ノイズのようにショットを台無しにするものはありません。何が原因で、どのようにそれを認識するかを知ることで、多くのフラストレーションを軽減できます。また、役に立たない映像もあります。
撮影中に画像のノイズに気付くのに、問題の原因を特定できないほどイライラすることはほとんどありません。この記事では、さまざまな形のノイズを調べる前に、まずいくつかの基本的なセンサーサイエンスを確認することにより、ノイズについて詳しく見ていきます。では、どこから始めればよいのでしょうか？
イメージング。
ノイズはいくつかの原因から発生します。反射光はレンズに流れ込み、センサーに当たります。センサーは、さまざまなレベルの光波をデジタル信号に変換する何百万ものフォトサイト（またはピクセル）で覆われています。電流のこれらの小さな変動が、最新のセンサーで画像を作成するものです。
最近の映画製作で最も一般的なセンサーでは、各フォトサイトに取り付けられているCMOSは、電圧をカットまたはブーストして各ピクセルの出力を調整し、画像をそれぞれ暗くしたり明るくしたりする増幅器です。ユーザーは、ゲインまたはISOを調整することでこれを行うことができます。センサーからのデータが読み取られ、ピクセルの電荷がリセットされます。
センサー情報が読み取られると、データは12ビットのアナログ-デジタルコンバーター（ADCまたはA / Dに短縮されることが多い）を通過し、各ピクセルへの電圧の変動がバイナリ値に変換されます。さらに、ピクセルの位置やその他のユーザー定義のカメラ設定は、メタデータとしてカメラストレージデバイスに保存されます。
ノイズの大部分は、センサーまたはアナログからデジタルへの変換から発生します。
簡単に言うと、画像ノイズとは、キャプチャしようとしたショットの細部を不明瞭にする、望ましくない色や輝度の変動です。 （Neat Videoでさまざまな種類のノイズの例を見ることができます。）
画像ノイズは、主に露出不足のフッテージで発生します。これは、ピクセルには目的の画像で報告する光の変動がほとんどないが、ISO値のブーストによって過剰に増幅されているためです。露出以外にも、センサーは最終的な画像にノイズを発生させる他のさまざまな問題の影響を受けやすくなっています。センサーの熱やその他の外部干渉もノイズを引き起こす可能性があります。
画像ノイズは、内部ノイズと干渉ノイズの2つのカテゴリに分類できます。
カメラ内から発生する画像ノイズには、いくつかの根本的な原因があります。 3つの主な原因は、電気、熱、センサーの照明レベルです。
センサーが過電圧になっている（ISOが押されている）暗い状況では、各ピクセルには、増幅される前に報告する光波の変動がほとんどありません。このような状況でノイズが発生すると、実際には、影響を受けたピクセルがセンサー上のピクセルのアンプの電圧の変動を報告しているのがわかります。
カメラ以外の要因も、最終画像のノイズレベルに影響を与える可能性があります。この種のノイズは、最近の多くのカメラの内部ノイズよりも少しまれですが、それでも最終的な画像に影響を与える可能性があります。
干渉ノイズは、電子ノイズに固有のフラッターではなく、画像上のパターンオーバーレイのように見えるため、通常はかなり簡単に見つけることができます。その地域での強力な無線送信などの平凡な要因も電子ノイズを引き起こす可能性があり、宇宙線と同じように制御が困難です。
最も一般的なタイプのビデオノイズは何ですか？
- ガウスノイズ
ガウスノイズは、センサーノイズの一種です。これは主にセンサーの熱の副作用です。熱は通常、センサーの電圧と照明レベルの結果です。
ガウスノイズは、露出不足、電圧過多（ISOが露出を取得するためにプッシュされた）フレーム全体で一定のフラッターとして最も顕著です。ほとんどのセンサーでは、このノイズは露出不足の画像では青色になる傾向があります。
- 固定パターンノイズ
固定パターンノイズは通常、特定のセンサーの製造プロセスの欠陥に起因します。これは、ピクセルごとに感光性のレベルが異なる場合に発生します。
ビデオでは、影響を受けるピクセルの出力レベルの変動が小さいため、このノイズは比較的簡単に見つけることができます。 FPNは、他の形式の電子ノイズのように動いたり、チャタリングしたりすることはありません。代わりに、記録されている実際の情報よりも明るいピクセルのオーバーレイとして表示されます。暗い場所で見つけるのが最も簡単ですが、他の要因もそれを悪化させる可能性があります。
- ごま塩ノイズ
技術的には「ファットテール分散」または「インパルス」ノイズと呼ばれるソルトアンドペッパーノイズは、フレームの暗い部分の明るい読み取り値または明るい部分の暗い読み取り値を誤って報告するピクセルとして現れます。ソルトとペッパーのノイズがこの効果をランダムに生成することを除いて、ドット抜けに似ています。通常、アナログからデジタルへの変換またはピクセル解釈におけるその他のエラーは、この種のノイズを引き起こします。
- ショット
ショットノイズは、画像の暗い部分の主なタイプのノイズです。技術的に「フォトンショットノイズ」と呼ばれるこのタイプのノイズは、露光レベルに基づいて、任意の時点で各ピクセルに当たるフォトンの自然な固有の変動に起因します。より技術的には、「統計的量子ゆらぎ」がこれを引き起こしますが、あなたはその考えを理解します。
ショットノイズは、露出不足または電圧過多のショットの影の「ブロック」の最大の原因です。極端なレベルでは、ショットノイズはソルトアンドペッパーノイズになります。
- 量子化
量子化は、画像ノイズに固有ではない用語です。基本的に、量子化は、実行可能な合計値または出力データのより小さな代表的なセットを取得するために、（通常は）連続的に変化する値の大きなセットを減らします。量子化器には設定された数の可能な出力値があり、データが処理されると、これらの値の1つに効果的に丸められます。
ビデオアプリケーションでは、量子化を非常に簡単に理解できます。数百万のピクセルの個々の読み取り値が、より小さな代表的なセットに量子化されます。ビデオサークルでは、これは一般に「ピクセルビニング」と呼ばれます。
ビデオでは、すべてのピクセルが多かれ少なかれ等しく影響を受けるため、量子化ノイズは通常検出できません。画像がA/Dコンバータの量子化値の極値をはるかに超えてクリップするとエラーが発生する可能性があります。また、画像内の他のタイプの強いノイズによって大幅に悪化する可能性があります。
- 異方性
異方性（非等方性）ノイズは、センサーの読み取り値がサンプリングまたは量子化されるときに発生します。このタイプのノイズは、細部をブレンドしたり、実際には存在しないパターンを作成したり、直線をギザギザとして解釈したりすることで、影響を受けるショットで知覚される画像の解像度を低下させます。
ビデオに精通している人なら誰でも、これをすぐに入手できるはずです。DSLRの最初の数世代のひどいエイリアシングとモアレについて考えてみてください。
ビデオカメラのこのタイプのノイズは、通常、ネイティブセンサーの解像度が記録されているものよりもはるかに高い場合に発生します。多くの古いカメラは、単に出力を適切にスケーリングするのではなく、記録された解像度まで高解像度をサンプリングすることを選択しました。これにより、初期の大判ビデオセンサーのひどいエイリアシングとモアレが発生しました。
- 定期的
周期的ノイズは干渉ノイズです。これは、任意の数の自然信号または人工信号が記録された信号と干渉する場合に発生します。通常、目的の画像の上に固定パターンのオーバーレイとして表示されます。
ビデオを操作するときは、撮影時に画像に影響を与えているノイズの種類を見つけることを学ぶことが不可欠です。多くの種類の画像ノイズでは、撮影時に正しい種類を見つける方法を知っていれば、フッテージへの悪影響を軽減または無効にする非常に簡単な方法があります。画像にノイズが見られる場合は、カメラから離れて環境をメモし、頭の中の各タイプのノイズのリストを調べて、ポストでの頭痛を軽減するための戦略を立てることを忘れないでください。技術的な救済策は役に立ちますが、創造的な創意工夫を少しでも軽視することはありません。