Цифровой шум: Цифровой шум на фотографии. Виды шума. Причины возникновения

Содержание

Цифровой шум. Часть 1

«Цифровой шум» является цифровым эквивалентом зерна пленки для аналогичных камер. Для цифровых изображений, этот шум проявляется как случайные точки на однородной поверхности и это может значительно ухудшить качество изображения. Хотя шум часто портит изображение, иногда он желателен, так как может добавить старомодный, гранулированный вид изображению, которое напоминает ранние пленочные фото. Немного шума может также увеличить кажущуюся четкость изображения. Шум зависит от настроек чувствительности камеры, длины экспозиции, температуры, и варьирует для различных моделей камер.

КОНЦЕПЦИЯ

Некоторая степень шума всегда присутствует в любом электронном устройстве, которое передает или получает «сигнал». Для телевидения этим сигналом являются данные радиопередачи, переданные по кабелю или полученные через антенну; для цифровых камер – это свет, который попадает на матрицу камеры. Даже при том, что шум неизбежен, он может стать настолько маленьким относительно сигнала, что покажется незаметным.

Отношение сигнал – шум (SNR – signal to noise ratio) — полезный и универсальный способ сравнить относительные количества сигнала и шума для любой электронной системы; высокие отношения будут иметь очень немного видимого шума, тогда как противоположность верна для низких отношений. Изображения ниже показывают камеру, производящую очень шумную картину слова «signal» на однородном фоне. Полученное изображение демонстрирует увеличенную 3-D картинку сигнала над фоновым шумом.

Изображение выше имеет достаточно высокое отношение сигнал – шум для того, чтобы ясно различить информацию изображения и фоновый шум. Низкое отношение сигнал – шум произвело бы изображение, где «сигнал» и шум более сопоставимы и таким образом более трудны для различения.

ТЕРМИНОЛОГИЯ

Настройки ISO камеры являются стандартом, который описывает абсолютную чувствительность к свету. Параметры настроек ISO обычно кратны двум, например, ISO 50, ISO 100 и ISO 200, они могут иметь широкий диапазон значений.

Более высокие числа представляют большую чувствительность, и отношение двух чисел ISO представляет их относительную чувствительность, означая, что фотография с ISO 200 потребует вполовину меньше времени, чтобы достигнуть того же уровня экспозиции как при ISO 100 (при условии, что все другие параметры и настройки одинаковы). ISO является аналогом ASA для различных пленок, однако цифровая камера может иметь несколько различных значений ISO. Это достигнуто усилением сигнала изображения в камере, однако это также усиливает шум и таким образом более высокие значения ISO произведут к прогрессивно большему шуму.

ТИПЫ ШУМОВ

Цифровые камеры производят три общих типа шумов: случайный шум, фиксированный шум и шум полосками. Три изображения ниже показывают примеры каждого типа шума на гладком сером фоне.

Случайный шум характеризуется колебаниями цвета и интенсивности выше и ниже фактической интенсивности изображения. Всегда существует немного случайного шума при любой длине экспозиции, больше всего на случайный шум влияет ISO. Картина случайного шума изменяется, даже если параметры настройки экспозиции идентичны.

Фиксированный шум включает то, что называют «горячими пикселами», которые возникают когда интенсивность пиксела далеко превосходит интенсивность окружающих случайных шумовых колебаний. Фиксированный шум вообще проявляется при очень длинных выдержках и усиливается при более высоких температурах. Фиксированный шум уникален и покажет почти то же самое распределение горячих пикселов при одних тех же условиях (температура, длина экспозиции, ISO).

Шум полосками очень зависит от камеры, это шум, который вводит камера, когда читает данные с матрицы. Шум полосками является самым видимым при больших ISO и в тенях, или когда изображение было чрезмерно ярким. Шум полосками может также увеличиться для некоторых белых балансов, в зависимости от модели камеры.

Хотя фиксированный шум кажется более нежелательным, обычно его легче удалить, так как он повторим. Внутренняя электроника камеры должна знать матрицу, и это поможет вычесть фиксированный шум, чтобы показать истинное изображение. Фиксированный шум несет намного меньше проблем, чем случайный шум в последнем поколении цифровых камер, однако даже малейшее его количество может быть более нежелательным, чем случайный шум.

Менее нежелательный случайный шум обычно труднее удалить не ухудшая изображение. Компьютеры имеют трудности при различении случайного шума от естественных структур, типа тех, которые встречаются в грязи или листве, так, если Вы удаляете случайный шум, Вы часто удаляете эти структуры тоже. Программы, типа Neat Image и Noise Ninja могут быть очень хороши при сокращении шума, все еще сохраняя фактическую информацию изображения.

Цифровой шум

Мало найти черную кошку в темной комнате – надо знать, что с ней потом делать.

Что такое цифровой шум

Пытались когда-нибудь найти кошку в темной комнате? В реальности это практически невозможно. Но если речь идет о цифровой фотографии, фотодизайнер способен на чудеса.

Мало кто знает, что даже на абсолютно черной фотографии что-то может скрываться. Например, кошка.

«Это не кошка, это набор пикселей!» — скажете вы. Все верно. Тут мы и подбираемся к теме статьи.

Цифровой шум – беда многих любительских фотографий. При неблагоприятных условиях съемки они превращаются в будто присыпанные песком изображения – на фотографии появляются разные по яркости и цвету хаотичные точки, особенно заметные на однородных поверхностях. Такое фото можно считать низкокачественным. Практически все без исключения камеры мобильных телефонов дают сильно зашумленное изображение.

Факторов, влияющих на появление шума немало (температура сенсора, время выдержки, и т.д.) – в том числе недостаточность освещения. На фотографиях, сделанных при хорошем освещении, шум практически не заметен, а вот в тенях шум виден очень отчетливо.

Даже если вам комната кажется достаточно освещенной, часто случается так, что фото выходит темным – это связано с тем, что фотоаппараты смотрят на мир иначе: в отличие от нашего зрения, которое может приспосабливаться к уровню освещения, объектив фотоаппарата на такие фокусы не способен, т.

к. имеет абсолютные, а не относительные параметры.

Есть два способа получить светлую фотографию в темном помещении, вечером и при любом другом недостатке света – нужно либо заранее выставить светочувствительность фотоаппарата вручную (увеличить значение ISO), либо осветлить темный снимок на компьютере в фоторедакторе. Результат будет один и тот же – фото станет светлей, но неизбежно появится заметный глазу световой и, что еще хуже, цветовой шум.

Если вы хотите придать фотографиям вид старых зернистых снимков с ранних аналоговых камер – тогда шум только на руку. А как быть в остальных случаях?

Как бороться?

Что делать, если предупредить появление шума на аппаратном уровне не получилось, а видеть фотографию красивой хочется? Спасать фотографию в фоторедакторе.

Цифровой шум бывает двух видов – световой и цветовой, и способы борьбы с ними так же отличаются.

Световой шум

Цветовой шум

И световой (по-другому — яркостный), и цветовой (хроматический) шум можно победить двумя способами – вручную и с помощью плагинов. И то и другое требует определенных базовых знаний — как минимум, о том, что такое каналы, и как переключаются режимы отображения RGB и LAB.

Как избавляться от цветового шума.

Сначала рассмотрим «ручной» способ на примере фотографии с сильным цветовым шумом.

Цветовой шум говорит о «неполадках» в цветовых каналах, значит работать нужно именно с ними.

1. Открываем фотографию в фоторедакторе (его версия в ручном способе роли не играет).

Так как по умолчанию фото представлено в режиме RGB, требуется перевести его в режим LAB («Image» – «Mode» — «Lab Color»).

Создаем копию слоя на случай, если придется что-то подправлять.

Переключаемся из палитры Layers на Channels и видим канал, представляющий свет фотографии (lightness) и два канала, представляющие цвет (a и b).

Если оставить видимым только канал Lightness – фотография выглядит вполне сносно, но она черно-белая. Если цвет не имеет для вас ценности, можете скопировать (Ctrl+A) этот слой, вставить (Ctrl+C) в новый слой палитры слоев, и сохраниться.

Но нам цвет нужен. Посмотрим, что он из себя представляет.

Канал «a» и канал «b» в печальном состоянии – «песок» виден невооруженным глазом. Он него нам и нужно избавиться.

Канал a Канал b

2. Сделаем видимым только канал «a». Размоем его фильтром «Surface Blur» (Filter – Blur – Surface Blur). В отличие от «Gaussian blur», этот фильтр размывает, не затрагивая контуры, а значит не смазывая изображение. Подбирайте параметры размытия таким образом, чтобы сгладить шум, но оставить четкими контуры на фотографии. В данном случае это «Radius» = 22 и «Threshold» = 10.

3. Канал «b» размывается таким же образом, но с другими параметрами размытия, т.к. шума в нем больше.

4. Когда мы сделаем видимыми все каналы, мы сразу заметим, что цветовой шум исчез.

Но вместе с ним пропала насыщенность цвета заднего плана. Вернем ее, добавив маску слоя («Add layes mask» на панели слоев).

На маске слоя черной кистью закрашиваем все, кроме чашки. Насыщенность заднего плана вернулась.

Цветовой шум побежден.

В некоторых случаях вместо «Surface Blur» можно использовать встроенный фильтр «Dust&Scratches» – иногда он дает лучшие результаты.

Как избавляться от светового шума.

Световой шум лучше удалять при помощи плагинов. Да, в Photoshop`е есть фильтр подавления шума («Reduce Noise»), но в большинстве случаев он работает грубо – либо остаются артефакты, которые придется убирать дополнительно, либо фото становится слишком размытым, теряются детали.

И если морские пейзажные фотографии на любительском уровне еще можно вытянуть с его помощью, то для портретов и фотографий с большим количеством деталей он категорически не подходит.

В области подавления шума лидируют два плагина – «Imagenomic Noiseware Professional» и «Neat Image». Оба хорошо справляются со своей задачей и имеют массу настроек. И что важно, в отличие от конкурентов оба умеют работать не только со слоями, но и с каналами, поэтому и для описанного выше удаления цветового шума можно использовать их, вместо встроенного фильтра «Surface Blur».

Есть фотографии, с которыми один плагин справляется лучше или хуже, чем другой, и важно уметь подбирать программу, подходящую по случаю.

Главное, о чем нельзя забывать при использовании плагинов – идеального результата без вашего вмешательства они не дадут, и сохранять фото, просто пропустив через плагин нельзя – нужно как минимум снизить прозрачность слоя или поднять резкость, чтобы фотография не выглядела слишком размытой.

Обзор плагина «Neat Image».

Пробная версия находится на официальном сайте: http://www.neatimage.com/download.html

1. После установки плагина, открываем фото в Photoshop. Создаем копию, на нее применяем «Neat Image», выбрав его из списка фильтров (Filters – Neat Image – Reduce Noise).

2. В закладке «Device Noise Profile» жмем «Auto Profile» — программа попытается найти ровное место, где «рисунок» шума особенно показателен. Если ей это удастся – появится прямоугольное выделение. Если программа не смогла сама найти нужный участок, можно сделать это вручную: выделяем мышкой наиболее равномерный участок, содержащий только шум и не затрагивающий контрастных мест фотографии. Если выделение меньше 128х128, вы увидите предупреждение об этом. Когда размер выделения достаточный для определения уровня шума, в поле «Rough Noise Analyzer» синим цветом будет выделена фраза «selection can be analyzed».

3. В выделенном (программой или вручную) прямоугольнике щелкаем правой кнопкой мыши и выбираем из выпадающего меню пункт «Fine-Tune using selected area» — программа проанализирует уровень шума и создаст настройки его подавления.

4. Переходим во вкладку «Noise Filter Settings» и жмем кнопку «Preview». В прямоугольнике, который можно перемещать в любое место фотографии, мы увидим результат работы плагина:

Если он вас устраивает, жмите «Apply». Если у вас несколько фотографий одной серии, которые нужно обработать, можете сохранить созданный вами профиль подавления шума (кнопка ).

Если результат вас не устраивает – скорректируйте его вручную с помощью многочисленных настроек в правой колонке.

Либо вернитесь в закладку «Device Noise Profile» и выберите другой участок с шумом.

Преимущества

У программы «Neat Image» есть существенное преимущество перед конкурентами в виде возможности пакетной обработки фотографий, сделанных с одного и того же фотоаппарата или отсканированных на одном и том же сканере. В плагине предусмотрена возможность выбрать готовый профиль, уже сформированный авторами программы, для того оборудования, которым было создано фото. Профили для множества устройств можно найти на сайте производителя в меню «Profiles»: http://www.neatimage.com/profiles.html . Не забудьте разархивировать файлы профиля. Выбирается профиль кнопкой в закладке «Device Noise Profile».

«Neat Image» идеально походит для подавления шума на пейзажных фотографиях, фотографиях большого размера, но только не для небольших портретных фотографий – теряется текстура кожи и волос.

Таким образом, есть фотографии, с которыми «Neat Image» не справляется. Например такие, где найти ровный участок с шумом размером не меньше 128х128 пикселей просто невозможно. Как на этом фото:

«Neat Image» с автоматическими настройками даст такой результат:

Фото слишком размыто, потеряны очертания, реалистичность.

Тут приходит черед плагина «Imagenomic Noiseware Professional».

Обзор плагина Noiseware Professional.

Пробную версию плагина можно скачать на сайте производителя по ссылке:http://www.imagenomic.com/download_nwpg.aspx

1. Открываем фото, создаем копию слоя, идем в «Filters – Imagenomic – Noiseware Professional».

Предпросмотр лучше сразу переключить на совмещенный (кнопка в виде квадрата, поделенного надвое вертикальной чертой):

а «Preview Mode» (правая колонка) на «Accurate». Но помните, что большие фотографии при этом будут обрабатываться медленней, чем в режиме «Fast Preview».

2. В самом верху левой колонки находится выпадающее меню с распространенными профилями шумных фотографий – пейзаж, ночная сцена, портрет и пленочное зерно. Каждый из них после выбора можно подкорректировать на свое усмотрение многочисленными настройками левой колонки.

Сильнее всех сглаживает изображение профиль Portrait, поэтому при использовании его для собственно портретов выкручивайте ручку сохранения деталей в световых каналах на максимум:

В противном случае рискуете заполучить все ту же лишенную текстуры кожу и волосы.

Фото до и после применения плагина Noiseware с профилем Portrait и максимальным сохранением деталей:

Невооруженным глазом видно, что Noiseware справился с работой намного лучше, чем Neat Image.

Ручки Sharpening и Contrast в настройках плагина лучше не трогать – за счет повышения резкости в тенях появляется сильный шум, убрать который гораздо сложней, чем общий шум.

Для повышения резкости обесшумленной картинки лучше уменьшать прозрачность сглаженного слоя. Либо обсцвеченную копию слоя, пропущенного через фильтр High Pass (Filters – Other – High Pass) с радиусом до 1-2 пикселей, накладывать на фото в режиме Overlay.

Виды шумов, отношение сигнал/шум, Статистическая обработка сигнала, Корреляционная функция

Рассмотрены 3 темы по основам цифровой обработки сигналов: виды шумов, отношение сигнал/шум, статистическая обработка сигнала, корреляционная функция.

В данном посте освещены 3 темы по основам цифровой обработки сигналов:

Виды шумов, отношение сигнал/шум.

В данной публикации мы поговорим о характеристиках случайных процессов, познакомимся с разными видами шумов, и узнаем о важном определении – отношение сигнал/шум. Начнём с характеристик.

Случайный процесс колеблется вокруг какого-то среднего значения, и значение это называется математическим ожиданием.

Насколько сильно значения случайного процесса могут отличаться от матожидания описывает параметр дисперсия, мера разброса случайной величины.

Также в качестве меры разброса употребляется среднеквадратичное отклонение, также именуемое стандартным отклонением. Значение его — квадратный корень из дисперсии.

На рисунке представлены нормальные распределения 4-х случайных процессов с разными значениями матожидания и дисперсии. В случае большего значения дисперсии колокол гауссовского распределения более широкий и низкий, что говорит о большей вероятности выпадения экстремальных значений, и меньшей вероятности значений, близких к матожиданию.

В качестве меры скорости изменения случайного процесса может использоваться авто-корреляционная функция или просто корреляционная функция. Она описывает зависимость взаимосвязи сигнала с его сдвинутой во времени копией от величины временного сдвига.

В случае нулевого сдвига сигналы полностью совпадают, и значение авто-корреляционной функции максимально. При увеличении расхождения это значение уменьшается, причём для слабо изменяющихся во времени сигналов спад функции происходит медленнее, чем для быстро изменяющихся.

Математическое ожидание, дисперсия, авто-корреляционная функция – это примеры численных характеристик, которыми можно описать случайный процесс.

Законы изменения реальных физических величин весьма сложны, и для того, чтобы могли описывать их доступным нам математическим аппаратом, нам часто приходится делать определённые допущения. При описании сигналов случайными процессами мы часто оговариваем свойства стационарности и эргодичности.

Стационарым процесс называется в том случае, когда его плотность вероятности не зависит от временного сечения. То есть его статистические характеристики – матожидание, дисперсия, коореляционная функция – не будут зависеть от времени.

Стационарный процесс считается эргодическим, если для определения его характеристик вместо усреднения по ансамблю реализаций мы можем использовать усреднение по времени одной реализации. На практике нам обычна доступна только одна реализация случайного процесса.

Ещё одна важная характеристика случайного процесса – спектральная плотность мощности. По определению, это распределение мощности сигнала в зависимости от частоты, то есть мощность, приходящаяся на единичный интервал частоты.

Мы можем рассматривать спектральную плотность мощности как ещё одну меру скорости изменения случайного процесса. Она связана с корреляционной функцией случайного процесса теоремой Винера-Хинчина-Колмогорова, и с ней я советую познакомиться самостоятельно.

А мы пока что рассмотрим два синусоидальных сигнала разной частоты. В частотной области эти сигналы будут представлены двумя линиями. Положение линии на оси Х говорит о величине частоты синусоиды, а длина линии – о её мощности или амплитуде.

Случайные процессы мы также можем рассматривать как кусочки и отрезки различных синусоид, разной амплитуды и фазы, меняющихся быстро или медленно. Спектр медленно изменяющегося случайного процесса содержит больше синусоид, или спектральных компонент, в левой части оси f – то есть в зоне низких частот. В то время как спектр быстро меняющегося процесса содержит больше компонент большей амплитуды в левой части частотной оси.

Слуйчайный процесс, у которого область частот заполнена равномерно, называется белым шумом.

Белый шум – это стационарный слуйчайный процесс с равномерно распределённой спектральной плотностью мощности. В таком процессе присутствуют компоненты, изменяющиеся быстро, медленно, средне, и ни одна из них не преобладает над другими.

Белый шум получил свой название по аналогии со спектром белого света. Нам известно, что белый цвет получается в результате сложения всех других цветов видимого диапазона. Если в качестве аналогии и далее использовать видимый диапазон длин волн, то определённым цветом можно обозначить преобладание в спектре сигнала определённых компонент. Если наложить красный светофильтр, то мы пропустим только более длинные волны, или более низкие частоты. Если наложим синий фильтр – получим сигнал с относительно высокими частотами в спектре.

Цветовое обозначение частотного состава используется для описания так называемых цветных шумов. Они никак не привязаны к какому-либо конкретному частотному диапазону, и различаются только видом их спектральной плотностью мощности. Сразу оговорюсь, что цветные шумы, в том числе и белый шум – это модели шумов, приближающие некоторые физические явления. К примеру, процессы генерации и рекомбинации носителей заряда в цепях постоянного тока приводят к так называемому фликкер-шуму, который достаточно успешно описывается моделью розового шума. Красный шум описывает броуновское движение, модель серого шума используется в психоакустике и так далее.

Какая же модель шума чаще всего используется в цифровой обработке сигналов? Это аддитивный белый гауссовский шум.

У него равномерная спектральная плотность мощности, поэтому он белый.
Нормальное распределение, поэтому он Гауссовский.
С полезным сигналом он суммируется, поэтому он аддитивный.
И статистически он от сигнала независим.

На системы беспроводной связи и обработки сигналов воздействуют множество разнообразных широкополосных шумов, не связанных друг с другом. По центральной предельной теореме распределение их суммарного воздействия будет близко к нормальному.

Именно поэтому данная модель наиболее распространена в системах ЦОС и системах связи, и используется как модель канала передачи данных. Шум в подобных системах, конечно же, является нежелательным явлением.

Одной из мер качества системы является отношение сигнал/шум. Это безразмерная величина, равная отношению мощности полезного сигнала к мощности шума. Отношение сигнал/шум часто измеряется в децибелах, для разных систем приемлемые значения этого отношения могут сильно отличаться. Но в любом случае, чес выше этот показатель, тем лучше.

Одна из задач цифровой обработки сигналов – повышение отношения сигнал/шум. Существуют разные способы повышения. О фильтрации мы поговорим в дальнейших публикациях, а сейчас давайте познакомимся с усреднением, или когерентным накоплением.

Если мы сложим два одинаковых сигнала в фазе, то амплитуда результирующего сигнала будет вдвое больше. Положительные отсчёты сложатся с положительными, отрицательные – с отрицательными. Но сложить две реализации случайного процесса в фазе не получится. В каких-то точках произойдёт усиление, в каких-то – ослабление шума. Проще говоря, при усреднении амплитуда шума не растёт.

Давайте рассмотрим пример накопления сигнала с шумом в MATLAB.

Мы генерируем синусоиду, и добавляем к ней аддитивный белый Гауссовский шум при помощи функции awgn. Функция эта содержится в расширении MATLAB Communications Toolbox. На её вход мы подаём исходный незашумлённый сигнал, и параметр отношения сигнал/шум в децибелах. Строим на графике сигнал с шумом и без шума.

Затем мы выделим только шумовую компоненту, вычитаем из смеcи сигнал/шум исходный сигнал. Визуализируем его отсчёты командой stem. Функция периодограм позволит нам оценить спектральную плотность мощности нашего шума. Мы видим, то что распределение действительно равномерное, это белый шум.

Гистрограмма показывает нам, что распределение значений вектора noise близко к нормальному.

Теперь мы генерируем большое число зашумлённых сигналов. Несмотря на то, что мы вызываем одну и ту же команду, реализации шума в каждом из векторов будут отличаться. Можем убедиться в этом, отразив четыре первых вектора на графике.

Если мы будем складывать эти вектора между собой, то их синусоидальная компонента будет всегда складываться в фазе, в то время как шумовые компоненты будут складываться случайным образом. Убедимся в том, что амплитуда шума в результирующей сумме заметно ниже.

В завершении давайте поговорим о ещё двух хар-ках системы, которые непосредственно связаны с шумом.

Динамический диапазон – это характеристика системы, представляющая логарифм отношения максимального и минимального возможных значений величины входного параметра. Сверху этот диапазон обычно ограничен порогом искажений, а снизу – так называемым шумовым дном, или чувствительностью.

Чувствительность – это численный параметр, равный уровню сигнала, различимого системой над шумами. Если у системы хорошая чувствительность, значит она меньше восприимчива к внешним помехам, имеет меньший уровень собственных шумов, и за счёт этого способна различать сигналы малой энергетики.

В следующей публикации мы подробнее поговорим о статистических параметрах сигнала.

Наверх

Статистическая обработка сигнала.

В этой публикации мы под робнее поговорим о статистической обработке сигналов. Давайте вспомним, какие статистические параметры мы рассматривали, когда говорили о случайных процессах. Когда мы рассматривали случайный процесс с нормальным распределением мы оперировали понятиями математического ожидания и дисперсии. Когда мы рассматриваем сигналы в общем виде, то у них так же есть статистические показатели со схожим смыслом.

У любого сигнала, непрерывного и дискретного, можно определить среднее значение. Оно может вычисляться по-разному.

Если мы ищем среднее арифметическое, то для этого мы складываем все отсчёты сигнала и делим сумму на количество отсчётов.

Но также в качестве среднего значения для дискретной последовательности может применяться медианное значение. При его вычислении все элементы дискретного сигнала выстраиваются по возрастанию, и находится центральный элемент упорядоченной последовательности.

То, что мы называли дисперсией случайного процесса, у произвольного сигнала может именоваться отклонением от среднего значения. Для колебательных процессов отклонение по сути – это амплитуда колебаний.

Для любого сигнала мы можем определить минимальное и максимальное значение на отрезке наблюдения. Минимум и максимум сигнала определяют его размах, или динамический диапазон.

Ну и скорость изменения сигнала может характеризоваться корреляционной функцией. Её мы подробно рассмотрим в следующей публикации.

Статистические показатели реальных сигналов часто изменяются во времени. К примеру, при относительной стабильности амплитуды колебаний во времени, среднее значение, вокруг которого изменяется сигнал, может «плавать».

При обработке зачастую выбирают некоторые временные рамки относительной стабильности статистических характеристик, и подсчитывают эти характеристики для коротких отрезков исходного сигнала. Временной интервал, на котором рассматривается сигнал, называется окном. И окно это обычно перемещается или скользит по исходному сигналу.

Подобным образом мы можем находить локальные статистические характеристики, такие как, например, локальные средние значения, или локальные минимумы и максимумы. Подобная обработка позволяет отслеживать постоянную составляющую сигнала, которую мы также называем трендом, и находить пики или спады на графике сигнала.

Рассмотрим пример нахождения тренда или меняющейся во времени постоянной составляющей сигнала методом скользящего среднего. Как вы поняли из названия, этот метод подразумевает нахождение локального среднего арифметического. Окно перемещается по сигналу, и в результате обработки формируется выходной вектор, в отсчёты которого записываются значения среднего арифметического для каждого шага.

Результирующий вектор становится сглаженным, по сравнению с исходным. И чем больше размер окна – тем больше степень сглаживания. Можно использовать небольшие окна для сглаживания формы сигнала и избавления от нежелательных высокочастотных колебаний, либо можно взять большое окно для выделения постоянной составляющей.

Если рассматривать процесс вычисления среднего значения, как набор арифметических операций над каждым из отсчётов, попавших в окно, то в случае со скользящим средним каждый отсчёт умножается на величину, обратную размеру окна, и затем все результаты произведения складываются.

Если мы берём окно не из трёх, а из пяти элементов, то и коэффициент становится равным одной пятой. Но коэффициенты не обязательно должны быть одинаковыми. В общем случае мы рассматриваем операцию нахождения взвешенного среднего. Окна с разнообразными коэффициентами могут усиливать или ослаблять различные частотные компоненты сигнала. Процесс взвешенного усреднения – одна из форм цифровой фильтрации. О цифровых фильтрах мы будем подробно говорить в других публикациях. А пока что давайте осуществим статистическую обработку сигнала в MATLAB.

Мы вновь проанализируем сигнал ЭКГ, но в этот раз мы попробуем выделить из него так называемый Q-R-S комплекс, то есть определить положение Q-, R-, S-зубцов в наших данных. Но наши данные зашумлены и постоянная составляющая у сигнала изменяется во времени, что может помешать нам выделить искомое зубцы. Поэтому нам необходимо отфильтровать наши данные, избавиться от постоянной составляющей и выделить локальные экстремумы. Для фильтрации и удаления тренда мы можем воспользоваться одной и той же функцией movmean из состава Signal Processing Toolbox. Она у нас выполняет операцию скользящего среднего. Если мы возьмём маленькое кошка из 10 отсчётов, то мы сгладим форму нашего сигнала. А если мы возьмём большое окно из 300 отсчётов, то мы выделим постоянную составляющую. Отразим её на том же графике.

Для выделения пиков наших Q-, R-, S-зубцов воспользуемся встроенной функцией findpeaks. Выделение R-, S-зубцов происходит достаточно просто, мы просто берём выбросы величины, которые больше чем 0,5 или меньше чем –0,5 и отображаем их на том же графике.

А вот для выделения Q-зубцов нам придется воспользоваться логической индексацией. Мы знаем то, что Q-выброс лежит в пределах от –0,2 мВ до –0,5 мВ, поэтому мы выделяем только те минимальные, скажем так экстремумы, минимальные значение сигнала, которые лежат в этих пределах. Также можно построить Q-зубцы на том же самом графике.

Как видите воспользовавшись двумя встроенными функциями мы успешно выделили Q-R-S комплекс из наших зашумленных и нестабильных по времени данных ЭКГ. В следующей публикации мы поговорим о корреляционной функции и корреляционной обработке.

Наверх

Корреляционная функция.

Когда мы рассматривали случайные процессы, мы упоминали корреляционную функцию, как меру изменения скорости процесса. КФ измерялась для одного сигнала, а значит происходило сравнение сигнала с самим собой, сдвинутым во времени. По факту мы рассматривали так называемую автокорреляционную функцию. Но в предыдущих видео мы не рассказали, как эта функция вычисляется. Для того, чтобы понять, как мы находим корреляционную функцию сигнала, надо вспомнить понятие корреляции.

Корреляция – это мера зависимости двух величин. Для численной оценки используется коэффициент корреляции. Он не может быть больше единицы, и меньше минус единицы. Когда коэффициент корреляции +1, говорят, что две величины идеально коррелированы друг с другом, а значит что при изменении первой величины на какой-то значение вторая изменяется на такое-же значение. Если коэффициент –1 , то росту первой величины соответствует уменьшение второй величины на такое же значение.

Проиллюстрируем зависимость коэффициента корреляции от временного сдвига двух идентичных сигналов.

В начальный момент времени сигналы выровнены, и коэффициент корреляции равен +1. При равном приращении первая и вторая функции изменяются одинаково. Теперь сдвинем вторую зависимость по времени.

При равном приращении она изменяется на меньшую величину. А значит, коэффициент корреляции между двумя зависимостями становится меньше. Увеличивая временной сдвиг мы доходим до момента, когда умен ьшение значения первой величины соответствует увеличению значения второй, а значит коэффициент корреляции становится отрицательным.

Зависимость коэффициента корреляции от временного сдвига между сигналами – по сути есть корреляционная функция. Но давайте рассмотрим формулу.

В общем случае мы рассматриваем взаимно-корреляционную функцию и оцениваем зависимость между двумя сигналами. Частным случаем взаимно-корреляционной функции является автокорреляционная функция, когда мы сравниваем сигнал с его задержанной во времени копией.

Рассмотрим формулу. Я тут привёл формулу для непрерывных функций, но если мы берём дискретные величины, то операция интегрирования будет заменена на простое суммирование. Здесь есть две функции. Первая функция f (не обращайте пока что внимания на знак звёздочки, это комплексное сопряжение, но для действительных сигналов оно не важно), так вот, первая функция f умножается на вторую функцию g, при этом вторая функция сдвигается во времени на величину τ. От величины сдвига τ мы и строим зависимость коэффициента корреляции.

Рассмотрим графическое представление. Первую функцию f мы фиксируем на временной оси, а вторая g по этой оси будет перемещаться. Она перемещается из значений отрицательного сдвига между функциями в область положительных значений сдвига. Величина корреляции соответствует площади перекрытия двух графиков, и максимума она достигает, когда две фигуры максимально накладываются друг на друга. Стоит отметить, что если мы поменяем функции местами, то есть зафиксируем g и будем скользить функцией f, то вид корреляционной функции изменится на зеркальный. В случае автокорреляционной функции форма зависимости всегда симметрична, и имеет максимум в точке, равной нулевому сдвигу сигнала относительно самого себя.

Давайте посмотрим на несколько примеров подсчёта корреляционной функции для дискретных сигналов в MATLAB.

Автокорреляционная функция прямоугольного импульса имеет форму треугольника.

Взаимнокорреляционная функция пилообразного импульса и прямоугольного импульса несимметрична.

Автокорреляционная функция отрезка синусоиды симметрична, и имеет вид нарастающего и затухающего колебательного процесса с выраженным максимумом в моменте совпадения импульсов

А автокорреляционная функция бесконечной синусоиды – это такая же синусоида, с той же частотой.

Особо важно отметить автокорреляционную функцию случайного процесса, или шума. Она имеет один выраженный максимум, и при малейшем сдвиге значения её падают почти до нуля. Это говорит о том, что шум – слабо коррелированный процесс, и этим свойством мы будем пользоваться при обработке.

А обработка корреляционными методами – это важная часть ЦОС. При помощи вычисления взаимнокорреляционной функции мы можем обнаруживать интересующие нас отрезки сигнала в эфире, в том числе на фоне шумов, находить сигналы, похожие на некий выбранный эталон, и оценивать степень схожести, или мы можем точно определять задержу распространения сигнала. К примеру, радиолокационная станция отправляет импульс известной формы в сторону цели и ждёт отражённый сигнал. Максимум корреляционной функции даст нам величину задержки между переданным и принятым импульсами, которую мы затем можем использовать для определения расстояния до цели.

Выполним корреляционную обработку сигнала в MATLAB. В данном случае мы будем пытаться найти фрагмент аудиосигнала в полном сигнале, в том числе на фоне шумов. Загружаемый аудиосигнал – эта запись звука кольца, крутящегося на столе. Давайте загрузим его и послушаем командой Sound. Так вот звучит фрагмент аудиосигнала, который мы попробуем найти.

Область, которую мы выделили, обозначена на графике двумя пунктирными линиями. Давайте также построим график взаимной корреляционной функции исходного сигнала и выделенного фрагмента. Для этого воспользуемся функцией xcorr и передадим ей исходный сигнал и выделенный фрагмент.

В первую выходной переменной записываются отчёты функции, а во вторую – величины временного сдвига. На графике взаимной корреляционной функции мы видим явно выраженный максимум, в тот момент времени когда наш фрагмент совпадает с самим собой на исходном сигнале. Используем максимум вектора lags для того, чтобы отразить фрагмент на сигнале.

Теперь давайте добавим шум к исходному сигналу и к фрагментам.

Причем, обратите внимание, что мы добавляем разный шум к полному сигналу и к нашему фрагменту. Послушаем как звучит фрагмент на фоне шума. Уровень шума достаточно велик, и мы совершенно не слышим звука кольца.

Но даже в этом случае корреляционная обработка позволяет нам точно определить момент начала фрагмента, и мы также сможем показать где наш искомый фрагмент на всём сигнале. Пока что закончим с корреляционной функцией и обработкой. Тема следующей публикации – моделирование сигнала, то есть приближение его аналитической функцией.

Цифровой шум. Цифровая фотография. Трюки и эффекты

К. Зацепин. Цифровой шум времени

03.03.2020–07.04.2020
«RM». Дмитрий Окружнов и Мария Шарова
Галерея XL, ЦСИ Винзавод, Москва

Двигаясь от рефлексии коллективной памяти к приватной истории, живописцы Мария Шарова и Дмитрий Окружнов конструируют собственный аппарат зрения — цифровой экран. Тотальный глитч-эффект от поразившей его системной ошибки становится визуальной метафорой энтропии, пронизывающей современную повседневность. Обращение к живописному медиуму позволяет овеществить в картинной плоскости распыляющуюся историчность виртуализирующейся частной жизни и деструктивную природу памяти как руины в становлении. «Изображение становится интересным в момент исчезновения, утраты» — кредо художников созвучно тезису Жоржа Диди-Юбермана «видеть — означает терять».

Ключевой композиционный прием новой серии «RM» — фрагментация живописной поверхности через эффект осыпания, растрескивания нестабильного пространства. Облеченные в красочное тело, цифровые помехи моделируют неустойчивость структуры памяти, пытающейся удержать жизненный материал, подобный текучей субстанции. Серия проникнута постапокалиптической атмосферой: стены приходят в движение, пиксели просачиваются сквозь вещи, рваные куски бумаги торчат из-под обломков мебели. Осколки видимости предшествуют ее условной «целостности», она не собирается из них. Изображение исчезает, стирается как воспоминание, но каждый раз место утраченного фрагмента занимает новый. Плоскость, тотально заполненная микродеталями, напоминает одновременно водную рябь, сквозь мерцающие отражения которой зритель смотрит сверху, и стену, облупившуюся, как палимпсест, и разбившуюся на пиксели DVD-запись.

Сквозь осколочную образность местами проступают фигуративные очертания. Отчужденные безлюдные интерьеры в традициях Хоппера, Полидори или Вайшера представляют интимный портрет повседневности: абрис окна, старая советская мебель — кресло, перевернутый стол, сохранившийся фрагмент обоев на стене. Кем бы ни были жившие в этой комнате — теперь их в ней уже нет. Фактически же присутствие скрытого субъекта здесь тотально — экран задает рамку взгляда, прежде всего, внутреннего, интроспективного. Субъект-носитель этой рамки складывается из налагающихся процессов — зрение / воспоминание. Именно его взгляд, организуя пространственную рамку, делегируется зрителю. Технологические шумы как будто проявляют незримые напластования накопленной в комнате памяти всех ее прежних обитателей. Эти шелушащиеся мнемонические клочья подобны телесным касаниям, будто оставшимся после исчезновения самих тел.

Композиционно динамика нестабильности выражена через преобладание центробежных энергий картины над центростремительными. Живописные микроэлементы с высокой степенью детализации обступают зрителя, инкорпорируя и распыляя его позицию. Подобно гринберговской «all-over painting» Поллока, «дна» картины здесь нет, передний и задний планы дробятся, взаимно переходя друг в друга. Статическая перспектива зрения, фундированная выраженным центром, уступает место нелинейному движению взгляда, темпорализованной, блуждающей созерцательности.

Дмитрий Окружнов и Мария Шарова «RM», 2020. Галерея XL, Москва. Предоставлено автором текста

Динамическая перспектива предполагает проникающий, тактильный взгляд, вынужденный погружаться в глубь картинного пространства, пробираясь сквозь детали словно на ощупь. Картина заключает опыт видения как осязания: взгляд нащупывает траекторию движения. Внутренний топос динамически собирается и рассыпается по мере его продвижения сквозь живописные напластования. Первопричина этой динамики, этого «глитча», тотально поразившего изображение, отсутствует — изначальной «нормальной» картинки никогда не существовало. Помеха здесь предшествует целостности. Реальность дана как уже-забытая, ее изначальный облик невосстановим.

Предъявляемая серией «RM» образность есть результат работы, по меньшей мере, с тройной дистанцией. Мнемонический фигуративный образ, распыленный в помехах памяти, превращается в дигитальный код, который, в свою очередь, воспроизводится посредством экрана с цифровым глитчем, чья фактура на следующем этапе заново воссоздается — уже живописными средствами. На каждой из ступеней опосредования образ разрушается и рождается заново, акцентируя в этом акте деструкции/реконструкции неустранимый зазор, преграду между прошлым и настоящим в опыте субъекта. С другой стороны, художники аналитически препарируют этот разрыв, материализуя само усилие преодоления границы. Попадая в эту воспроизводимую картиной ловушку памяти, зараженной энтропией, зритель принуждается к усилию воспоминания через забвение, выстраиванию взгляда на историчность повседневности как на парадоксальную «целостность не-единства».

Произведения Шаровой-Окружнова не обладали бы столь притягательной силой воздействия, будучи реализованными в иных медиумах. Их магнетический эффект заключен в неотчуждаемой материальности картины здесь-и-сейчас. Подобно вполне классическим полотнам, эти произведения являют собой, прежде всего, вложенный в них опыт проживания живописи как практики повседневного существования, долгого и кропотливого труда, то есть реального человеческого усилия. Медленно воссоздавая свои глубокие пространства, погружаясь в них, инвестируя в живописную плотность собственную жизнь и телесность, художники переносят протяженность настоящего в картинную плоскость, пытаясь примириться тем самым с необратимостью времени как разъедающей субстанции и ненадежностью памяти.

Понятие «цифровой шум». Какой бывает и как с ним бороться

Доброго здоровья читатели моего блога, сегодня мы поговорим о таком явлении, как цифровой шум.
С приходом эры цифровых технологий в нашу жизнь, в частности в фотографию, появился термин цифровой шум.
Цифровой шум — это случайно расположенные точки различного цвета и размера на изображении.
Его можно отнести к недостаткам цифровых фотокамер. Совершенствуя фотоаппараты, инженеры работают над уменьшением цифрового шума.

В любом электронном устройстве, которое принимает и передает сигналы, есть определенный уровень шума.
В цифровых камерах — шум есть следствие попадания сигнала (света) на матрицу (приемник) фотоаппарата.
Чем больше будет соотношение сигнал – шум, тем меньше шума в итоге и наоборот.
По большому счету цифровой шум нельзя полностью устранить, но он может быть настолько мал, относительно сигнала, что вовсе не будет заметен.

Цифровой шум делят на две категории:

хроматический шум(chromatic noise)
яркостный шум(luminance noise)

Хроматический шум пестрит разноцветными точками на снимке, поэтому он хорошо заметен. Этот вид цифрового шума снижает качество фото, т. к. добиться его исчезновения в редакторе, без потери других деталей, очень сложно.
Яркостный шум схож с зерном на отпечатках пленочной эпохи. Он выглядит как маленькие точки, не выделяющиеся по цвету.
Многим нравится эффект а-ля пленка. Поэтому продвинутые фоторедакторы включают в себя функцию добавления эффекта шума. Иногда это смотрится хорошо.
С типом цифровых шумов мы разобрались, теперь давайте рассмотрим, что влияет на уровень цифрового шума.

Размер матрицы цифрового фотоаппарата. Если он больше, то и шума меньше. Если сенсор маленький, а мегапикселей много, соответственно «шуметь» будет больше.
ISO сильно влияет на появление шумов. Здесь важно понять: сама матрица камеры имеет неизменную чувствительность, применяется усиление приема сигнала. Вследствие чего увеличиваются искажения и появляются шумы. Увы, но автоматика многих компактов не позволяет выставлять авто-ISO, как в более дорогих фотоаппаратах.
Время экспозиции или выдержка. Также влияет на шумность снимков. Во время серийной сьемки сенсор камеры нагревается, поэтому последний снимок в серии всегда будет более шумным.

Чем длиннее выдержка, тем больше шумов будет появляться. Бывают ситуации, когда уменьшить выдержку можно только с помощью увеличения светочувствительности. К примеру, если вы снимаете какое-то событие, где недостаточно света.

Длинная выдержка приведет к «шевеленке» и смазанному снимку, а посветить себе вспышкой не позволяет место или ситуация. Придется идти на компромисс, увеличивая ISO.

Как можно бороться или снизить влияние цифрового шума:

эффективнее всего снизить ISO
уменьшить время экспонирования (выдержка)
использование освещения (вспышка)
включить шумоподавитель в камере. (Этот пункт актуален для тех, кто не заморачивается с постобработкой фотографий в редакторах. Встроенный шумоподавитель безжалостен к мелким деталям изображения. Давить шумы лучше в редакторе, т.к. там этот процесс более эффективен и контролируем.)
сьемка в RAW-формате. Скажу сразу, не все фотокамеры умеют снимать в этом формате. Но его преимущество неоспоримо. RAW содержит больше информации, нежели JPG, поэтому из него можно «вытянуть» намного более качественный снимок.
Обрезка или Resize изображения. Уменьшение разрешения снимка не убирает шумы, но за счет уменьшения размера, делает его менее заметным.

Напоследок приведу каталог программ, которые признаны во всем мире и успешно используются для подавления шумов: Adobe photoshop, Adobe photoshop lightroom, Noise Ninja, Akvis Noise Buster, Topaz DeNoise, Neat Image, Adobe Camera Raw, Capture One, DXO Optics и многие другие.

С нынешними темпами развития электроники мы очень скоро можем забыть о таком явлении, как цифровой шум.

Далее по теме:

Советы начинающему фотографу Приветствую вас мои дорогие друзья, в этой статье я хочу поделиться некоторыми советами с счастливыми обладателями своей первой зеркальной […]
Ретушь фотографии Вы наверное не раз слышали от таком понятии, как ретушь фотографии, но наверное не каждый знает, что это означает. Очень часто бывает, […]
Как делать ЧБ фотографии Доброго времени суток. Когда я случайно увидел на одном авторитетном фото форуме вопрос «…Господа!!! Кто скажет как на Canon D500 включить […]
Фотоколлаж Фантазия фотографа не имеет придела, и это уже давно далеко не новость. Что только не придумывают мастера фотоискусства, чтобы удивить зрителя и […]

Смотрите так же:

Шумы на снимках цифровых камер (результаты тестов)

Здравствуйте, друзья!

Тема «шумов» на цифровых снимках это тема которая нас всех волнует т.к. ошибки экспозиции или желание фотографа показать детали в тёмных областях снимка ведут нас к осветлению изначально темного снимка и из ТЬМЫ появляются ШУМЫ 🙂

Сегодняшняя моя статья будет краткой (но наглядной и важной!) т.к. и без того немало сил вложено в измерения, приспособление скрипта графиков и чтение огромного количества литературы по теме. Всё не охватить, у меня еще заготовлено для вас много интересной информации, в том числе в переведённом с английского языка виде.

Все ваши конструктивные замечания по теме я учту и отвечу т.к. на первый взгляд всё просто, но чем глубже вникаешь, тем сложнее.

к содержанию ↑

Существует много типов «шумов», которые влияют на цифровое фотографическое изображение.

Краткое описание шумов приведённое мной здесь основано на статье Emil Martinec, профессора по физике в университете Энрико Ферми и колледже университета Чикаго и других сходных статьях.

к содержанию ↑

Фотонный шум

Свет состоит из отдельных сгустков энергии названных фотонами. Фотоны попадают на светочувствительный элемент в разное время и разные точки. Из-за этой неравномерности мы получаем разные результаты в разных сенселях и можем говорить о том что световой поток шумит (у нас нет единого уровня света, он всё время неоднородный по площади сенсора). Чем больше фотонов попадает на сенсель, тем лучше отношение сигнал / шум (SNR) благодаря которому мы можем высветлять картинку без видимого шума.
Важно: фотонный шум возникает при наличии света. Если я плотно закрою объектив крышкой, то фотонного шума на чёрном кадре не будет.

Подробнее..

Light is made up of discrete bundles of energy called photons — the more intense the light, the higher the number of photons per second that illuminate the scene. The stream of photons will have an average flux (number per second) that arrive at a given area of the sensor; also, there will be fluctuations around that average. The statistical laws which govern these fluctuations are called Poisson statistics and are rather universal, encountered in diverse circumstances. The fluctuations in photon counts is visible in images as noise — Poisson noise, also called photon shot noise

к содержанию ↑

Шум чтения.

Зависит от электронной начинки камеры. Это процесс измерения количества попавшего на сенсель света и перевод этого значения в цифровой вид. Касается как качества сенселей, так и качества АЦП и потерь на электрической обвязке. Т.е. это тот «шум», который генерирует сама фотокамера.

Подробнее..

Photons collected by the sensels (the photosensitive part of a pixel) stimulate the emission of electrons, one for each captured photon. After the exposure, the accumulated photo-electrons are converted to a voltage in proportion to their number; this voltage is then amplified by an amount proportional to the ISO gain set in the camera, and digitized in an analog-to-digital converter (ADC). The digital numbers representing the photon counts for all the pixels constitute the RAW data for the image (raw units are sometimes called analog-to-digital units ADU, or data numbers DN). We’ll call this digital number the raw value of the pixel.

к содержанию ↑

Структурный шум (бандинг)

Структурный шум это разновидность шума чтения, но мы выделим его в отдельную категорию т.к. он визуально может быть отличим от других видов шума.
Человеческий глаз легко различает узоры и потому мы замечаем повторяющиеся рисунки на общей картине шумов.

Подробнее..

Pattern noise can have both a fixed component that does not vary from image to image; as well as a variable component that, while not random from pixel to pixel, is not the same from image to image.

к содержанию ↑

Тепловой шум

Тепловой шум связан с нагревом сенсора. Чаще всего проявляется на длинной выдержке когда сенсор нагревается, выдержки примерно с минуту и более.
Особенно проявляются «горячие» пиксели, которые в обычных условиях не видны.

Кроме того тепловой шум генерирует нагрев усилителя сигнала, он виден как свечение.

Nikon D800, свечение в нижней части кадра

Подробнее..

Thermal agitation of electrons in a sensel can liberate a few electrons; these thermal electrons are indistinguishable from the electrons freed by photon (light) absorption, and thus cause a distortion of the photon count represented by the raw data.

Thermal electrons are freed at a relatively constant rate per unit time, thus thermal noise increases with exposure time.

Another thermal contribution to image degradation is amplifier glow, which is caused by infrared radiation (heat) emitted by the readout amplifier.
For exposures of less than a second or so, read noise is relatively constant and thermal noise constitutes a negligible contribution to overall image noise. It will not be considered further in our discussion.

к содержанию ↑

Неоднородность сенселей

Характеристики отдельных сенселей отличаются т.к. нет ничего идеального и таким образом измеренное ими количество фотонов тоже отличается.

Подробнее..

Not all pixels in a sensor have exactly the same efficiency in capturing and counting photons; even if there were no read noise, photon noise, etc, there would still be a variation in the raw counts from this non-uniformity in pixel response, or PRNU.

PRNU «noise» grows in proportion to the exposure level — different pixels record differing percentages of the photons incident upon them, and so the contribution to the standard deviation of raw values from PRNU rises in direct proportion to the exposure level. On the other hand, photon shot noise grows as the square root of exposure; and read noise is independent of exposure level. Thus PRNU is most important at the highest exposure levels.

At lower exposure levels, photon noise is the dominant contribution until one gets into deep shadows where read noise becomes important.

к содержанию ↑

Ошибки дискретизации

Округление значений до целочисленных, влияет слабо.

Подробнее..

When the analog voltage signal from the sensor is digitized into a raw value, it is rounded to a nearby integer value. Due to this rounding off, the raw value mis-states the actual signal by a slight amount; the error introduced by the digitization is called quantization error, and is sometimes referred to as quantization noise. In practice, this is a rather minor contribution to the noise.

к содержанию ↑

Резюме по шумам

Из всех типов «шумов» нас будет больше волновать шум чтения т.к. во-первых, он играет наиболее важную роль при слабом сигнале в тенях (это те самые тени, которые мы собрались «вытягивать»), а во-вторых, мы можем его уменьшить выбрав камеру, которая меньше «шумит».

Для того чтобы выделить шум чтения мы закрываем объектив или байонет камеры крышкой (лучше байонет), ставим выдержку 1/125 sec, диафраму f8 и наименьшее ISO.
Если мы делаем наши измерения с объективом, то поставьте его на метку бесконечности и используйте телеобъектив чтобы не было виньетирования. Для той же цели мы прикрываем диафрагму.

Снимаем в RAW на всех значениях ISO с интервалами 1/3 EV, т.е. 100, 125, 160, 200 и т.д.

На разных фотокамерах наименьшее ISO отличается. Минимальное я пока нашёл ISO 31 у Nikon D850.

к содержанию ↑

Ввиду того что в блоге окошко для отображения графиков мелковато я предлагаю посмотреть их по ссылке (на моём же сайте)

Данные по камерам будут мной время от времени пополняться и они будут еще быстрее пополняться, если вы увидите что вашей камеры в списке нет, сделаете серию снимков по моему описанию (закрытый крышкой байонет, выдержка 1/125s, диафрагма f8 и изменение ИСО от минимума до максимума с шагом 1/3 EV. Все снимки в RAW), выложите куда-то в облако (Яндекс.Диск или подобное) и пришлёте мне ссылку на [email protected]. И я буду признателен и всё фотографическое сообшество!

Данные по тем камерам, которые уже есть среди протестированных я тоже принимаю, по ним я построю график колебания шумности в пределах одной модели фотокамеры. Пока все дублирующиеся камеры которые я проверял, что старые, что новые, «шумят» очень близко в пределах одной модели, но кто знает? Может именно ваша камера отклоняется от заводских норм…

к содержанию ↑

Сегодняшняя заметка касается в основном желающих вытаскивать детали из теней и я знаю, что таких фотографов много. Хороший способ иметь мало шумов на снимке это не вытаскивать тени, оставляя их там где они есть. Вот темно под скамейкой и правильно. Свет туда не попадает, ничего интересного там нет — оставьте, пусть будет темно. А если «вытаскивать», то вот они шумы, в полном объеме.

С шумом чтения можно бороться если делать «темновой» кадр и вычитать его из следующего. Так поступают некоторые современные фотокамеры. Я лично пока заметил это только за FUJI GFX 50s, которая и лидирует по низким шумам чтения среди всех остальных фотокамер.

Вот как раз про методы борьбы с шумами это следующая отдельная тема. Пару приёмов я вам расскажу.

Удачных снимков! 🙂

Цифровой шум — Что вызывает шум и как его уменьшить

Вы когда-нибудь замечали на своей фотографии что-то похожее на помехи старого телевизора? Скорее всего, в какой-то момент вы, вероятно, видели, как это происходит на ваших фотографиях, и задавались вопросом, что, черт возьми, происходит. Если вы столкнулись с этими проблемами или только что услышали слово «шум» и не совсем его поняли, эта статья здесь, чтобы помочь. Цифровой шум — естественная часть фотографии, и есть много способов уменьшить его на ваших фотографиях.Здесь вы узнаете, что вызывает шум, как его уменьшить, а также советы по устранению его постфактум, если это необходимо.

Что такое цифровой шум в фотографии?

Цифровой шум, также известный как зернистость, представляет собой статические помехи, покрывающие ваши изображения. Подобно статическим помехам старого телевизора, шум создает визуальное искажение вашего изображения. Как правило, вы обнаружите шум на своих фотографиях при съемке в условиях низкой освещенности. В первую очередь, когда вы используете высокое значение ISO или значительно усиливаете тени при постобработке, шум начинает переполнять ваши изображения.

Шум на фотографиях может немного раздражать по разным причинам. Во-первых, это снижает общее качество. При наличии большого количества цифрового шума края могут выглядеть менее четкими, а мелкие детали труднее заметить на фотографии. Хотя шум может быть трудно полностью избежать, важно научиться его смягчать. В конце концов, чем меньше шума на вашей фотографии, тем более качественное изображение вы получите.

Что вызывает цифровой шум

Чтобы упростить задачу, цифровой шум возникает по трем основным причинам:

Высокий ISO
Размер сенсора
Экспозиция вашей фотографии

В самом общем смысле шум вызван высоким значением ISO. По мере увеличения значения ISO ваш датчик становится более чувствительным к любому падающему свету. Это, в свою очередь, увеличивает общую экспозицию вашей фотографии. Проблема в том, что чем выше чувствительность, тем больше искажений (шумов) начинает становиться видно. Вот почему часто можно увидеть шум на изображениях при слабом освещении. Поскольку вам нужно увеличить настройку ISO из-за недостатка света, вы получите дополнительный шум.

С учетом сказанного, есть и другие факторы, которые могут повлиять на количество шума в ваших изображениях.Второй фактор — размер сенсора. С датчиком меньшего размера меньше места для обработки того же количества света. Дополнительная нагрузка на датчики меньшего размера приведет к увеличению уровня шума даже при более низких значениях ISO. Вот почему полнокадровые камеры будут работать намного лучше, чем кропнутые датчики при слабом освещении. По той же причине ваш телефон делает довольно некачественные фотографии ночью. Сенсор меньшего размера означает меньшую способность обрабатывать свет, что может генерировать больше шума на вашей фотографии.

Наконец, шум всегда будет наиболее заметен в тенях вашего изображения.Если бы вы использовали высокие значения ISO в солнечный день, вы, вероятно, этого не заметили бы. Однако, если вы посмотрите на тени на этом изображении, они будут заполнены шумом. Когда в определенной области кадра меньше света (например, в тенях), появляется больше шума. Поскольку на ваших фотографиях меньше света, чтобы перекрыть его, шум будет гораздо более заметным. Вот почему редко можно заметить его в светах даже при очень высоких значениях ISO.

Как избежать шума на фотографиях

Есть несколько способов избежать шума на фотографиях.Первый и самый важный — использование более низкого значения ISO. Чем ниже значение ISO, тем меньше шума в целом вам придется иметь дело. Это самый простой способ уменьшить цифровой шум и полностью избежать проблемы. Проблема в том, что иногда вам нужно использовать высокое значение ISO в условиях низкой освещенности. Ночная съемка — яркий пример того, когда использование высокого ISO — единственный доступный вариант. В таких ситуациях, что еще вы можете сделать, чтобы уменьшить шум на ваших фотографиях?

Как я упоминал ранее, шум может быть вызван недостаточным количеством света, попадающим в камеру.Вот почему это чаще всего видно в тенях ваших изображений. К счастью, вы можете позволить большему количеству света попасть в камеру, отрегулировав настройки экспозиции. Если вы оказались в условиях слабого освещения, вместо того, чтобы повышать ISO, отрегулируйте выдержку и диафрагму. Использование более длинной выдержки или более широкой диафрагмы — два эффективных способа увеличить экспозицию. Более яркая экспозиция означает, что есть больше света, чтобы подавить шум, который преобладает на вашем изображении.

Научиться уменьшать шум на фотографиях не так сложно, как это кажется людям.В конце дня полностью избавиться от шума невозможно, но поможет более яркая экспозиция. Использование выдержки и диафрагмы для удовлетворения потребности в высоких значениях ISO — отличный способ снизить уровень шума на фотографии.

Как уменьшить шум с помощью редактирования фотографий

Если вы оказались в ситуации, когда вы просто не можете избежать шума в камере, у вас все еще есть варианты. Почти во всех программах для редактирования фотографий вы найдете какой-либо инструмент для уменьшения шума.Хотя этот метод не является идеальным решением, он помогает уменьшить уровень шума на ваших фотографиях.

В Lightroom на панели деталей вы найдете ползунок под названием «Яркость». Этот ползунок работает, чтобы сгладить шум на вашем изображении и сделать его менее заметным. Теперь оговорка с любым инструментом шумоподавления заключается в том, что его нужно использовать экономно. Если вы переусердствуете с шумоподавлением, ваша фотография начнет выглядеть сглаженной и фальшивой. Поскольку этот инструмент по существу сглаживает шумовые искажения, он также влияет на детали вашей фотографии.Поэкспериментируйте с ползунком шумоподавления и убедитесь сами. Будьте осторожны с регулировкой и не перебарщивайте с ней! Вы можете рискнуть получить полностью фальшивую фотографию.

До шумоподавления, Raw Photo.

После сильного шумоподавления. Пластик и подделка.

Заключение

Цифровой шум — неизбежная часть фотографии. Даже при самых низких значениях ISO в некоторой степени все равно будет виден шум. Когда вы увеличиваете ISO, этот шум становится все более заметным, пока он не станет просто отвлекающей частью вашего изображения.Вот почему важно помнить, что вызывает шум на фотографиях, чтобы лучше избегать его в будущем. Хотя в программах редактирования есть инструменты для шумоподавления, для достижения наилучшего результата разумно использовать их прямо в камере.

Если вы знаете кого-то, кто изо всех сил пытается справиться с шумом в своих фотографиях, обязательно поделитесь с ним этим постом!

Если вам понравилась эта статья, не забудьте подписаться на мой еженедельный информационный бюллетень , чтобы получать больше советов по фотографии и редактированию фотографий прямо на ваш почтовый ящик!

Когда цифровой шум допустим в кадре?

Цифровой шум — достойный враг малобюджетных кинематографистов и создателей контента.

Но когда можно пропустить шумный выстрел?

Прежде всего позвольте мне сказать, что эта статья не предназначена для того, чтобы посоветовать вам отказаться от всех принципов и делать шумные изображения — это далеко не так. Чистое, красивое изображение, в конце концов, является свидетельством набора навыков оператора-постановщика и его команды (или свидетельством того, сколько денег доступно). Мне кажется, что шум — это то, чего мы учимся избегать любой ценой, как и чрезмерно яркие блики, а любой цифровой шум — это визитная карточка любительского провала.

Однако иногда вы можете смотреть телепередачу и видеть, как эти проблемы проскальзывают в кадр — полностью финансируемая профессиональная продукция, демонстрирующая визуальные проблемы, которые заставили бы вас дважды подумать перед загрузкой на YouTube.

Недавно я смотрел Американских богов Сезон 2 (это просто не то же самое без Брайана Фуллера, управляющего кораблем), и что-то сразу привлекло мое внимание в этой сцене из Эпизода 2. По горячим следам похищенного мужа Лоры, Лоры и Безумный Суини буквально подходят к концу дороги, и их погоня останавливается.

Изображение через Starz!.

Два персонажа, побежденные и уставшие, сидят в поле цветов, обдумывая свой следующий ход.Похоже, они снимали в пасмурный день, и мне интересно, снимали ли создатели кадры диалогов при доступном свете. Удар Безумного Суини относительно четкий.

Изображение через Starz!.

Однако, когда мы переходим к Лоре, мы видим явное увеличение цифрового шума. Хотя изображение 755 × 400 внизу может не выделять степень шума, при просмотре это сразу заметно.

Изображение через Starz!.

Мне кажется, что если бы на этом снимке демонстрировалась новая камера, раздел комментариев был бы полон критики по поводу того, сколько шума при слабом освещении.

Изображение через Starz!.

Тем не менее, в данном случае это совершенно нормально. И я держу пари (как я указываю ближе к концу), обычная аудитория даже не заметит. Таким образом, я думаю, что стоит взять пример с уважаемого редактора Уолтера Марча и его «Правила шести».

История важнее непрерывности

Точно так же, как чистые визуальные эффекты, с появлением телешоу и каналов YouTube, указывающих на ошибки в фильмах, вы можете подумать, что непрерывность является обязательным условием для редактора.Однако правила Марча расположены в порядке важности:

Вырез для эмоций
Продвижение сюжетных сокращений
Резка в ритме
Поводок с трассировкой глаз
Воссоздать реальность на экране
Физическое пространство в сцене

Номер шесть представляет собой визуальную непрерывность, и, как вы можете видеть, он находится в конце списка. Мартин Хантер, редактор книги Стэнли Кубрика «Цельнометаллическая оболочка », говорит следующее:

Есть порез, когда дрель Сарджент бьет Мэтью Мотли в живот, и одним ударом он отводит назад левой рукой, а в разрезе бьет правой.Насколько я знаю, этого никто не указывал. Но такие вещи на самом деле не имеют значения, потому что, если сцена эффективна, вы не должны отвлекаться на такие вещи. (Посмотрите эту сцену в видео-эссе выше).

История над визуальными ошибками

Чтобы не отходить от сути статьи, какое отношение правила редактирования Марча имеют к цифровому шуму или любой визуальной аномалии? Точно так же, как непрерывность помещается в конец списка важности, если дубль вызывает самые сильные эмоции, вы также должны перенести это понятие в свои визуальные эффекты.Бывают моменты, когда в ваших кадрах есть ошибки — шумы, обрезанные блики или даже члены съемочной группы, видимые в кадре, — но с сюжетной и эмоциональной точки зрения это самый сильный вариант, поэтому он остается, несмотря на недостатки.

Я попросил друга и маму посмотреть сцену и отметить любые проблемы со сценой. Мой друг, зная о моем техническом мастерстве, искал техническую ошибку, но не мог ее обнаружить, в то время как моя мать проткнула темноту «другой рубашкой» и «другим цветом цветка», хотя обе вещи остались прежними.Никто из них не заметил цифрового шума. Точно так же, как ни один из них не заметил бы обрезанных бликов или легкого дрожания в кадре слежения. Обычная аудитория просто не видит этих вещей. Если дубль усиливает историю, тоже не стоит переживать.

Изображение на обложке через American Gods (Starz!).

Хотите узнать больше о кинематографе? Проверьте это.

Цифровое шумоподавление на DVD: история и примеры

от Мишеля Хафнера — [email protected] (22 февраля 2002 г.) (технический консультант: Джон Дж. ДеГруф) (вдохновение Бьорн Рой) (для страницы об улучшении краев нажмите здесь ) (для общей оценки качества DVD нажмите здесь )

Цифровое шумоподавление (DNR) в контексте мастеринга DVD и передачи фильмов в цифровое видео (включая высокое разрешение) — это процесс, в котором используется алгоритм цифровой фильтрации данных цифрового изображения для уменьшения количества случайного шума (например, зернистости пленки, электронный шум телекина, артефакты гребенчатого фильтра в композитных видеоисточниках, пятнышки пленки, грязь, царапины и т. д.). Почему это желательно, если вообще?

Для уменьшения видимости случайного шума во время воспроизведения видео. Явная зернистость пленки, царапины, частицы грязи и тому подобное обычно считаются нежелательными из эстетических соображений, если не раздражающими, отсюда и желание избавиться от них. Цель здесь – угодить клиентам и избежать жалоб.
Для уменьшения энтропии (содержания информации) в изображениях, что обеспечивает более эффективное сжатие при более низкой скорости передачи данных без нежелательных и отвлекающих артефактов сжатия.Здесь желаемой целью является экономия затрат и битов. (Энтропию также можно удалить с помощью фильтра нижних частот, который удаляет все мелкие детали за пределами определенной частоты. Это не создает артефактов шумоподавления, но также не удаляет шум, просто размывает его, как и остальную часть изображения.)
Для восстановления пленки на видео до состояния, более близкого к исходному состоянию на пленке до того, как произошло ухудшение качества. Реставрация пленки является целью.

Очевидно, что эти цели не обязательно совместимы или только до некоторой степени.

Как это делается? Поскольку случайный шум является случайным, обычно невозможно полностью удалить его и выявить то, что было загрязнено или стерто шумом. Но, используя высокую степень избыточности, присутствующую внутри и в последовательных кадрах фильма/видео, и используя знания о природе шума (например, его ожидаемое значение и стандартное отклонение), были предложены математически выведенные/оптимизированные фильтры, которые используются для работы с различными шумами. виды шума. Эти фильтры бывают разных вкусов:

Аппаратно реализованные фильтры реального времени по сравнению с очень затратными в вычислительном отношении фильтрами не реального времени
Фильтры с адаптацией к движению и фильтры без адаптации к движению
Фильтры с компенсацией движения и фильтры без компенсации движения
Фильтры, оптимизированные для устранения царапин, пятен или общего случайного шума

Люди, работающие с цифровым шумоподавлением в видео/киноиндустрии, обычно различают шумоподавление, которое уменьшает зернистость пленки, электронный шум от датчиков и другие типы общего случайного шума, и специализированные алгоритмы, которые работают с определенными видами шума, такими как маскировка царапин.

ищет царапины и пылесборники ищет частицы пыли, крапинки и тому подобное.Математически говоря, это все цифровое шумоподавление/удаление. Именно так этот термин используется на этой странице. Движение очень важно, поскольку избыточность данных возникает либо в одном кадре, либо в последовательных кадрах во времени. Если необходимо использовать избыточность последовательных кадров, следует обратить внимание на тот факт, что соответствующие части изображения обычно не находятся в одном и том же месте в последовательных изображениях, поскольку изображаемые объекты действительно перемещаются во времени и пространстве и, следовательно, также на изображениях.Нахождение соответствующих частей изображения путем вычисления движения от кадра к кадру, как правило, является очень сложной и ресурсоемкой задачей. Игнорирование движения или его неправильное определение неизбежно приводит к неправильным результатам фильтрации, когда несколько кадров объединяются в операции фильтрации. Эти ошибки фильтрации могут быть видны человеческому глазу или нет, но обычно они видны, поэтому требуется осторожность, или случайный шум заменяется новым случайным шумом, генерируемым фильтрацией, который может быть более неприятным, чем исходный шум.

Естественно, фильтры реального времени имеют ограниченную точность, а фильтры, игнорирующие или неверно рассчитывающие движение, будут создавать артефакты на движущихся частях изображения. Таким образом, наилучших результатов можно ожидать от фильтров не в реальном времени с компенсацией движения. В средствах мастеринга DVD преобладают фильтры реального времени, которые не могут правильно оценить движение и поэтому должны быть тщательно настроены, чтобы оставить только движущиеся части изображения или не фильтровать их сильно по сравнению с неподвижными частями.

Целью этой страницы является документирование артефактов шумоподавления на некоторых DVD, чтобы сделать несколько замечаний:

Шумоподавление широко применяется к DVD, например, усиление краев.Затронуты DVD-диски (почти), которые все знают или имеют.
Шумоподавление добавляет артефакты на многие DVD-диски, которые так же нежелательны, как усиление краев, если не более того, в некоторых случаях.
Шумоподавление может испортить вид фильма и придать DVD неестественный вид цифрового видео, который может быть откровенно уродливым.
Шумоподавление может привести к тому, что DVD будет выглядеть хуже, чем без шумоподавления (и сжатия с надлежащей скоростью передачи данных, подходящей для уровня присутствующего шума).
Шумоподавление видно даже на простых обычных телевизорах, если знать, что искать.Это влияет на всех, кто следит за качеством, а не только на видеофилов в их «высококачественных башнях из слоновой кости».

Артефакты шумоподавления — это в значительной степени артефакты, вызванные неправильной или отсутствующей оценкой движения или неверным определением деталей изображения как таковых на самом деле (например, обработка оконных полос или бликов как царапин/крапин). При объединении частей изображения из нескольких кадров, которые не принадлежат друг другу, обычно создаются следующие артефакты:

Детали изображения в текстурах, которые должны двигаться естественно, начинают мерцать при движении
Детали изображения в текстурах, которые должны двигаться естественным образом, размазываются и размываются при движении (значительно больше, чем размытие в кадрах кинопленки)
Детали изображения в текстурах, которые должны двигаться естественно, полностью исчезают и появляются снова, когда движение прекращается.
Объекты с высокой контрастностью по отношению к фону создают множественные отражения своих краев на этом фоне при (быстром) движении.
Твердые объекты при движении внезапно получают отверстия, разламываются или въедаются с краев (например, буквы в тексте).
Текстуры выглядят странно зашумленными, но иначе, чем обычный шум из-за зернистости пленки или сенсоров.
Части изображения, которые естественным образом связаны друг с другом (например, небо и земля), движутся независимо друг от друга в разных направлениях.Эффект может быть тонким плавающим или сюрреалистическим эффектом с массивным движением частей друг относительно друга.

Удаление царапин, воздействующее на реальные детали изображения, также вызывает мерцание и удаление частей или всех крошечных объектов, таких как блики или оконные полосы. Тип используемого фильтра и параметризация определяют, какие артефакты создаются. Медианные и другие статистические фильтры порядка имеют тенденцию создавать мерцание, линейные фильтры имеют тенденцию размазывать и создавать эхо.

Шумоподавление может выполняться во время телесина или перед сжатием MPEG.Последнее намного лучше, так как на саму передачу не влияют артефакты шумоподавления, и компрессионист может использовать столько DNR, сколько ему нужно, учитывая его битовый бюджет (он может и не нуждаться). Со временем, когда он получит лучшее оборудование, он сможет лучше работать в последующих версиях DVD. Как только ущерб нанесен в передаче, пути назад нет. Вы должны повторно передать, чтобы решить проблему.

Ниже приведены 11 примеров из 9 DVD. Представлены полнокадровый jpeg первого кадра в анимации и 3 анимации.Все анимации представляют собой прямой цифровой перенос с оригинального DVD без какой-либо обработки, кроме выбора подходящего интересующего окна и рекомпрессии для первой и второй анимации. Первая анимация сжата с помощью MPEG-1, вторая анимация сжата с помощью QuickTime Photojpeg. Animation 3 — это несжатый QuickTime для скептиков, которые думают, что проблемы вызваны повторным сжатием DVD, и нуждаются в веских доказательствах, что это не так.

Естественно, эти несжатые версии огромны, несмотря на сжатие без потерь с помощью gzip.Так что не советую их использовать, но если надо то можно. Я убедился, что все 3 версии каждого примера одинаковы для всех демонстрационных целей шумоподавления.

Лучше всего смотреть анимацию с аппаратным 24-битным буфером кадров, чтобы было дано полное разрешение DVD, и установить нормальную скорость воспроизведения 24 кадра/с, т.к. это прогрессивные кадры, как на пленке, без артефактов чересстрочного движения. Для некоторых примеров может быть полезно просмотреть клип кадр за кадром, чтобы подробно увидеть, что происходит.

Давайте рассмотрим примеры один за другим, хорошо?

Терминатор 2: Судный день (1991) (обе версии NTSC, Artisan): Линда Гамильтон, глава 12. Посмотрите, как выглядят текстуры лица, особенно во время движения головы. Эффект неестественный, как будто у нее две (шумные) шкуры, которые немного двигаются друг против друга. Эффект настолько тонкий, что многие его вообще не замечают или думают, что это проблема сжатия MPEG. Выглядит довольно странно на большом экране. Этот пример показывает скорее внешний вид DNR, чем один конкретный артефакт, на который вы можете указать пальцем.
Notti di Cabiria, Le (1957) (NTSC, Criterion): глава 9, официант. Это довольно грубый случай мерцания и смазывания, вызванный шумоподавлением. Совершенно незаметный и легко видимый на любом дисплее. Такие черно-белые полосы — чистый яд для шумоподавления, поскольку высокие частоты безжалостно показывают любую ошибку компенсации движения. Это никогда не должно было пройти контроль качества. На этом DVD есть еще что-то подобное, и в остальном это очень хороший DVD.В этом случае я случайно узнал, что ущерб был нанесен на телецине, а не по вине компрессиониста.
Клеопатра (1963) (NTSC, Fox): вход Клеопатры в Рим. В этой передаче был уменьшен шум, и в каждой сцене можно найти артефакты. Обычно мерцающий вид. Движение камеры вызывает мерцание горизонтальных элементов арки. Довольно очевидно на больших экранах. Слишком плохо, так как в остальном это прекрасный DVD. Бен-Гур достаточно чист в отношении ДНР, Десять Заповедей — нет.
Жестокие намерения (1999) (NTSC, Columbia-Tristar): глава 17 и глава 24. В первом примере показано незначительное мерцание автомобильной решетки (и странное размытие в одном месте), во втором показано некоторое смазывание розового свитера. . Оба артефакта настолько незаметны, что многие их вообще не заметят. Однако наметанный глаз их легко увидит.
Hum Dil De Chuke Sanam (1999) (NTSC, DEI): Глава 3. Индийские DVD почти без исключения сильно шумоподавлены, и можно найти множество артефактов DNR.DNR скорее контрпродуктивен, поскольку удаленные артефакты фильма вызывают меньше возражений, чем добавленные цифровые артефакты. В примере показано полное устранение деталей песчаных дюн при движении камеры и их повторное появление. Довольно удивительно, не так ли? Я ценю индийские фильмы за их волшебство, но не такие, пожалуйста.
Matrix, The (1999) (NTSC DVD, Warner): главы 15 и главы 20. Агент Смит уменьшил шум в матрице. Он сделал это довольно осторожно, но ни Морфеуса, ни Нео не обманет.В первом примере показано сильное мерцание из-за (предположительно) удаления царапин, атакующих псевдоцарапины на стене. Второй пример показывает некоторое размытие и потерю/стирание деталей на синем свитере. Первый эффект груб, когда смотришь в нужное место (а не на Морфеуса). Второй более тонкий и его легко не заметить. Между прочим, HD-передача HBO тоже с шумоподавлением.
Знакомьтесь, Джо Блэк (1998) (NTSC DVD): Глава 3. Посмотрите, что DNR делает с текстурой куртки.Это довольно сильно портится. Эффект незаметен на большом экране. Тем не менее, когда этот DVD вышел, его приветствовали как высококачественный DVD. Таких проблем DNR полно. Он выглядит как ДНР, как я его называю. Не мое представление о высококачественном DVD.
Pledge, The (2001) (NSTC, Warner): Глава 8. Этот DVD был назван эталонным качеством. Я более или менее согласен. Тем не менее, временами у него есть незначительные артефакты DNR. Размазывание на рубашке и куртке тонкое и его трудно увидеть на нормальной скорости.Конечно не отвлекает. ДНР такого качества меня устраивает.
Witness (1985) (NSTC, Paramount): Глава 3. Этот DVD меня очень разозлил, когда он вышел. Это город-артефакт ДНР, и он имеет уродливый вид ДНР, который я терпеть не могу. В примере показано удаление царапин на светильниках на потолке. Отвлекает и полностью избежать. DVD также имеет массу смазываний из-за DNR. Передача HBO HD в значительной степени свободна от этих проблем и намного лучше. Было бы тривиально сделать из этого DVD, который сдует этот.Пример того, как НЕЛЬЗЯ делать DNR на DVD.

Надеюсь, я продемонстрировал пару моментов на этой странице:

Шумоподавление и связанные с ним артефакты можно найти на многих DVD-дисках всех производителей. Это широко распространено, как улучшение края.
Артефакты шумоподавления превращаются из почти невидимых в легко видимые.
Артефакты шумоподавления бывают разных форм.
Артефакты шумоподавления могут сильно отвлекать внимание, а очевидным артефактам не место на DVD высокого качества.
Небрежное шумоподавление не улучшает качество изображения, а ухудшает его, разрушает вид пленки и заменяет знакомые артефакты пленки менее знакомыми артефактами цифровой обработки. Очень сомнительная сделка.
Правильный способ справиться с плохим киномастером — найти лучшего киномастера. Если это невозможно, шумоподавление должно выполняться с помощью лучших доступных алгоритмов для минимизации артефактов. Простая пленочная зернистость как аутентичный атрибут фильма не должна уменьшаться за счет добавления артефактов, а должна сжиматься с достаточно высокой скоростью передачи данных.

Руководство по цифровому шумоподавлению (DNR)

Ключ ******

***** *** **** *** вынос **** **** *** **:

***** *** *** *** методы ** ******* ***** редукция (***), ******* ( ******кадр) *** ******** (*****-****), а ******* ***** комбинированный *** ******** ** в виде «** ***. »
*** *** ******* ***** качество *** ***** ********** по ****** ***** *** **** эффективный, *** ********** *** сильно *** ***** ****** размытый ** ****** *** ***.
***** ** **** *******, большинство *******’ ******* ******** выкл *** * *** *****-*** из *****, ***** *******, пропускная способность, *** ****** ****, но * *** ** ******* в **** ******* ****** (см. ***** *** ***** **** На выбывание *** **** *******).
******** ******** *** ******** или *** ******* **** уменьшить ****, *** *** повышенная ***** ***** ******* любая ***** ******* ***** на ****** * ******.
** *** *****, *** (при ******* ********) ******* пропускная способность ** **-**% ** ночь ******** ** ********** это ** ******* ** до ******* ******.

** ****** *** ****** из *** *** **** из ***** ******* ** деталь *** **.

Цифровой ***** ********** (***) ******

** ***** ****** ***** ***, камеры ******* ** **************** увеличение *** ********** ** изображения *** **********************.

*******, ***** *** * важные **** *******:

******* ***** ** * ** изображение **** ********** **** детали (***** ** ***** лучше **** *** ********** ** без **** — * полностью **** *****)
******** ********** *********** ******* ******* **** *** видимые ***** ** ****** объекты **** *** **** сложные * * ******.

******* ***** *********, ** ее **** ******, **** до ****** ******* ***** настоящее ** ***-****** ************* изображения. *** *******, ** ***** *****, *** предмет, ** *** **** есть ***** **** ** * инвалид. ***** ********** *** лицо *** **** ** *** *****, ***** может ****** * * ****. Однако, ******* *******, его ********* признали, ******** ************* быть** **, *** ******* строки ** *** ***** читаются.

Методы ** ***** *********

*** *** ************* ***** из ** * *** ********** указаны ** ** ******* и ********.**** ***** до ***** ** «**» и «**».

Пространственная ***** *********

******* ***** ********* ******** подробности ** ******** ****** в *** **** ***** до ********* **** ** шум *** ******** ***** значения ** ****** *** изображение. **** ********* *** уменьшить *** ********* ** уровень ***** ** ****, *** ** ******* меньше ************* ***** *** обеспечивает ***** ******* **** временное ** ********. *******, ******** ДНР ********** ****** ****** шум ********* ** ***-****** картинки **** *******.

Временная ***** **********

******** *** ******* ******* *** * ****** ******* кадры ** **** *** пикселей **** ** *** появляются ************ *** * ***** к *****. ****** ** эти ****** *** **** усредненные ** ****** *** изображения.

*******, **** ****** *** появляется ** ***** *** путать ******** ******* *** ******* из *** ***** ****** в ***** ****** **** кадре ** *****. ******* из ****, ******** ***** уменьшение ***** ****** ****** размытие *** ** *******, ********* позже ** **** ******.

3D ***** **********

******, ** ********** ******* ** ***** *** ******** методы ******** * ******* изображение **** **** ****** размытие , *** *** **** обычно **** ** ***** наблюдение. ****** ** ***** качество *** ********** **** 3D *** ****** **** производитель ** **** ******** *** зависит от **** **********.

**** **** *** ***** 3D *** ********** *** есть ***** **** ******* ******** в ***** ************ **** хотя ** ** *** технически *******.*******, ******* ДНР ** ***** ****** 2D ***, ****** ** ДНР *** *** ****** пространственное ** ********** ***** сокращение **********.

Производитель *** ********

**** ************* ** **** применение * ******* **** ** пространственное *** ******** **********, хотя ******* ** **** есть ****** ********* ** пользователей. **** *****, *** это ****** ********** *** «вкл/выкл» ***/** * ***** слайдер, **** ** *** Hikvision ***** *****. ***** является ** ***** ********** из ******* *******, ******** или * *** ******* *** быть ******** ****:

*******, **** ******* ****** ***** дискретный ******* ** ******* и ******** *** ***** позволяет **** * **** ******* над ******** *** ***** конкретные ******, **** ** в **** ** *** ******:

***, ******, **** ***** для ********** ** *** * временное **********, ***** ** есть **** ****** ** производят ******** ***** **** *** эффекты, **** ** *** Авигилон ****** ***** *****:

ДНР **** ******

***** *** ****** ***** преимущества ** **** *****, высокие ****** *** ******* ** размытие ** ****** ******* вызвано ********** ***** **********, ***** * ***:

ДНР **** ** ****** *** *******

** *** *******, ** **** все ******* ****** **** движения **** ** *** легкая ******, *** *** тяжесть *** ***** ****** где ******** ******** ******. Показано ** ******** *** ***** ********, **** *** «****» исполнение **** **** *-** ******** слабый **** ** ~* люкс, ***** ******* *** «худший» ******** * ******** ************* длинные ******** ****** *** сокращенные *******.

***** ****** ******** ** ярче ***** ****** (*.*. 2 *** **** *), *** были ******* ** **** камеры.

*** ******** *** ***** **** Shootout ******* **** ******* *** примеры ** ***** *** разное ******.

Сокращение ****** **** ********* *****

***** ****** *** ***** ** производят **** **** **** временные ***** ********** ** бывшие в употреблении, ******** *** ** временные ** ****** ************* ** уменьшить ****** **** ********* результаты ** ** ***** *** в ******* ***** ***** эффективно ******** ******* *******.

*** *******, ** *** слева, *****, *** *******’* лицо *** **** *** размыто ** ********** ********** вызвало ** ******** ***** снижение, ********** **** *** *******. С ******** ***** ********** превратились в ****, *****, ******** в ****** ** *******, *** его ******* ******** по ******* *****, *** * узнаваемый ******* ***********.

******* ** ****, ***** мы ********** **** ***** попытка ** ***** * ******** шум ********** ** ****** для **** ** ******** сцен, ** ** ** **** тот ******* **** ******* только ********, ** ** все.

Интеллектуальный ***

**** ******* *** ******* «интеллектуальный» ***, ***** ******* * аналогично ** ***** ****** (обсуждается *****), ********** *** на ****** ***** * * *****, ***** ******** это ** ****** ******* до ****** ****** ****.

*** *******, ** *** изображение *****, *** ****** автоматически ******* *** ***** * от *** ******* ****** до *** *****. **** избегает ********* ****** **** вызвано ** **** *** уровни *** **** **** видны *** **, **** ****** *******.

************* *** ** ** редко *******, *** **********, с **** * ************* ******** **** **********.

ДНР ******* **********

******* ******* **** *** производители **** ***** ****** включено, ** ***** **** DNR ******* ********** ** и ******* ** ~**% в * ~*. * *** сцене. **** *******’ ******** уменьшилось ** **-**%, **** один ******* ******** ** ** ~25%.

**** *** ******** ** а ******** ** ***** кодеки ** **** ****** * проверено, ** **** *** обеспечивают ***** ********** **** смарт ****** *** ********.Для *******, ******* * и * ******** ************* **** ******* **** DNR ** ** *** при отключении ***** ****** ****, ***** ****.

************* ** *** ************ упоминание ******* *** ***** * на ***** ***** ** свои *************, ** **** тестирование ** ***** ** обязательно ** ** ******* ****.

Цифровое шумоподавление: куда делся этот мультфильм?

МИР АНИМАЦИИ ЖУРНАЛ — ВЫПУСК 3.12 — март 1999


	Тот же кадр из два видео-релиза Bimbo’s Initiation (1931). Целая рама от Специальное коллекционное издание Бетти Буп; искаженное изображение взято из недавний Betty Boop: The Definitive Collection. © Республика Entertainment Inc.

Амид Амиди

T На протяжении веков технологии постоянно эволюционировали, чтобы сделать жизнь проще и более автоматизированной. Почти во всех случаях имеет была разработана, чтобы помочь человеку. Так обстоит дело с технологией, называемой цифровой. подавление шума (мы будем называть его DVNR, широко используемый термин в телекиноиндустрия).Технология была разработана в начале 90-х годов как доступная способ очистить грязь и зерно в цифровом виде при переносе пленки на ленту. Использовал правильно с продуктом живого действия, это служит очень полезной цели. Тем не мение, при использовании с анимацией он может создавать нежелательные артефакты, которые могут повредить или даже испортить продукт и в большинстве случаев не является подходящим инструментом для работа.

Так что же происходит?
Когда пленка выводится на ленту, алгоритмы DVNR предназначены для сравнения кадров в той же сцене и выделить нежелательные шумы, такие как зернистость, грязь и царапины. После выбора система выборочно заменяет ненужные части изображение с частями из предыдущего и последующего кадров. Уровень системы интенсивность можно контролировать, что делает его более или менее чувствительным к шум на экране.Однако при использовании DVNR с анимация. В анимации ДВНР легко путает высокие контрасты и тонкие черные линии, обычно встречающиеся в мультфильмах, и ошибочно принимают их за грязь. Джон Ноулз, Вице-президент по маркетингу Photokem, одного из крупнейших продюсерских центров Голливуда, комментирует: «Когда DVNR только вышел, это была коробка, которая помогала чистить процесс «пленка-на-ленту», но его чрезмерное использование может создать нежелательные побочные эффекты. Как и любую технологию, ее можно использовать, но лучше делать это с осторожностью.» Операторы, как правило, устанавливают слишком высокие значения параметров, поэтому система ошибается в мелких деталях, такие как зрачки глаз или тонкие формы, такие как пальцы, как шум и размытие они закончились. В быстром действии, с анимацией на единицах, черные линии вокруг персонажи часто воспринимаются как царапины на пленке и стираются. Один раз человек узнает и замечает эти эффекты, их становится невозможно отключить, и хорошо видны невооруженным глазом, даже когда фильм воспроизводится на максимальная скорость.Этот процесс, как правило, менее вреден для телевизионной анимации, где показывают обычно стреляют по двое и по трое, что снижает вероятность идентификации системой элементы анимации в виде грязи или царапин.

Ни один мультфильм не является безопасным
Скорее всего, если вы видели анимационный фильм в течение последних нескольких лет, то Вы видели ДВНР. Заметили вы это или нет — другой вопрос. видео и выпуски лазерных дисков, которые имеют заметное загрязнение DVNR, включают такие названия как Betty Boop: The Definitive Collection (Republic), The Бокс-сет лазерных дисков Flintstones Deluxe (Image Entertainment), MGM / UA’s The Искусство Тома и Джерри, том 3, Мультфильм Боба Клэмпета Крюк на MGM / UA Золотой век Луни Тюнз Том 5 , Орион Алаказам Великий , Rhino’s Schoolhouse Rock , бокс-сет MGM/UA’s Happy Harmonies , плюс многочисленные мультфильмы MGM Tex Avery и Bob Clampett Beany и Cecil мультфильмы, показанные по американскому и европейскому телевидению. Эд из Cartoon Network, Edd n Eddy недавно пересмотрели свой производственный процесс, чтобы уменьшить Влияние ДВНР. Этот неполный список ясно показывает широту классического и современные мультфильмы, затронутые этим процессом. Почему? Для этого ответы немного сложнее.

На первый взгляд глупо ставить новые мультики через ДВНР, т.к. они не должны быть грязными, по крайней мере, вы так думаете. Дэнни Антонуччи, создатель Ed, Edd n Eddy , говорит, что когда негативы возвращаются из Кореи, они такие грязно, что надо прогонять их через ДВНР.«Осознавая бюджетирование, сетевая экономика и быстрый вывод, необходимый на телевидении, это своего рода необходимого зла. Если бы Северная Америка не завышала цены, а это не необходимо сделать анимацию в такой быстрый график, было бы более плотным контроль качества; и мы все могли бы быть пуристами». речь идет о конечном продукте, он утверждает, что «это определенно инсайдерская ситуации, и большая часть аудитории не замечает этого, если это действительно не действительно плохо.Я показал его своим мальчикам и их друзьям, и они даже не заметили это. » Однако, увидев пагубные последствия первого эпизода, Антонуччи говорит, что они минимизировали процент DVNR, чтобы просто очистить цвета и, надеюсь, не повлияет на изображение.

Можно ли что-нибудь сделать?
DVNR — не единственное решение.Джон Ноулз говорит: «Лучшая альтернатива к DVNR — это DRS (услуги цифровой реставрации), при которых грязь и царапины удаляются. удаляются выборочно без обработки всего видеокадра. Этот без артефактов процесс также доступен в формате hi-def и NTSC/PAL». более дорогой. DRS — это ручной процесс, который требует, чтобы кто-то фильм, кадр за кадром и выявляя проблемные места, тогда как DVNR автоматизированный процесс, при котором оператор устанавливает уровень интенсивности, а машина пакетная обработка всех кадров. Очень немногие компании имеют ресурсы для обеспечить, чтобы мультфильмы получили это обращение класса А. Неудивительно, что одна из немногих компаний, которая настаивает на DRS вместо DVNR, когда дело доходит до анимации. это Дисней.

Сторонники анимации считают, что DVNR наиболее навязчив, когда он влияет на домашнее видео. выпуски классических мультфильмов. Потребители должны знать, что такие фразы, как «Цифровое улучшение» или «Цифровой ремастеринг» не обязательно означает улучшение качества изображения.Историк анимации Джерри Бек, автор нескольких наборов мультфильмов DVNR, объясняет: специалисты по маркетингу, создающие концепцию продукта, и инженеры, разрабатывающие видео, не разговаривайте друг с другом. Одна рука точно не знает, что творит другая рука». Больше всего настораживает то, что многие из тех же мультфильмы, которые были выпущены до того, как без цифрового вмешательства, на самом деле выглядят лучше чем версии ДВНР. Показательный пример: несколько мультфильмов из Betty. Boop: The Definitive Collection ранее выпускался под 1990 Бетти Буп, специальное коллекционное издание, тома 1 и 2 лазерный диск набор.Теперь сравните точные кадры из обоих этих пакетов и посмотрите, технология помогла или навредила имиджу.

Некоторые возразят, что оператор телекино устанавливал интенсивность системы DVNR уровень слишком высок, но если отпечаток с предварительным цифровым переносом в порядке, зачем использовать технология на первом месте. Бек комментирует: «Маркетологи хотите рекламировать «Digitally Remastered» на коробках, а это означает использование новейшие технологии очистки. Они приказывают прогонять ленты через ДВНР даже хотя это не лучший выход.»Антонуччи резюмирует это лучше всего словами эта мысль: «Ты не трахаешься с этим. Зачем возиться с историей?»

Начать бунт… или нет?
В то время как сборщики знают о проблеме, существуют некоторые разногласия относительно того, что именно необходимо сделать, чтобы исправить ситуацию. Некоторые настаивают на том, чтобы вернуть кассеты в магазины и рассказать им, почему это лучший способ повысить осведомленность. После все, если потребители отказываются от покупки некачественного товара, это бьет по производителям где это действительно больно — их банковские счета.Бек возражает: «Это так сложно убедить компании, занимающиеся домашним видео, в том, что серьезные коллекционеры классические мультфильмы существуют в любом значительном количестве. В то время как эти лазерные диски а коллекции видеокассет не так распространены, я бы посоветовал коллекционерам покупать эти коллекции, такие как Betty Boop & Flintstones, в то время как они могут, если они хочу посмотреть все эти мультики. Если никто не купит Флинстоуна или Бетти Наборы Boop, затем дистрибьюторы, владельцы магазинов и владельцы библиотек будут убежден, что для сборников мультфильмов нет аудитории.После того, как вы заплатил за это, и у вас есть жалоба, сделайте так, чтобы ваша жалоба была услышана. Писать письма, напишите компаниям о своем недовольстве и т. д. Покупка этих продуктов убедит владельцев авторских прав продолжать делать эти продукты доступными.»

Экономика и общее отсутствие осведомленности создали ситуацию. легко пропустить это и подождать, пока не появится новая технология, но как потребители, энтузиасты анимации, художники и руководители, мы должны признать ситуацию и работать, чтобы найти решение.Теперь, когда Джерри Бек знает о проблеме, он настаивает на людях, с которыми имеет дело, чтобы мультфильмы не транслировались в формате DVNR. Его Текущие проекты включают восстановление жемчужин Columbia-Screen 1940-х годов (Fox & Crow, Color Rhapsodies и др.) и составление WB/Columbia House Looney Tunes Коллекционная серия — обе из них запланированы без DVNR. Технологии может быть отличным, но, как и любой другой инструмент, его нужно использовать правильно, а DVNR один инструмент, без которого может обойтись анимированная художественная форма.

Амид Амиди — помощник редактора журнала Animation World.

Примечание. Читатели могут обратиться в любой журнал Animation World Magazine автора, отправив электронное письмо на адрес [email protected].

New Digital Noise — Профиль компании Crunchbase и финансирование

New Digital Noise — это агентство цифрового маркетинга, которое предоставляет предприятиям консультационные услуги и идеи.

Найти дополнительные контакты для New Digital Noise

Manager

Manager Операции

Просмотрите контакты New Digital Noise, чтобы получить доступ к новым лидам и связаться с лицами, принимающими решения.

Просмотреть все контакты

Отрасли

регионы штаб-квартиры Asia-Pacific (APAC)

Основан дата 2001

Основан дата 2001 года

Учредителей Andy Ann

Учреждения Ann

Операционный статус Ann

Связаться с электронной почтой info@ndn. com.hk
Номер телефона + 852 2831 1888

Компания New Digital Noise, основанная в 2001 году, является пионером в расширении присутствия брендов на рынке благодаря творческому применению новейших технологий на рынке.

NDN помогает направлять бренд, приводя его к потребителю через рыночные порталы в цифровом мире.

Они прокладывают путь между клиентом и рынком, привлекая маркетинговые

платформы для повышения узнаваемости бренда и расширения круга подписчиков. NDN предоставляет отмеченные наградами маркетинговые решения и услуги. Они предлагают решения для онлайн-маркетинга, онлайн-консультации и локализацию веб-сайтов. Они специализируются на разработке мобильных приложений, маркетинге в социальных сетях, дизайне и разработке веб-сайтов, наружной рекламе и интерактивных инсталляциях.

Они новаторы. Команда NDN состоит из коллектива творческих умов, которые стремятся производить самое лучшее.

Подробнее

Выберите подходящее решение Crunchbase

Расположение штаб-квартиры

Количество сотрудников

Статус IPO

Веб-сайт

CB Rank (Company)

Общее количество контактов Crunchbase, связанных с этой организацией

Общее количество Crunchbase

Premium Feature

Описательное ключевое слово для организации (например,г. SaaS, Android, облачные вычисления, медицинское устройство)

Местонахождение штаб-квартиры организации (например, область залива Сан-Франциско, Силиконовая долина)

Дата основания организации

Основатели организации

Операционный статус организации, например. Активный, закрытый

Является ли организация коммерческой или некоммерческой

Общий контактный адрес электронной почты для организации

Общий номер телефона организации

Engaging B2B Customer Experience | Прорваться через цифровой шум

За последний год на рынке B2B многое изменилось. Будь то состояние контент-маркетинга или темпы потребления контента, мы повсюду наблюдаем заметные изменения.

Основная проблема, с которой сталкиваются маркетологи B2B в условиях такой быстрой эволюции, заключается в неспособности использовать правильную стратегию, чтобы справиться с темпами цифровой революции. Это приводит к неспособности использовать потенциальные возможности, которые могли бы изменить ситуацию для их бренда.

«Цифровой шум» , также известный как обилие контента, принял совершенно другую форму. Маркетологам любой B2B-организации будет сложно перевести контент в поток потенциальных клиентов . И любые бренды B2B, все еще полагающиеся на традиционные методы контент-маркетинга в эту новую эпоху, просто станут еще одним фактором цифрового шума на пути покупателя.

COVID заставил нас переосмыслить наши приоритеты

Внезапный рост числа посещений веб-сайтов 60 ведущих промышленных производственных компаний B2B. Страна: Соединенные Штаты Америки;Источник: SimilarWeb
Для любой B2B-компании цифровые технологии стали нормой, а не роскошью.Это хорошо видно по резкому увеличению числа посещений веб-сайтов промышленных производственных компаний B2B, как показано на графике выше.
Кроме того, покупатели B2B не только делают больше покупок в Интернете, но и больше проводят онлайн-исследований после пандемии.
90% покупателей B2B в Интернете используют поиск специально для поиска деловых покупок, и они выполняют в среднем 12 поисков, прежде чем приступить к на веб-сайте любого бренда — Weidert
Лица, принимающие решения в сфере B2B, перешли в онлайн для своих исследований из-за COVID, что делает хорошо продуманные контент-стратегии для привлечения этих покупателей еще более важными.
5 основ взаимодействия с клиентами B2B
Какие моменты следует учитывать при составлении стратегии контента для вашего бренда? Как вы можете убедиться, что ваша стратегия охвата привлекает внимание клиентов B2B? Как убедиться, что вы не просто загружаете потенциальных покупателей информацией? Давайте разберемся!
Анализ намерений клиентов

Анализ данных о намерениях — это наиболее важная практика, которую необходимо выполнить перед планированием стратегии контента. На самом деле, это всегда должно быть шагом 0 при планировании стратегии взаимодействия с клиентами.
Начните с вопросов и анализа поведения потенциальных клиентов. Некоторые вопросы для рассмотрения:
Как выглядит идеальный путь к покупке?
Насколько отличается идеальный путь от реального пути покупателя B2B?
Какие ключевые слова ваш идеальный клиент ищет в Интернете?
С помощью этой информации определите людей, которые демонстрируют активный покупательский режим, и предложите им релевантный контент.Включите персоны основных лиц, принимающих решения, в свои идеальные профили клиентов и определите их потребности.
Анализ намерений клиентов не только помогает формировать структуру контента, но также помогает спланировать инструменты и точки взаимодействия для привлечения потенциальных покупателей.
Например:
Существует B2B промышленная производственная компания S, которая продает двигатели.
Существует компания по сборке автомобилей B, которая хочет купить двигатели у компании S оптом.
Компания S знает, что компания B похожа на большинство своих нынешних клиентов, и одним из наиболее важных лиц, принимающих решения со стороны компании B, являются инженеры-механики
Итак, на странице продукта компания S дает возможность компании B просмотреть чертежи своих двигателей в САПР и объяснить, почему они выделяются среди конкурентов.
Компания B находит ценность в информации, предоставленной компанией S, и у компании S повышается шанс выиграть эту сделку
Анализ намерений клиентов обладает большим потенциалом для упрощения процессов покупки и повышения плавности транзакций за счет масштабируемости.

Если вы хотите узнать больше о намеренном маркетинге, пишите «Привет» по адресу: [email protected]

Имейте разнообразную контент-стратегию

Не каждый вид контента работает на каждом этапе воронки продаж. Существует большая потребность в диверсифицированной контент-стратегии, способной превратить читателей в покупателей.
«50-90% пути продаж уже завершены до того, как покупатель взаимодействует с торговым представителем» — Spotio Research
Большую часть пути покупателя покупатель понимает возможности компании только через контент. Следовательно, необходимо иметь достаточно контента для предпочитаемых типов медиа и этапов путешествия, чтобы удовлетворить потребности покупателя».
Источник: Отчет о контент-маркетинге B2B
Несмотря на то, что такой контент, как тематические исследования, технические документы, практические руководства и статьи о тенденциях рынка, по-прежнему остается наиболее эффективным типом контента для привлечения потенциальных клиентов в маркетинге B2B, большое внимание необходимо уделять тому, чтобы размещение контента было идеальным и быть замеченным перспективами.Вы можете сделать это, поместив его на пути исследования.
По данным Gartner, предприятия имеют команду из 9 человек при поиске нового программного продукта или технологии, и каждый покупатель выполняет более 12 поисковых запросов в Google: Таким образом, существует почти 108 возможностей выделить свой бренд. вам влиять на группу покупателей.
Если вы хотите узнать больше о том, как добиться правильного сочетания контента для обеспечения большей лояльности к бренду, не стесняйтесь написать «Привет» по адресу: [email protected]

Используйте ориентированное на ценность взаимодействие для привлечения потенциальных клиентов

Что ж, нет ничего лучше, чем генерировать потенциальных клиентов благодаря взаимодействию, ориентированному на ценность.Создание веб-семинаров и обучение вашей аудитории может помочь обратить внимание на ваш бизнес.
Спрос на виртуальные вебинары достиг рекордно высокого уровня из-за увеличения потребления контента покупателями B2B. Наличие хорошо спланированной стратегии вебинара может помочь вашему бренду избавиться от беспорядка и выделиться среди конкурентов.
Вот несколько советов по созданию потрясающих вебинаров для привлечения клиентов:
— Создавайте эпизодический контент: Запускайте вебинары в эпизодах и дайте им повод оставаться с вами на связи, сообщив им о выходе следующего эпизода.
— Докладчики: Покажите свой потенциал зрителям, привлекая штатных экспертов к участию в вебинарах. Звонок вашим текущим клиентам и получение от них свидетельства также окажет большое влияние на перспективы.
— Создать беседу из существующего контента: При параллельной работе большого количества контента может возникнуть сложность с созданием нового контента. Использование вашего старого контента, такого как официальные документы, тематические исследования и т. д., для разжигания беседы на ваших вебинарах может помочь создать здоровые беседы с потенциальными клиентами.
— Взаимодействие с помощью активных опросов и вопросов и ответов: Поддерживайте заинтересованность потенциальных клиентов. Задавайте вопросы об их проблемах, процессах принятия решений, процессе покупки и многом другом. Проводите опросы, чтобы посетители могли ответить, а затем делитесь результатами пула. Поддерживайте мгновенную связь, чтобы гарантировать, что их внимание не будет потеряно в любой момент во время вебинара.
— Сотрудничество: Сотрудничайте с различными командами внутри организации, чтобы обсудить темы вебинаров, чтобы понять, что является актуальным.Сделайте это через каналы обсуждения в чате или по электронной почте. Если возможно, проведите мозговой штурм с другими членами команды перед вебинаром, чтобы узнать их точки зрения.
— Ограничение по времени: Убедитесь, что содержание четкое, а вебинар не занимает более 45 минут (максимум) за один раз, чтобы потенциальные клиенты не были перегружены.
— Центры вовлечения: Совместное использование всех вебинаров в одном месте на домене вашего веб-сайта может помочь повысить вовлеченность и ускорить циклы продаж.
Если вы хотите узнать больше о том, как создавать потрясающие вебинары, чтобы выделить свой бренд, не стесняйтесь написать «Привет» по адресу: [email protected]

Регистрация для участия в мероприятиях

Если бы покупатели B2B и лица, принимающие решения, посещали каждый вебинар, на который они получили приглашение, им потребовалось бы 26 часов в день.
Чтобы ваше мероприятие выделялось среди конкурентов, вы должны сосредоточиться на 3 важных вещах:
Какой должна быть копия, которую необходимо сообщить потенциальному клиенту?
Какой должен быть тип носителя?
На каком канале эта копия удовлетворит потребности моего клиента?
Допустим, вы хотите запустить кампанию по привлечению регистраций на вебинар по «контент-маркетингу» для привлечения потенциальных клиентов.Вы можете сосредоточиться на:
— Копия: Что ищет целевая персона? С какими болями сталкиваются контент-маркетологи на ведущих предприятиях? Постарайтесь подчеркнуть это четким заголовком и подробным описанием.
— Тип носителя: Контент-маркетологи уже насыщены текстовым контентом. Небольшой видеоролик с информативными эскизами поможет поддержать беседу.
— Канал: На каком канале находится больше всего целевых персонажей? Что они ищут на этом канале? Есть ли список адресов электронной почты людей, которые ищут это решение?
Анализ эффективности кампании и улучшение:
Изучите возможные области оптимизации.Например, если кто-то нажимает на контент, а не на ссылку регистрации, проблема заключается в основном тексте, а не в заголовке.
Если вы хотите узнать больше о том, как генерировать регистрации для ваших мероприятий, не стесняйтесь написать «Привет» по адресу: [email protected]

Персонализированные кампании по электронной почте

Одной из основных причин провала маркетинговых кампаний по электронной почте является отсутствие персонализации. Никто не хочет читать обычные электронные письма. Чтобы добиться успеха в маркетинге по электронной почте, относитесь к опыту работы с клиентами как к более важному приоритету, чем к масштабу и эффективности, и оценивайте результаты. Это особенно верно для счетов с высокой стоимостью.
Прежде чем планировать маркетинговую кампанию по электронной почте, необходимо учитывать несколько важных моментов:
– Персонализированные строки темы: упоминание имени получателя может быть одним из самых простых и важных факторов, помогающих бизнесу избавиться от беспорядка. Это может улучшить открываемость в масштабируемой манере. — Сегментируйте свой список адресов электронной почты на основе поведения клиентов: кому вы отправляете электронные письма? Есть ли еще такие люди? Можно ли их всех поместить в один сегмент? Задайте эти вопросы, чтобы обеспечить большой успех ваших маркетинговых кампаний по электронной почте и соответствующим образом строить кампании. — Уважайте их: разрешите им отказаться от подписки, если они не хотят получать от вас электронные письма. Дайте ссылку, чтобы прочитать политику списка адресов электронной почты, чтобы убедиться, что у вас есть их согласие. — Совместимость со смартфоном: убедитесь, что электронная почта читается на телефоне, и никакие данные не пропущены ни на одном устройстве. — Путь к подписке в социальных сетях: упомяните свои дескрипторы социальных сетей в копии электронной почты, чтобы побудить читателей следить за вашим брендом в социальных сетях. медиа-каналы для обеспечения большей лояльности к бренду.
— Призыв к действию: Убедитесь, что ваше электронное письмо четко описывает все, что в нем упоминается в строке темы.Выделите цели убедительным призывом к действию.
Вот пример хорошего персонализированного электронного письма от Cummins:
Тема:
Тема короткая и четкая и включает имя получателя в строке
Тело электронной почты:
Тело электронного письма персонализировано, имеет четкую копию и соответствует большинству лучших практик электронного маркетинга.
Если вы ищете решения для электронного маркетинга для своего бренда, пишите «Привет» по адресу: sales@altudo.со
Саньям Чу
.
No related posts.

Цифровой шум: Цифровой шум на фотографии. Виды шума. Причины возникновения

Цифровой шум. Часть 1

КОНЦЕПЦИЯ

ТЕРМИНОЛОГИЯ

ТИПЫ ШУМОВ

Цифровой шум

Виды шумов, отношение сигнал/шум, Статистическая обработка сигнала, Корреляционная функция

Виды шумов, отношение сигнал/шум.

Статистическая обработка сигнала.

Корреляционная функция.

Цифровой шум. Цифровая фотография. Трюки и эффекты

Читайте также

Цифровой цвет

Глава 1. Возможности цифровой фотографии

Цифровой захват

Цифровой звук

Как скопировать фото из цифровой камеры?

3.1. Матрица – «сердце» цифровой камеры

Драйверы с цифровой подписью

Аналого-цифровой преобразователь

Миф о «цифровой нирване»

Введение в цифровой звук

Аналоговый и цифровой сигналы

Выработка цифровой подписи

Верификация (проверка) цифровой подписи

Глава 4 Цифровой шик деревенщины

9.

К. Зацепин. Цифровой шум времени

Понятие «цифровой шум». Какой бывает и как с ним бороться

Далее по теме:

Смотрите так же:

Шумы на снимках цифровых камер (результаты тестов)

Фотонный шум

Шум чтения.

Структурный шум (бандинг)

Тепловой шум

Неоднородность сенселей

Ошибки дискретизации

Резюме по шумам

Цифровой шум — Что вызывает шум и как его уменьшить

Что такое цифровой шум в фотографии?

Что вызывает цифровой шум

Как избежать шума на фотографиях

Как уменьшить шум с помощью редактирования фотографий

Заключение

Когда цифровой шум допустим в кадре?

Цифровой шум — достойный враг малобюджетных кинематографистов и создателей контента.

История важнее непрерывности

История над визуальными ошибками

Цифровое шумоподавление на DVD: история и примеры

Руководство по цифровому шумоподавлению (DNR)

Цифровое шумоподавление: куда делся этот мультфильм?

New Digital Noise — Профиль компании Crunchbase и финансирование

Выберите подходящее решение Crunchbase

Engaging B2B Customer Experience | Прорваться через цифровой шум

COVID заставил нас переосмыслить наши приоритеты

5 основ взаимодействия с клиентами B2B

alexxlab

Рено дастер приборная панель описание индикаторов: Описание значков на панели приборов на Рено Дастер

Юпитер 8м 2 50: Объектив Юпитер-8 50 mm f/ 2 Характеристики, MTF, отзывы, обзоры, тесты :: Lens-Club.ru

Применение квадрокоптеров: Популярные сферы применения квадрокоптеров — Статья

Оригинальные фотки: Оригинальные картинки на аву (100 фото) • Прикольные картинки и позитив

Speedlight sb 500: б.у. Накамерный осветитель Nikon Speedlight SB-500

Фигуры из полотенец: 17 клевых фигур из полотенец, которые вы могли не видеть в отелях

Добавить комментарий Отменить ответ