Entrauschung mit WIENER-Filter

[Wahn]

Original-Bild (ISO 6400):
OriginalISO6400.jpg

Die RAW-Datei wurde als TIFF-Bild entwickelt. Unter MATLAB erfolgten die nachfolgende Schritte:
Die Daten der drei Farbkomponenten wurden in entsprechenden Matrizen (Ar,Ag,Ab) gespeichert.
Auf jede wurde eine 2-dimensionale Wiener-Filterung angewandt (siehe Algorithmus) und die Ergebnis-Matrizen wieder zu einem Bild zusammengebaut.
In der ersten Version wurde die Rausch-Varianz (Ny^2) der drei Farbkomponenten aus einer fotografierten Graukarte (ISO 6400) bestimmt.
Bessere Ergebnisse wurden aber durch die Mittlung der lokalen Varianz-Schätzungen (siehe Algorithmus) erreicht. Mit N=M=4 ergab sich folgendes Bild:
WienerISO6400_n4.jpg
Algorithmus:Algorithmus.jpg
Ulrich

[aubani]

Servus Wahn,
rechnerisch das ganze nachzuvollziehen völlig überfordert, finde ich das Ergebnis prima.
Ist das jetzt die mathematische Grundlage für das Entrauschen in den einzelnen bekannten Programmen, oder ist dieser Wiener-Filter was Neues?
Leicht verwirrt, grüsst dich aubani

[Wahn]

Norbert Wiener hat (parallel zu Kolmogorow) die Theorie Ende der 40er Jahre entwickelt, also altes Eisen. Wollte diese Methode nur mal zur Sprache bringen, weil hier ja schon über die verschiedensten Entrauschungsmöglichkeiten diskutiert wurde.
Ulrich

[aubani]

Servus Wahn,
so, nach deinem Hinweis habe ich mal bei Wiki gelesen, scheint ein sehr sympatischer Mann (Anekdote) gewesen zu sein.
Sind die Testbilder von dir erstellt worden, oder stammen die von der Beschreibung des Wiener-Filters.
Jedenfalls ist die Methode ziemlich wirksam. Wird die nun in den bekannten Software-Anwendungen benutzt?
Gruss aubani

[specialbiker]

Und hier eine Lightroom Bearbeitung,quick and dirty:

Gruß Hans

[Wahn]

Hallo „aubani“: Das Bild ist in meinem Büro entstanden; ob gängige Foto-Software das nutzt, weiß ich nicht (glaub ich aber nicht).
Hallo „specialbiker“: Es ist als EINE aber nicht DIE beste Methode zu sehen; durch Erhöhung von N und M kann das Rauschen noch stärker unterdrückt werden; z.B. für N=M=8:
WienerISO6400_n8.jpg
Ulrich

[fritzbrumbasso]

Almächt. Ne EIntrittskarte für die Nürnberger Lochgefängnisse .

[Maxi]

Hallo Ulrich,

was mich an dem Bild am meisten stören würde, wäre das Farbrauschen.

Hat man das wie im Bild 1 entfernt, könnte man es wie im Bild 2 noch etwas nachbearbeiten.

Für ISO 6400 sieht das Bild aber gar nicht mal so schlecht aus und würde ausgedrückt noch besser aussehen.
.

[fax]

Laut Wikipedia wird dieser Filter gerne bei der Dekonvolution verwendet, um das durch die Schärfung verstärkte Rauschen im Rahmen zu halten.

[isaac]

Hallo Ulrich!

Zitat von Wahn

Die RAW-Datei wurde als TIFF-Bild entwickelt. Unter MATLAB erfolgten die nachfolgende Schritte:
Die Daten der drei Farbkomponenten wurden in entsprechenden Matrizen (Ar,Ag,Ab) gespeichert.
Auf jede wurde eine 2-dimensionale Wiener-Filterung angewandt (siehe Algorithmus) und die Ergebnis-Matrizen wieder zu einem Bild zusammengebaut

Hast du diese "Entrauschrezeptur" selbst ausgearbeitet oder gibt es diese MATLAB-Routinen für RGB-TIFF schon fix und fertig?
Ich frage nur deshalb, weil jede RGB-Entrauschung fast ausschließlich nur das Limunanzrauschen beseitigt.
Um das reine Chromarauschen zu entfernen sind ganz ausgefeilte Methoden angesagt. Am einfachsten, aber nur begrenzt effektiv, ist die Verwendung des Lab-Farbraumes. L für das Luminanzrauschen und a sowie b getrennt für jeweils zwei Mischfarben. Das bringt jedenfalls schon sowas ähnliches wie eine Beseitigung des Chromarauschens.
Ebenfalls recht gute Ergebnisse gibt der HSV Farbraum wenn man H(ue) alleine entrauscht. Wirkt aber eher weniger auf "großflächiges" Farbrauschen.