INTRODUCCIÓN

La idea es desarrollar un método sencillo y compatible con el modo de trabajo habitual en la toma, para eliminar por completo el ruido de una escena incluso en las sombras más profundas.

Con ello recuperaremos todas las texturas que dicho ruido hacía inutilizables a la vez que conseguiremos una expansión del rango dinámico efectivo de la cámara en las bajas luces.

Nos basaremos en dos conceptos:


RANGO DINÁMICO

Las cámaras digitales tienen un rango dinámico limitado básicamente por el ruido, y también por la escasez de niveles para representar los diafragmas más bajos de una escena. Experimentando he estimado el rango dinámico de la Canon 350D a ISO100 en 8 diafragmas. En efecto, todos sabemos cómo incluso con las sensibilidades más bajas aparece inevitablemente ruido en las sombras profundas que llega a hacerlas inutilizables, sobre todo si el rango dinámico de la escena fotografiada es amplio.

Por otro lado el número de bits en que el RAW codifica los datos de la imagen impone un límite físico, o más bien se diría informático, de rango dinámico en una única toma. En el caso de la Canon 350D como en la mayoría de DSLR el RAW se codifica en muestras de 12 bits dando lugar por tanto a un límite máximo de 12 diafragmas y 4096 niveles totales.

Si denominamos como 0EV al diafragma más alto, ésta sería la distribución de los 12 diafragmas y los niveles que los componen:

    0EV: 2048 niveles, 2048..4095
   -1EV: 1024 niveles, 1024..2047
   -2EV: 512 niveles, 512..1023
   -3EV: 256 niveles, 256..511
   -4EV: 128 niveles, 128..255
   -5EV: 64 niveles, 64..127
   -6EV: 32 niveles, 32..63
   -7EV: 16 niveles, 16..31
   -8EV: 8 niveles, 8..15
   -9EV: 4 niveles, 4..7
   -10EV: 2 niveles, 2..3
   -11EV: 1 nivel, 1

Puede verse como, aún en una hipotética ausencia de ruido, sería complicado admitir que estamos registrando correctamente los diafragmas más bajos dado lo pobremente representados que están en cuanto a número de niveles tonales. Cabría hablar entonces de un ruido de cuantificación debido al excesivo redondeo al digitalizar.


DERECHEO DEL HISTOGRAMA

Es conocida la mejora que se obtiene en la relación señal a ruido y calidad tonal de una fotografía cuando la toma se ha realizado sobreexpuesta, corrigiendo dicha sobreexposición en el revelado RAW; lo que comunmente conocemos como derecheo del histograma.

Se demuestra que por cada paso de sobreexposición en la toma, el ruido en las sombras profundas se reduce aproximadamente a la mitad del que se obtendría sin aplicar esta sobreexposición. Así sobreexponiendo +1EV reduciremos el ruido al 50%, con +2EV al 25%, y así sucesivamente.

También se produce una mejora en la riqueza tonal, o más bien habría de decirse precisión tonal con el derecheo. Esta mejora sin embargo, y pese a lo que se comenta en gran parte de la bibliografía especializada, por la naturaleza de los algoritmos de interpolación de Bayer no va a tener en general una repercusión palpable en la calidad del resultado si no pasamos de sobreexposiciones moderadas.

"MÉTODO DE LOS 4 PASOS"

Uniendo los dos conceptos anteriores he puesto en práctica lo que he venido a denominar el "Método de los 4 pasos", consistente en realizar una segunda toma de la misma escena en paralelo a la que habríamos hecho en condiciones normales pero en esta ocasión con una sobreexposición severa de la escena de 4 diafragmas (de ahí el nombre con que lo he bautizado). La cifra no es en absoluto caprichosa, sino que viene a ser la cantidad justa necesaria para rescatar esos 4 diafragmas más bajos correspondientes a las sombras más profundas de la escena, eliminando el ruido de ellos y restaurando todas las texturas con gran riqueza tonal.

El método requiere de la utilización de un trípode para tener un perfecto solape entre las tomas y como es lógico la cámara se ha de situar en el modo de menor sensibilidad posible (ISO100 o menor si la cámara lo admite), pues sería un contrasentido aumentar la sensibilidad si de lo que se trata es de reducir el ruido.

La sobreexposición la lograremos reduciendo la velocidad de disparo ya que en caso de aumentar la abertura del diafragma obtendríamos una diferente profundidad de campo en cada toma que conduciría a un resultado poco natural y extraño.

Un último detalle importante a considerar es que el balance de blancos habrá de ser el mismo en todas las imágenes usadas por el algoritmo por lo que conviene emplear el preset de la cámara más acorde a la escena, evitando el uso del balance de blancos automático que seguramente variará entre toma y toma.

Así los pasos a seguir serían:

1. Realizar una toma de la escena correctamente expuesta de acuerdo a nuestro flujo habitual de trabajo
2. Repetir la toma pero reduciendo la velocidad de disparo en 4 pasos que se corregirán en el revelado
3. Combinar de alguna manera ambas imágenes para obtener una imagen final libre de ruido

Para un resultado todavía mejor, y si la escena lo permite, la toma correctamente expuesta podrá estar derecheada siempre y cuando no se quemen las altas luces ya que es de esta toma de donde vamos a obtener las luces de la fotografía final.

En la toma sobreexpuesta no debemos preocuparnos si existen grandes áreas quemadas en uno o más canales, lo cual de hecho será lo más habitual, pues como puede intuirse vamos a hacer uso de ella solo para obtener las sombras.

Hay otras técnicas para mejorar la relación señal a ruido tales como el promediado (es decir apilar varias tomas de la misma escena y hacer la media), el promediado de mediana (que elimina mejor el ruido impulsivo que el promediado simple al quedarse con la mediana de las muestras),... pero en fotografía digital ninguna de ellas resulta tan potente como la fusión de imágenes con sobreexposición porque:

• Mientras el promediado de imágenes por ejemplo mejora la relación señal a ruido por un factor de N^0,5 siendo N el número de capturas, la fusión con sobreexposición la mejora por un factor 2^M siendo M el número de pasos de sobreexposición de la segunda toma. Así eligiendo M=4, lograremos reducir el ruido en las sombras con solo dos tomas a 1/16 del original cuando necesitaríamos un número irrealizable de N=256 tomas para obtener el mismo resultado con un esquema de promediado simple.
• Además las técnicas de promediado requieren una mucha mayor precisión en el alineamiento de las imágenes dado que todas ellas van a entrar a participar en cada píxel final individual, de modo que es fácil perder nitidez cuando este alineamiento no es perfecto. Con una selección individual de píxels en la fusión con sobreexposición la pérdida de nitidez se reduce al mínimo y se limita a las áreas de frontera entre píxels provenientes de una o de otra toma.
• Por último, las técnicas de apilado y promediado de imágenes no mejoran la riqueza tonal de modo que si bien pueden lograr una expansión de rango dinámico gracias a la reducción de ruido en las sombras, la imagen resultante no será tan resistente a la posterización como con la fusión con sobreexposición. Si se combinan dos imágenes separadas 4 pasos, la densidad de niveles resultante en las sombras se multiplica como veremos por un factor de 2⁴=16.

EJEMPLO PRÁCTICO

He escrito un programa para llevar a cabo con gran precisión y rapidez el proceso de combinación de las dos imágenes obteniendo un resultado final libre de ruido y con las texturas totalmente recuperadas.

Para el experimento he escogido una escena de alto contraste en la cual tenemos garantizada la presencia de ruido en las sombras pese a utilizar la menor sensibilidad de la cámara. Con la Canon 350D a ISO100 he hecho una toma de la siguiente escena:


Fig. 1 Toma original correctamente expuesta para preservar las altas luces.

A continuación repetimos la toma sobreexponiendo 4 diafragmas y el resultado es éste:


Fig. 2 Toma sobreexpuesta 4 pasos respecto a la toma original.

Tras ejecutar el algoritmo de combinación de ambas imágenes se obtiene la siguiente imagen resultante:


Fig. 3 Imagen resultante de combinar la toma original y la versión sobreexpuesta.

En apariencia la imagen final no presenta diferencia alguna respecto a la original: el nivel de brillo se ha mantenido y tampoco se han alterado el contraste ni los tonos de la escena.

Sin embargo si nos fijamos bien, veremos cómo paradójicamente se han realzado las bandas de la pared del fondo. Esas bandas son debidas a la conversión a 8 bits del JPEG y ya existían en la imagen original, pero sus transiciones se encontraban disimuladas gracias al ruido. Que se hayan hecho más evidentes es precisamente una prueba de que se ha llevado a cabo una reducción del nivel de ruido y nada tiene que ver con una posible solarización.

Dejando de lado este hecho anecdótico, dónde está la mejora entonces? para saberlo hemos de zambullirnos en las sombras más profundas y analizarlas en detalle:


HISTOGRAMAS DE 16 BITS

Haciendo uso de Histogrammar calculamos los histogramas lineales detallados de la toma original correctamente expuesta y de la imagen resultante de combinarla con la toma sobreexpuesta corregida:


Fig. 4 Histograma de 16 bits de la toma original correctamente expuesta.


Fig. 5 Histograma de 16 bits de la toma final resultante.

Las secciones mostradas corresponden a la región baja del histograma, es decir a las sombras más profundas que es donde vamos a advertir la mejora. No hace falta ser muy observador para darse cuenta de cuál de los dos histogramas presenta una mayor calidad.

En primer lugar en el histograma original los picos que representan a los niveles captados por el sensor (es decir no interpolados) están mucho más separados, haciendo presumir una peor precisión tonal. En cambio en la toma final llegan a juntarse tanto que se funden con los niveles interpolados dando lugar a una curva suave libre de peine.

Es importante notar además como la imagen original presenta un fuerte pico en el nivel cero del canal azul. De hecho es el valor máximo de todo ese histograma y quiere decir que existe en la toma origen una gran cantidad de pixels que se han ido a negro al menos en ese canal. Por el contrario en la toma resultante el histograma termina en suave bajada hacia el cero de lo que se deduce que ningún pixel de la imagen se ha ido a negro.

Por último resaltar el hecho de que si miramos el canal azul en el segundo histograma, veremos como en su parte final presenta los mismos picos en peine que el primer histograma. Ello es debido a que en esa zona ya nos estamos alejando de las sombras y el algoritmo ha obtenido los niveles de la imagen menos expuesta, es decir de la que venimos denominando la original.


RUIDO Y TEXTURAS EN SOMBRAS PROFUNDAS

El histograma mejorado nos puede hacer presumir una mayor riqueza de tonos y por tanto de degradados, pero si el ruido siguiera presente en la misma medida que en la imagen original poco íbamos a poder disfrutar de dicha ventaja. Veamos pues qué mejora en la relación señal a ruido y texturas hemos logrado con la aportación de información de la imagen con sobreexposición extrema.

Se han testeado varias zonas de las sombras de la imagen a las que se ha aplicado en ambas versiones original y resultante la misma curva de aumento de brillo para poder constatar la mejoría. Decir que los revelados se han hecho todos con DCRAW sin ningún tipo de máscara de enfoque ni por supuesto eliminación de ruido, y por eso presentan ese aspecto tan plano:


Fig. 6 Recorte 100% comparando original/resultado sombras medias (sillón).


Fig. 7 Recorte 100% comparando original/resultado sombras profundas (altavoz).


Fig. 8 Recorte 100% comparando original/resultado sombras muy profundas (almohadón).

Como puede apreciarse la reducción de ruido y la mejora en la calidad tonal trabajan en paralelo para obtener una imagen de mayor rango dinámico en las sombras y con una gran riqueza de texturas, incluso allí donde es imposible conseguirlas con una sola toma.

Es muy importante darse cuenta, y para ello basta mirar la toma completa original, que estamos analizando zonas verdaderamente muy oscuras de la escena. Tan oscuras que lo normal en la mayoría de casos sería renunciar a obtener información alguna de ellas y llevarlas directamente a negro (caso del almohadón por ejemplo).


HISTOGRAMAS DE RANGO DINÁMICO

Por último vamos a calcular los histogramas logarítmicos para comprobar la mejora en la definición de los diafragmas más bajos. Para hacerlo utilizaremos de nuevo Histogrammar que permite calcular histogramas logarítmicos mostrando la distribución por diafragmas de la escena si se calculan a partir de imágenes lineales:


Fig. 9 Histograma logarítmico de la toma original correctamente expuesta.


Fig. 10 Histograma logarítmico de la toma final resultante.

En el primer histograma se puede apreciar como los diafragmas 0EV a -7EV aparecen aceptablemente bien definidos, pero del diafragma -8EV en adelante los niveles disponibles resultan insuficientes y la varianza hace pensar en que no se ha codificado correctamente el detalle en las zonas más oscuras de la imagen debido al ruido.

Por otro lado, el segundo histograma muestra que los niveles aceptablemente bien definidos se han incrementado en 4 diafragmas adicionales como se predijo, yendo ahora del 0EV al -11EV.

Hemos expandido el rango dinámico en 4 diafragmas, desde los 8 originales hasta los 12 que presenta la imagen final. Pero a diferencia de las herramientas típicas HDR que aplican procedimientos de microcontraste y tone mapping, la técnica descrita persigue rescatar toda la información posible suministrándola en una imagen que tiene el mismo brillo, contraste y tono que la original, siendo ahora decisión de cada usuario elegir cómo sacar partido de ella.

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Como conclusión podemos decir que con este método hemos convertido una cámara modesta en una máquina virtualmente libre de ruido. Y además lo hemos hecho sin apartarnos del modo de trabajo habitual ya que tan solo hemos requerido repetir nuestra toma añadiendo sobreexposición.

CÓMO HACER LA FUSIÓN DE LAS DOS IMÁGENES

PROGRAMA ZERO NOISE

Las ideas descritas hasta ahora no son nuevas, la novedad consiste en aplicarlas con el fin de obtener una reducción de ruido radical y de forma automática y como consecuencia de ello un aumento del rango dinámico.

He diseñado un programa que automatiza todo el proceso introduciendo mejoras respecto a lo aquí expuesto incluyendo funcionalidades tales como:

• Número arbitrario de tomas para una mayor mejora de texturas, ruido y rango dinámico
• Calculo automático del grado de sobreexposición relativo entre tomas
• Balance de blancos, compensación gamma y control de exposición configurables
• Algoritmo anti ghosting para solucionar problemas con partes móviles o mala alineación de imágenes
• Algoritmo local de fusión progresiva para suavizar las transiciones abruptas en los bordes
• Operaciones en coma flotante para maximizar la riqueza tonal de las sombras

El programa en cuestión se llama Zero Noise y cuenta con un tutorial que comenta todos los detalles de su funcionamiento.


TUTORIAL EN PHOTOSHOP

Para los que no quieran usar Zero Noise, existe un tutorial escrito por Juan Trujillo donde se explica como realizar la fusión de dos imágenes de diferente exposición haciendo uso de las máscaras de capa de Photoshop.

Su tutorial explica claramente cómo llevar a cabo el revelado de las dos imágenes así como el establecimiento de la máscara de capa de transparencia para tomar de cada una de las dos tomas las partes de interés de la escena.

Además Juan desvela los métodos necesarios para implementar de una forma manual pero potente, sencilla y totalmente parametrizable:

• La fusión progresiva de las imágenes: para evitar efectos de bordes en las fronteras
• El anti ghosting: para no tener problemas con zonas de la escena que presenten movimiento

Puede encontrarse en castellano en forma de hilo en el foro Ojo Digital: Y un sistema más de reducción de ruido con dos tomas, y mejor redactado en inglés en la propia web del autor: Yet another method to reduce noise with two exposures. Recomiendo totalmente su lectura pues con lo que Juan cuenta en este tutorial se puede llevar a cabo sin la menor fisura conceptual todo lo visto en este artículo.

APLICACIONES Y EJEMPLOS REALES

APLICACIONES DE LA REDUCCIÓN DE RUIDO POR MULTIEXPOSICIÓN

El "Método de los 4 pasos" no es de uso general sino bastante específico. De entrada requiere la estabilización de la cámara mediante el uso del trípode, lo que conlleva todas las limitaciones de las técnicas de combinación de imágenes como es la necesidad de que la escena a retratar sea estática. Se pueden producir efectos extraños indeseados en caso de escenas con movimiento (olas del mar, objetos mecidos por el viento, humo o llamas,...). No obstante ya se han implementado algunas mejoras del algoritmo en mi programa para minimizar estos efectos.

Además no en todos los tipos de fotografía el ruido va a resultar un factor crítico, lo que restringe aún más el espectro de acción.

Sin embargo dados sus buenos resultados puede convertirse en un verdadero aliado, y en mi opinión no de manera puntual sino como parte de un flujo de trabajo estable dirigido a obtener la máxima calidad en campos de aplicación tales como:

• Arquitectura e interiorismo
• Bodegones de estudio
• Paisajes con fuerte contraste
• HDR con Photomatix, Enfuse,... sin ruido
• Fotografía nocturna o con escasa iluminación
• Fotografía orientada a la edición por zonas
• Escaneo de negativos y diapositivas

Como ya se ha comentado es además compatible con el modo de trabajo normal, requiriendo simplemente una toma extra. Si finalmente la usamos podremos mejorar el resultado, y en cualquier caso si no lo hacemos poco importa porque no habremos dejado de lado nuestra forma habitual de trabajar.


IMÁGENES DE MUESTRA CON REDUCCIÓN DE RUIDO

A continuación se muestra un ejemplo de aplicación en un encargo real de fotografía de interiorismo de alto contraste.

Como puede verse en las primeras dos imágenes, la diferencia de luminosidad entre exterior e interior es tan grande que con una sola toma nos vemos obligados a elegir: o preservamos el interior con detalle a costa de quemar las luces exteriores (foto izquierda), o preservamos el exterior perdiendo las texturas en las sombras debido al ruido (foto derecha):


Fig. 11 Resultados obtenidos en altas luces y sombras caso de hacer una sola toma.

Mediante el método expuesto se obtiene la información completa en un único archivo que tras una sencilla edición da lugar al resultado siguiente:


Fig. 12 Resultado de la fusión automatizada de las dos tomas anteriores.

Se pueden ver más ejemplos de la misma sesión donde se empleó el método en el tutorial Mapeo de tonos HDR. Cabe destacar lo bien que se pudieron captar los exteriores vistos a través de las ventanas al mismo tiempo que no existía apenas ruido alguno en las zonas más oscuras de las imágenes.

Otro ejemplo lo encontramos en el Tutorial de Histogrammar donde se analizaba una imagen de una escena de alto rango dinámico con información repartida a lo largo de más de 12 diafragmas:


Fig. 13 Imagen de alto rango dinámico libre de ruido.

Para el que desee ver en detalle como resulta una escena de este tipo puede bajarse el resultado de una fusión de 3 tomas separadas 3 diafragmas totalmente carente de ruido desde del siguiente en enlace: Monumento 11M. La imagen ocupa 13MB pero vale la pena para comprobar la potencia de la reducción de ruido mediante la fusión de imágenes con sobreexposición.


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