※ 引述《Epsilon (我是EPS)》之銘言： : 這些不是問題. : 只要處理正確 (問題在90%的人都辦不到) : 星點不會也不該會被去掉, : 快門打開拍一張星星 A : 快門關起在拍一張 B : A裡有星星, B裡沒有, : A-B永遠不會把該有的星星減掉, 會減掉一定是方法錯誤. : : 我前一篇說的雜訊是真的雜訊, 不是那種可以用兩張影像相減減去的熱訊號. : 真的熱雜訊是只有冷卻可以消除的, 這是冷卻CCD優於DSLR之處, : 但如我前面所說, 今日DSLR的熱雜訊已經不會比來自天空的雜訊強了, : 所以就算不冷卻, 最終影像品質也是受限於天空, 而非熱雜訊, : 從這角度看, 今日的DSLR在一般應用下, 已可與冷卻CCD相提並論. : : 推 yudaka:怎麼確定 B 的雜訊不會剛好出現在 A 有星星的位置呢？ 09/09 16:47 要將以上兩段連在一起看才行. 會一直穩定重複出現的叫訊號, 這張有下張沒有, 或一下很強一下很弱的, 隨機出現的, 不重複的, 才叫雜訊. 現在, 考慮某個像元有星星, 若B的該像元上出現的是穩定訊號, 如屬於熱訊號的一種的hot pixel, 那此一訊號在A上也一樣會出現, A-B只是將該訊號移除而已, 不會移除星星. (前提是相機操作與影像處理一切正確) 不信, 各位可以拿手上的DSLR, 鏡頭蓋蓋上, 拍兩張曝光時間與所有設定都一樣的照片, 拍攝時設法維持相機溫度恆定, 不要開相機上的NR, 比較兩張照片後, 各位會發現, 絕大多數的hot pixel的位置與強度都是不變的, 這叫熱訊號, 不叫熱雜訊. 好, 現在談雜訊, 同樣是以上兩張鏡頭蓋全關的照片, 各位可以設法將兩張照片相減, 用Photoshop的apply image來減時, 設定一個offset的正值常數, 減出來的結果基本上應該到處都是那個常數, 但若用的是16bit/channel, 把影像的反差大幅拉高後, 會發現各像元亮度值並非真的完全相等. 這表示該二張照片相減後, 照片中的東西並沒有完美地彼此相消, 這才叫作雜訊. 這雜訊有一部份來自相機的讀出迴路, 有一部份是熱訊號帶來的熱雜訊 而且雜訊是有正有負的. 現在回到A-B的問題, 有沒有可能在B的相對於星星的位置上出現一個正值雜訊, 然後A-B後, 此正值雜訊削弱了星星的亮度? 這當然可能. 但, 可能性一模一樣的事是, 在A的星星的位置上, 有了個負值的雜訊, 它也削弱了星星的亮度. 別忘了, 會穩定出現的叫訊號, 隨機正負起伏的才叫雜訊. 所以, 雜訊會影響我們得到正確的星星的影像, 這一點就算只拍一張也成立, 拍兩張做A-B, 做得正確的話, 可以不會產生額外的雜訊加乘效應, 也可以讓只拍一張就會有的雜訊被進一步劣化根號2倍 (相機內建的NR屬於後者) -- 除了愛我們腳下的大地 美麗的星空還啟示我們什麼？ --

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