・ダーク減算とは

前回の記事で書いた長秒時ノイズリダクションの
グラフのダークでの値は実は間違っています。

ダーク画像にノイズが乗って、マイナスの値になっていますが
画像データはマイナスの値にならないので、マイナスの数値は
全部ゼロに置き換えられてしまいます。

実際の値のグラフ

長秒時ノイズリダクションでは特に問題にならないように感じますが
センサの潜在的なノイズを減算するダーク減算では問題になったりします。
感度を上げると潜在的なノイズにもゲインがかかるので
暗部が浮いてきます。
特に、ホワイトバランスによってBゲインとRゲインが強くかかるため
青と赤を合わせた紫系の色になります。

マゼンタ浮きの発生原理

暗部が浮いた写真

下のグラフの例では、潜在的ノイズの平均が25程度あります。

平均25はマイナスも含めて計算した時の平均値です。
上記にも記載したとおり、実画像ではマイナスはゼロにクロップされます。
クロップされると平均は50程度まで上がってしまいます。

実際に存在するノイズ量と、
ダーク画像でのノイズ量に誤差が生じてしまう。

赤の線で示されるようなグラデーション画像は
ノイズによって平均的に+25の値の分、上がります。
この分が画像の暗部での紫浮きとなって現れたりするので
ダーク画像での平均値を引く必要があります。
この引き算によって、正確な黒の値が求められます。

ダーク画像での平均値＝50
実際のノイズの平均値＝25

ダーク画像での平均値を引くと引き過ぎになります。
そこで、ダーク画像ではなく
ダークを取るときにオフセットをもたせることで
問題を解決できます。
下のグラフではオフセットを200持たせています

このグラフの平均値は225です。
オフセットをもたせることでマイナスの値にならずに
正しい平均値が求められます。

長秒時ノイズリダクションはダーク画像を実際に撮影しますが
正しい黒を取るためのダーク減算では
撮像素子の一部を遮光して、その部分の情報を使います。

この部分の黒レベルの情報を用いることで
画像にノイズが乗っても正しい「黒」の値を算出できます。