এই উত্তরটি গোলমাল হ্রাস করার জন্য তিনটি কৌশল তালিকাবদ্ধ করে:
কেউ কি শেষ দুটি কৌশল সম্পর্কে আরও আলোকপাত করতে পারে?
কীভাবে অনেকগুলি ফটো তোলা এবং সেগুলি গড় শব্দ কমিয়ে দেয়? কিভাবে তাদের গড় হয়? এবং কেন এটি কাজ করবে?
রেজোলিউশন কমিয়ে দিলে কীভাবে শব্দ কমে যায়?
উত্তর:
শেষ দুটি সত্যিই একই জিনিস এবং এই কারণে কাজ করে যে বেশিরভাগ ক্ষেত্রে শব্দটি পিক্সেলের মানটিকে ততোধিক ধাক্কা দেয় যতটা মানকে নীচে টানতে হয়।
ধরা যাক প্রদত্ত পিক্সেলের 'সত্য' মানটি 100 (255 এর মধ্যে)। গোলমাল অবস্থায় একই দৃশ্যের 10 টি চিত্র নিয়ে যান এবং আপনি নিম্নলিখিত মানগুলি রেকর্ড করতে পারেন:
104, 99, 98, 100, 101, 105, 99, 102, 94, 105
এই মানগুলিকে গড় হিসাবে (সেগুলি যোগ করে এবং 10 দ্বারা বিভাজন করে) নিম্নলিখিত পিক্সেল মান দেয়: 100.7, যা 101 এর সাথে বৃত্তাকারে পরিণত হবে, যা আপনার প্রত্যাশার তুলনায় সত্যিকারের মানের তুলনায় খুব কাছাকাছি যদি আপনাকে কেবল একটিটি বেছে নিতে হয় তবে এলোমেলোভাবে 10 টি চিত্র।
কীভাবে, এর জন্য বিশেষজ্ঞ সফ্টওয়্যার প্যাকেজ রয়েছে (চিত্র স্ট্যাকিং অনুসন্ধান করুন, আমি মনে করি ডিপ স্কাই স্ট্যাকার একটি জনপ্রিয় পছন্দ)। বিকল্পভাবে আপনি বেশিরভাগ চিত্র সম্পাদনাতে এটি বেশ কয়েকটি স্তর লোড করে এবং কয়েক জোড়া স্তর মার্জ করে করতে পারেন (ফটোশপের আরও সাম্প্রতিক সংস্করণগুলিতে বিশেষ স্ট্যাকিং ফাংশন রয়েছে যা কিছুটা ভাল)।
রেজোলিউশন হ্রাস করার পেছনে একই অধ্যক্ষের অবস্থান রয়েছে। এটি করার একটি কৌশলটিকে 'বিনিং' বলা হয় যার মাধ্যমে আপনি চারটি সংলগ্ন পিক্সেল এক সাথে একত্রিত করেন। সুতরাং চিত্রটির অভ্যন্তরে সমতল বর্ণের ক্ষেত্রের সাথে সম্পর্কিত চারটি পিক্সেল কল্পনা করুন, যার সমান মান 100 হওয়া উচিত:
102, 103
93, 101
তাদের গড়পড়তা 99.75 এর মান সহ একটি একক পিক্সেল দেয় যা 100 এর মধ্যে হয়।
ঘটনাক্রমে, বেশ কয়েকটি চিত্র নেওয়া এবং সেগুলি গড় করা ব্যতীত দীর্ঘ এক্সপোজার গ্রহণের সমতুল্য:
-
অবশেষে, যখন শব্দ কমিয়ে আনা যায় তখন সোনার নিয়মটি যতটা সম্ভব আলো পাওয়া যায়। বেশ কয়েকটি এক্সপোজারের গড় গড় এই কাজটি করে (এটি মোট আলোকে বোঝায়) captured ডাউনসাম্পলিং রেজোলিউশনের জন্য সত্যই বাণিজ্য করছে।
সিলিকনে একটি প্রভাব রয়েছে যার নাম তাপ শব্দ (জনসন শব্দ)। এটি মূলত ইলেক্ট্রনগুলি স্তর থেকে আলগা ছিঁড়ে ফোটনগুলি দ্বারা আলগাভাবে ছিটকে যাওয়া ইলেক্ট্রনগুলিকে যুক্ত করা হয়। এই ইলেক্ট্রনগুলি সেন্সর থেকে "সংকেত" এর অংশ হিসাবে বিবেচনা করা হয়, শব্দ তৈরি করে। এই ধরণের শব্দটি গাউসিয়ান বিতরণ করা হয় এবং এর গড় মূল্য শূন্য হয়।
তাপমাত্রার সাথে তাপের আওয়াজ বৃদ্ধি পায়, এ কারণেই একটি শীতল সেন্সর আরও ভাল সঞ্চালন করে।
এটি কেবল শূন্যের গড়ের সাথে এলোমেলো শব্দের জন্য কাজ করে। যদি শব্দটি এলোমেলো হয় (পর্যাপ্ত) তবে এটি কখনই এক রকম নয়, আপনি যে দৃশ্যের ছবি তুলছেন তা হওয়া উচিত। যেহেতু দৃশ্যের তথ্যটি বেশ কয়েকবার রেকর্ড করা হয়, তাই প্রতিবার কিছুটা আলাদা শব্দের সাথে পিক্সেল গড় করা এবং এক ক্যাপচারের চেয়ে শব্দের অনুপাতের উচ্চতর সংকেত পাওয়া সম্ভব। এর অর্থ এই দৃশ্যটি স্থির হওয়া দরকার।
বৃহত্তর সেন্সরটি কীভাবে অর্জিত হয় তার উপর নির্ভর করে আপনি কম শব্দ পেতে পারেন। একটি কৌশল হ'ল দৈহিক সংবেদকের আকারকে ধ্রুবক বজায় রাখা এবং তারপরে একাধিক শারীরিক পিক্সেলকে একটি যৌক্তিকের সাথে একত্রিত করা। বা সেন্সরের শারীরিক আকার আলাদা হতে পারে।
বেশ কয়েকটি শারীরিক পিক্সেলকে একটি যৌক্তিকের সাথে একত্রিত করে আপনি বিভিন্ন ধরণের ক্যাপচারের সমন্বয়ে একই ধরণের শব্দ হ্রাস অর্জন করতে পারেন।
পিক্সেলের শারীরিক আকার বাড়িয়ে রিডআউট এবং পরিবর্ধন থেকে শব্দ কমিয়ে আনা সম্ভব। বৃহত্তর পিক্সেলের সাথে, এটি সংকেতে একটি বৃহত সংখ্যক ইলেকট্রন। যেহেতু রিডআউট এবং পরিবর্ধন শব্দ কোনও প্রদত্ত উত্পাদন প্রযুক্তির (ট্রানজিস্টরের আকার) জন্য স্থির কাছাকাছি, শব্দ অনুপাতের বৃহত্তর সংকেত অর্জন করা সম্ভব।