尝试这样做,你什么也得不到。然而,无人机拍摄的照片几乎总是有一个相当大的动态范围,尤其是在阳光下。因此,在上面文章的示例图片中,你不会获得天空的左侧(日落侧),但你会获得天空的右侧(以及图片中的几乎所有地方,包括中间色调和阴影)。
(b)只拍摄了少量图像。对于较大数量的图像(>4-5),平均总是有利的,因为一旦你达到图像中的所有部分,在局部饱和设置之前可能的最长传感器集成时间,那么更长的信号集成就没有更多的好处了。
(c)你的HDR数据足够“细粒度”:最好拍摄3-4张照片,以半站的增量过度曝光,这样可以尽可能地调整图像中的所有地方的集成时间。
这一信息有更详细的描述,例如:
isl.stanford.edu/ ~ abba…lect08.pdf
你要知道的内容在前四页和第8-32页。我很快用无人机拍了几张照片,可以演示中间色调的信噪比增益。
顺便说一句:随着手机处理能力的疯狂增长,这将(或已经)成为从这些小相机传感器中挤出更多信噪比的标准技巧之一。这是因为与通常的看法相反,你可以用HDR提高中色调的信噪比,而不仅仅是在阴影中。
谢谢纳西姆。我刚刚开始在无人机摄影,这将是非常有帮助的。bobsports官网
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