Xử lý nhiễu ảnh

Xử lý nhiễu ảnh

Nhiễu có thể được kiểm soát tốt nếu người sử dụng làm chủ tốt chính chiếc máy của mình.

Nhiễu là một trong những vấn đề thường gặp đối với nhiếp ảnh nói riêng hay các loại hình thu nhận tín hiệu nói chung, không chỉ gây ra giảm chất lượng mà còn làm biến dạng thông tin ghi lại. Các nguyên nhân gây nhiễu trong nhiếp ảnh có nhiều dạng, có thể phân thành như sau:

  1. Nhiễu do cảm biến bị nóng khi phơi sáng lâu.
  2. Nhiễu vùng tối gây ra do cấu trúc cảm biến khi thời chụp không đủ.
  3. Nhiễu do cảm biến thu tín hiệu sai khi đẩy độ nhạy sáng ISO lên cao.

Đối với máy ảnh kỹ thuật số, tính năng khử nhiễu được trang bị với nhiều mức độ, ví dụ khả năng kiểm soát nhiễu hiệu quả ở thiết lập ISO cao đã làm nên danh tiếng của Nikon D3. Tùy theo từng nhà sản xuất mà hiệu quả khử nhiễu trên các máy ảnh là khác nhau, tuy nhiên chung quy lại thì có 2 yếu tố ảnh hưởng đến kiểm soát nhiễu là công nghệ (đời sau tốt hơn đời trước) và kích thước cảm biến (cảm biến kích thước lớn kiểm soát nhiễu tốt hơn cảm biến kích thước nhỏ).

Tuy nhiên, nhiễu cũng có thể được kiểm soát tốt nếu người sử dụng làm chủ tốt chính chiếc máy của mình. Dưới đây là một số chú ý.

Mỗi chiếc máy ảnh đều có một ngưỡng nhạy sáng (ISO) mà tại đó, nhiễu bắt đầu hiển thị rõ rệt trên ảnh, và tỷ lệ nhiễu tỷ lệ thuận với mức ISO (ISO càng cao nhiễu xuất hiện càng nhiều). Vì vậy, để giảm nhiễu tối đa, hãy cố gắng chụp tại mức ISO thấp nhất có thể.

Một số máy DSLR có tính năng khử nhiễu khi phơi sáng lâu (kích hoạt hoặc tự động) giúp giảm bỏ nhiễu xuất hiện do nóng cảm biến. Thường quá trình này tự chụp thêm một lần với màn trập đóng để xác định nhiễu và loại bỏ. Tính năng này rất hiệu quả, nhưng thời gian chụp sẽ tăng gấp đôi.

Nếu có thể, hãy chụp RAW thay cho JPEG. Nhiễu cũng thường xuất hiện khi nén ảnh về định dạng JPEG. Thông thường máy ảnh có hỗ trợ tính năng loại bỏ nhiễu ngay trên máy, nhưng không hiệu quả bằng xử lý hậu kì trên RAW.

Đẩy đồ thị ảnh (histogram) về phía bên phải (Highlight) khi chụp RAW giúp kiểm soát được nhiễu ở vùng tối, vùng thừa sáng có thể được hiệu chỉnh sau. Phương pháp tối ưu để loại bỏ nhiễu vùng tối là xem lại histogram sau mỗi lần chụp và chỉnh lại bù trừ sáng nếu cần thiết. Vùng highlight có thể tái tạo bằng cách tăng thêm 1 stop.

Một ví dụ về nhiễu hạt và nhiễu màu (crop 100%). Ảnh: Ephotozine.

Đối với trường hợp không giảm thiểu được nhiễu khi chụp thì quá trình xử lý hậu kỳ sẽ là một giải pháp hoàn hảo – trong đó nhiễu được phân thành nhiễu màu và nhiễu hạt. Nhiễu màu là hiện tượng các điểm ảnh bị đốm màu, có xu hướng làm giảm chất lượng hình ảnh, khiến ảnh khá là khó coi. Hình minh họa ở trên (crop 100%) (ISO 12.800, tắt quản lý nhiễu) cho thấy cụ thể về ảnh hưởng của nhiễu hạt và nhiễu màu.

Thông thường, các phần mềm xử lý ảnh định dạng RAW đều có thể dễ dàng loại bỏ nhiễu ảnh, kể cả với định dạng TIFF hay JPG. Hình minh họa dưới ví dụ về kết quả lọc nhiễu ảnh trên ảnh RAW.

Ví dụ về kết quả lọc nhiễu ảnh trên ảnh RAW. Ảnh: Ephotozine.

Tuy nhiên các phần mềm này lại gây ra hiện tượng nhòe ảnh (mức độ thấp). Khi xử lý nhiễu màu, thông thường là phần mềm sẽ tính và áp giá trị trung bình cho pixel bị sai màu dựa trên giá trị các lân cận xung quanh. Còn khi xử lý nhiễu hạt, các thuật toán xử lý có xu hướng làm nhòe chi tiết trong ảnh, nhất là các chi tiết rõ nét, khiến ảnh trở nên nhòe hơn ban đầu.

Hai phần mềm xử lý nhiễu ảnh tốt nhất hiện nay là Neat Image và Noise Ninja, giúp triệt tiêu nhiễu ảnh tốt hơn nhiều so với công cụ tích hợp trong các phần mềm xử lý ảnh RAW. Thuật toán xử lý tự động copy và xử lý nhiễu trên lớp ảnh nhân bản, cho phép người dùng tự điều chỉnh mức độ khử nhiễu phù hợp với ý đồ nghệ thuật riêng.

Biến ảnh màu thành ảnh đơn sắc. Ảnh: Ephotozine.

Ngoài tất cả các phương pháp xử lý nhiễu trên, còn một cách nữa mà hiện được rất nhiều người chơi ảnh cũng như nhiếp ảnh gia nổi tiếng sử dụng, giúp triệt tiêu nhiễu rất hiệu quả, đồng thời thay đổi hẳn nội dung ảnh, mang lại những hiệu ứng thị giác tác động lên tâm lý rất tốt. Đó là biến ảnh màu thành ảnh đơn sắc (ảnh hồng ngoại, đen trắng…).

Lê Phương

Tags:

Nhận xét bài viết

Tin liên quan
Tin xem nhiều