噪點是什麼？手機相機的殺手

我們評測視頻中，都會出現關于“噪點”的描寫。

那麼噪點是什麼呢？

我們以錘子的堅果pro2樣張為例。天空出現了紅綠藍白等雜色的點，可以簡單概括為rgbw的點，就是噪點。除了天空，建築物上，樹葉裡面，都有各種斑點。有的手機是塗抹成了塊狀，或者片狀。一般來說彩色噪點更難看一些，黑白噪點還好一些，而且容易消除。

第二張圖片幾乎就看不出人的形狀了。就是在原圖的基礎上增加了大量的椒鹽噪聲。我們簡稱為黑白雜點，或者黑白噪點。

條帶噪聲是影像中具有一定周期性、方向性且呈條帶狀分布的一種特殊噪聲。這種噪聲是衛星傳感器光、電器件在反複掃描地物的成像過程中，受掃描探測元正反掃描相應差異、傳感器機械運動和溫度變化等影響造成的。

簡單說就是一些線。我們就不多展開了。它是可以消除的。下面的兩個圖片就是條帶噪聲和消除後的結果。這個不是問題。而我們拍攝屏幕的時候出現的摩爾紋并不算條帶噪音。

摩爾紋往往是不規則的。如下圖

彩色噪點我們後面再說，有一些概念不看的話，一下子不好理解。

為什麼會産生噪點？

CCD和CMOS感光元件都存在有熱穩定性（hot pixel）的問題，就是對成象的質量和溫度有關，如果機器的溫度升高，噪音信号就會過強，會在畫面上不應該有的地方形成雜色的斑點，這些點就是噪點。

産生噪點的原因有幾個，

1感光面積太小會造成噪點。或者說光轉換成圖像的效率低，會出現噪點。感光面積就是我們最多說到的感光底，或者叫單像素尺寸。其實我們看到的90%的噪點都是感光面積造成的。所以說底大一級壓死人。相機的cmos往往是手機的幾倍，噪點就少很多。而手機裡面底大的，夜景噪點也會少一些。

這是因為組成像素的光電二極管轉換效率和面積成非線性的正比關系，我們說個栗子，如果一個面積在1平方厘米的光電二極管轉換效率是35%左右的話，當面積降低到7平方微米(1DsMK3的像素面積)的話，光電轉換效率會急劇下跌到1%以下，而在面積更小，集成度越來越高的便攜相機或手機CMOS上面，光電轉換效率就更更更低了。

2溫度造成的熱噪音。

光電轉換效率的低下使得從CCD/CMOS上讀取出來的信号必須經過放大才能使用。iso其實就是調節這個信号的放大倍率，而信号的放大過程中不可能僅僅将分離出來的電平信号放大，必然伴随着噪音信号的同步放大，再加上更高集成度的CCD/CMOS發熱量也必然更高，熱噪音會更大，噪點就更嚴重。 iso就是感光度。所以iso是決定噪點的一個因素。同時，高iso可以讓亮度更高，有助于降低快門速度，減小防抖的壓力。沒有三腳架就需要高iso低快門，噪點重。有三腳架就可以低iso長快門，噪點小。

3另外一個因素就是快門時間。快門時間長了肯定會熱，但是iso比較低的話，成像單位時間的熱量并不嚴重，所以照片噪點看起來不嚴重。但是快門太長了容易燒壞cmos。這就不是噪點的問題了。同時，處理器無法處理較慢的快門速度所帶來的巨大的工作量，一些像素也會失去控制而變成噪點。這些噪點主要是一些亮點。随着科技的發展，相機或者手機都能降噪，這種亮點就很少了。但是降噪有可能損失一些畫面細節。而高iso造成的噪點是很難降低的，需要軟硬件共同努力。

4用JPEG格式對圖像壓縮而産生的噪點

由于JPEG格式的圖像在縮小圖像尺寸後圖像仍顯得很自然，因此就可以利用特殊的方法來減小圖像數據。此時，它就會以上下左右8×8個像素為一個單位進行處理。因此尤其是在8×8個像素邊緣的位置就會與下一個8×8個像素單位發生不自然的結合。

由JPEG格式壓縮而産生的圖像噪音也被稱為馬賽克噪音（Block Noise），壓縮率越高，圖像噪音就越明顯。

5模糊過濾造成的噪點

模糊過濾造成的圖像噪音和JPEG一樣，在對圖像進行處理時造成的圖像噪音。有時是在數碼相機内部處理過程中産生的，有時是利用圖像潤色軟件進行處理時産生的。我們就不多說了。

如何降低噪點

探究噪點消除的原理可以去了解信噪比與感光度的概念，我們補充在最後。但是我們的最終目的還是降低噪點。要降低的噪點無非是兩種。黑白噪點，也叫明度噪點或亮度噪點。以及彩色噪點，或者叫數碼噪點，主要是信噪比造成的。光線暗處和高iso都會造成大量的彩色噪點。

方法有兩種：1硬件方法，2軟件方法

1硬件方法，這是為了方便理解和記憶，其實是拍攝之前可以做的事情。就是用大感光底的cmos，降低iso，增大光圈，适當延長快門時間。iso光圈快門這個好理解，屬于攝影參數。感光底是用cmos尺寸除以像素數量得到的。假設感光低固定，那麼像素想越高，cmos就必須越大。就是說要買新機。如果cmos固定，想讓感光底大就必須降低像素。手機的cmos尺寸基本固定，像素就跟感光底成反比了。需要折中。

而參數來說，iso越高越亮，噪點越重。方便縮短快門時間，降低抖動。iso降低亮度就低，需要更長時間快門。光圈就是越大，亮度越高，同時焦外就會虛化，還可能造成畫質下降和畸變等副作用。而且光圈要高，硬件會很吃錢。

2軟件方法。真說起來，方法是特别多的。大家不是算法團隊的工作人員，不用知道這麼細緻。隻要大體知道是塗抹噪點和替換噪點就行了。

另外多幀合成，也就是hdr，也能幫助降低噪點。因為多幀合成有多張照片互相對比，可以剔除噪點，保留清晰的部分來合成。同時多張合成的亮度會更好，不需要那麼高的iso，可以降低高iso降噪的壓力。同時hdr也會讓圖像完成的時間變長。拍攝多張和合成都需要時間。 我們每一期評測都會對比各家手機的hdr水平，作為夜景優化的重要環節。

結尾引用資料并編輯

信噪比與感光度

信噪比中的“信”指信号本身，是有用部分;“噪”指由外界幹擾或設備自身因素而産生的噪聲，信号傳輸過程中的各種幹擾，或者設備發熱都可産生噪聲，而且這些噪聲與信号本身無關，即噪聲的功率不以有效信号的強弱而變化，對于固定的系統，噪聲的功率一般是恒定的。 信噪比指的是信号與噪聲功率的比值，信噪比越高，信号中的有用成分越多，噪聲越少，說明信号的質量越好;相反，信噪比越低，信号中的噪聲越多，說明信号質量越差。

提高信噪比有兩種方法，一是增加信号本身的幅度，比如我們在使用數字攝影機拍攝時，會發現畫面亮部的噪波要明顯小于暗部的噪波，而且噪波總是從暗部最先産生，這主要是因為，場景亮度越低，視頻信号的電壓越低(模拟信号)，而噪聲的功率是一定的，所以亮部的信噪比要高于暗部。為了提高畫面質量，減少畫面中的噪波，可以采取增加曝光量的方式，以提高信噪比。

提高曝光量的方法在實際拍攝過程中不一定總是可行的，數字攝影機以709模式拍攝時對高光部分信号的切割十分堅決，隻要大于某一數值的曝光會全部被“屏蔽”掉，造成畫面上高光部分一片“死白”，沒有層次。因此，降低攝影系統自身産生的噪聲是提高信噪比最有效的手段。在現有技術條件下，數字攝影機噪聲産生的主要來源是感光元件CCD或CMOS。

我們知道，CCD或CMOS産生的模拟信号要先經過放大然後進行模數轉換變為數字信号，數字信号的抗幹擾能力極強，其存儲、傳輸以及各種處理一般不會對信噪比造成影響，所以噪聲主要産生于模數轉換之前這一階段。感光元件在此階段對噪聲的“貢獻”是最大的，其本身的性能一定程度上決定了整個數字攝影系統的信噪比。

感光度又稱為膠片速度，指感光材料産生光化作用的能力，以規定基準密度的相應曝光量的倒數度量。通俗來講，就是預先規定一個基準密度，以達到這個密度所需要的曝光量的倒數作為感光度，那麼，達到規定密度所需的曝光量越小，感光度就越高。

電子感光元件“曝光”的過程實際就是進行光電轉換的過程，将光能轉換為電荷，電荷的數量取決于曝光量。我們可以将電荷的數量與膠片的密度加以比較，它們都是在一定範圍内與曝光量線性相關的，是否可以将電荷視為膠片的密度，使用電荷數量來定義數字攝影機的感光度呢?二者雖然具有相同的性質，但是電荷轉瞬即逝，而且無法測量，所以數字攝影機的感光度沒有使用電荷這個概念。

數字攝影機的感光度與信噪比高度相關，信噪比決定了最大感光度。目前，許多數字攝影機的感光度是可調節的，在高感光度時所獲得的信噪比較低，影像的噪波更為明顯，所以在條件允許的情況下，應盡量使用較低的感光度以獲得更優的影像質量。 此外，在數字領域，感光度也稱為靈敏度。

實際上，對數字攝影機感光度進行定義的方法有很多，這裡着重介紹利用信噪比的定義方法，以此理解數字攝影機感光度的本質。采用CCD或CMOS作為感光元件的數字攝影機首先都會将電荷轉化為電壓，然後對電壓進行放大，而噪聲的産生主要出現在電荷積累過程以及電荷到電壓的轉換過程中，所以噪聲會在電壓放大過程中随信号一同放大。一般認為曝光量與電荷的積累數量成正比，而與噪聲的絕對水平無關。 假設世界上存在一種不産生噪聲的CCD或CMOS，我們就可以做出感光度無限高的數字攝影機，因為即使僅産生極其微弱的電荷，我們也可以将其轉換放大為可用信息，但這僅僅是一種假設。 在實際系統中，信号總是伴随着噪聲，感光度要根據信噪比要求來确定。比如，作為民用低端的數碼相機，某廠家可能認為相機的信噪比達到40dB即可接受，在信噪比僅為40dB時，其感光度可高達ISO6400;假設另一個專業廠家也生産完全一樣的相機，他們認為信噪比必須達到49dB才能滿足專業用戶的需求，那麼該廠家隻能将最大感光度設定為ISO800，因為感光度一旦超過ISO800，信噪比就會低于49dB的要求。 所以我們在了解數字攝影系統的感光度時，不能隻看廠家的感光度标稱值，同時也要看在達到某一感光度時的信噪比水平，往往廠家在宣傳時并不強調信噪比， 但是一般可以在産品宣傳手冊上查詢到。

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