降噪新思路: 你看得到的，才是噪点。如何让噪点看不见？
知识点：前期降噪、后期降噪的新思路
1
你看得到的，才是噪点
数码影像中，噪点的产生不可避免。
传统的思维，局限在降低噪点的产生，比如简单粗暴的降低ISO。
其实换种思路，我们很多时候并不需要降低噪点的数量，我们只需要让这些噪点在照片中看不到就好了。
你看不到的噪点，对画质没有任何影响。
你看的到的噪点，才是噪点。
降噪的思路，不仅在于减少噪点，还可以是让噪点看不见。
拍摄前期，比降低ISO、避免不必要的长曝光更重要的，是增加进光量，提高照片的“信噪比”。
后期处理，除了Dfine2等降噪算法，还可以简单的压低黑场来让噪点看不见。更重要的是，后期降噪，只需要针对那些噪点看起来比较明显的地方。
2
提高ISO，还能降噪？！！
绝大部分正常照片的噪点并不是由大家想象的感光原件造成的，而是由于光本身的量子特性决定的。
（以下科学原理部分可以跳过）
照片中的噪声有两大类，一种是由光线转化为电流的过程中或者之后，由电流引起的，比如读出噪声、暗流噪声、热噪声、电路转移噪声、电路放大噪声等等。但更多的还是由于光本身的量子统计特性，所产生的散粒噪声(Poisson noise)。
光源发出光子的频率和数量并不是一成不变的，而是有着起伏波动。如果感光原件过小或者曝光时间不足，CCD吸收的光子数量有限，这种起伏波动就会在照片中被观测到。这种照片中读出的光量子统计涨落被称作散粒噪声。
这种噪声的强度随着平均光强度增加，但是由于光强度的增加会使信号本身的强度增加相对散粒噪声的增加更快，增加光强度实际是提升了信噪比。
（跳过部分结束）
希望你没有被上面的科学术语弄晕。
托马斯用直白点的话解释出来就是，照片暗部或者曝光不足的地方，由于光信号太少，即使很少的噪点也会显得特别明显。
曝光充分或者过曝的地方，虽然噪点会多一点，但是由于光信号本身充足，信噪比（光信号和噪声的比）更高，所以噪点就看不出来了。
2.1
高信噪比，就是让噪点看不出来
前期降噪的核心，是提高照片的信噪比，让噪点看不出来。
举个夸张点的例子，下面这张白色照片是我刚刚用尼康D90，ISO6400，曝光100秒拍到的。按理说ISO这么高，曝光时间又这么长，噪点应该很多才对啊？
但是照片雪白一片，一点噪点都看不到。这是因为本身的光信号太充足，充足的直接让照片全部过曝，噪点再多也看不见啦。
上面的例子有点极端，再引用著名生态摄影师Jeff老师，在文章《“杰夫流程”—高ISO高速摄影噪点控制工作流程的分享》中举例的一组照片。（点击阅读原文，可以看到杰夫老师的这篇干货教程）
上面三张图片，同样用了ISO4000，左边是前期欠曝1档再后期提亮，中间是正常曝光，右边是前期过曝1档再后期压暗。可以看到，欠曝再提亮，噪点最多。过曝再压暗，噪点最少。
向右曝光（在高光不溢出的情况下尽量过曝），以及包围曝光再合成（其实也就是对暗部向右曝光），可以提高照片信噪比，减少照片的噪点。
2.2
宁可提高ISO，也不要欠曝
再引用一张stackexchange上的照片做例子，上面是ISO1600拍摄出来的照片，噪点可以接受。下面是追求低ISO，再用ACR提亮，可以看到，噪点比ISO1600还恐怖！
这是因为原生ISO的提高，只是对接收的模拟信号进行放大（非原生ISO如H0.3 会使用电子放大），散粒噪声放大的同时光信号也等比放大，所以信噪比并没有改变。之所以会觉得噪点更多，是因为噪点和整个图片一起变亮变明显了。
噪点比例并没有变多，只是你看得到的噪点比例变多了。
而后期提亮，是对光电转换后的信号进行放大，除了散粒噪声之外，后期CCD的热噪声、电噪声也混了进来并进行放大，所以效果肯定比只放大散粒噪声的原生ISO提高差多了。
所以提高ISO保证曝光准确，会比降低ISO再后期提亮，得到更少的噪点！
这也是为什么我拍摄星空时，有时宁愿用ISO3200，也不用ISO1600再后期提亮。
当然，我们万不得已才会提高ISO。我们还有N多方法让更多的光进入照片。就拿星空的前景拍摄来说：
最好的方法，就是在天空还没全黑的时候拍摄，用环境光来取得绝佳的信噪比。
次好的方法，是人工打光，人为提高光信号强度，提高信噪比。
一般的方法，是延长曝光时间，对地面曝光几分钟，提高进光量和信噪比。
不太推荐的方法，是提高原生ISO，对地面单独曝光，保持信噪比的同时拍出地面的细节。
最不靠谱的方法，就是后期强行提亮地面，极低的信噪比，最多的噪点！
2.3
前期降噪总结
再总结一下：
减少噪点的最佳方法，是增加进光量，提高信噪比。
提高ISO保证曝光准确，会比降低ISO再后期提亮，得到更少的噪点！
用低的ISO噪点更少，用更短曝光时间噪点更少，这两句话，是在保证进光量充足的前提下，才是正确的。
3
后期降噪的思路，也是让噪点看不见
一提到后期降噪，大家就会想到Camera Raw中的降噪面板、想到Nik Dfine2插件，想到Topaz DeNoise滤镜等等。
其实这些降噪算法的核心思路，同样是把噪点同周围平均一下，让他们看不见。
但其实还有两种思路，也是可以高性价比的降噪的。
3.1
把它变黑，不就看不见了吗？
降低可见噪点的一个诀窍，就是使用色阶、曲线、Camera Raw等工具，保证照片有足够的黑场。
比如这张黑色星空的照片，噪点有点多。
最简单的方法，曝光减1，白色提高30。不需要任何降噪算法，只是把星空恢复到该有的黑色，噪点自然就看不见了。
3.2
只需要对明显的噪点区域降噪
噪点会在照片的某些区域特别明显，比如纯色的天空和水面，在有的地方和细节混在了一起，比如山体、建筑的内部。
根据我们的新定义，看的见的噪点，才是噪点。看不清的噪点，不需要降噪。
比如下面这张图片。
我们只需要对天空部分用Dfine2插件降噪，山体部分用蒙板保护起来。这样即便山体一点都没有降噪，但是由于山体细节和山体中的噪点混在了一起，完全看不出来。
重点区域天空纯净了，感觉整个照片都干净了。（关于ACR和Dfine2插件降噪，以后还会详细解释）
1. 噪点新定义：你看得到的，才是噪点。
2. 前期比降低ISO，减少曝光时间更能降噪的，是补光、向右曝光、包围曝光，提高照片暗部的“信噪比”。
3. 后期降噪，除了Dfine等模糊降噪算法，还有一种简单的方法，就是提供足够的黑场，让噪点看不见。
4. 降噪算法，需要更多应用在噪点看起来多的地方，比如纯净的水面和天空。对细节多的地方，不需要降噪或者只需少量降噪。因为看不见的噪点，不是噪点。
我是@Thomas看看世界，每个周日晚上，分享一篇原创摄影干货。