El ruido y el canal azul

En un curso de corrección de vídeo al que asistí recientemente escuché de nuevo la teoría de que el canal azul es el portador de la mayor parte del ruido, y que, por tanto, su amplificación durante un enfriamiento de la imagen conlleva un incremento del ruido en dicho canal. Una situación que me ha hecho plantearme por qué se produce ruido en ese canal y no en otros.

Tras una búsqueda rápida en la bibliografía de referencia entorno al mundo de la imagen digital ('Digital Image Processing' de R.C. Gonzalez y R. E. Woods, 'Digital Image Processing' W.K Pratt o 'Image Sensors and Signal Processing for Digital Still Camera'), he visto que no hay una especial mención a este fenómeno como tal, sino más bien como una patología derivada de determinadas circunstancias.

Antes de adentrarnos en el problema debemos introducirnos en la QE o curva de eficiencia cuántica, que describe la respuesta del sensor a las diferentes longitudes de onda; o lo que es lo mismo, la capacidad para capturar fotones y liberar electrones que serán los responsables de construir la señal generada por el sensor. Dicha capacidad se ve mermada, entre otros factores, por el paso de la luz a través de los filtros de color de la matriz Bayer. Por eso los gráficos de QE los vamos a encontrar por canal, ya que cada filtro de la matriz Bayer presenta una transmitancia particular.

El problema sobreviene cuando tenemos un sensor con una respuesta cuántica; por ejemplo, del azul, muy inferior a la del verde o rojo. Partimos de que en una matriz Bayer hay el doble de filtros verdes que de azul o rojo, y que, además, a causa eficiencia cuántica tenemos mucha menos señal en el canal azul que en el verde y el rojo. Por tanto, a menos señal, más ruido. Si a este sensor lo sometemos a una fuente de luz con una longitud de onda entre los 500-600nm, obtendríamos un rendimiento del canal azul muy bajo.
Una imagen tomada bajo estas circunstancias presentaría una marcada dominante cálida, lo que nos exigiría un balance de blancos un tanto agresivo por la necesidad de incrementar el canal azul para compensar dicha dominante.
Toda esta cadena de infortunios nos llevaría a tender a percibir un cierto aumento de ruido en el canal azul, ya que estamos partiendo de una señal mucho más baja que en el resto de canales.

Sin embargo, esta situación basada en el bajo rendimiento cuántico del canal azul, no siempre se cumple con la misma severidad, depende del tipo de sensor que estemos usando y de la fuente de luz.
Por ejemplo, es fácil encontrarnos con esta situación tras 'enfriar' drásticamente una imagen que había sido recogida, por ejemplo, bajo un tungsteno. Sin embargo, no estoy tan de acuerdo con que el azul del cielo sea rico en ruido, como se suele afirmar; ya que un cielo azul va a estar más próximo a los 400nm por su riqueza en UV, y por tanto el canal azul presentará un rendimiento incluso mejor que el rojo. Quizás este fenómeno esté ligado a la falta de matices que exageran la percepción del ruido. Un ruido más que necesario en estas situaciones, sino queremos posterizar nuestros cielos tras una compresión de la imagen o una corrección de color agresiva.

Pienso que, tras una corrección de color, existe la misma probabilidad de encontrarnos con un aumento de ruido tras tanto en el canal azul como en el rojo, ya que en una matriz Bayer, existe la mitad de señal en estos canales respecto al canal verde. Cabe recordar que esta disposición asimétrica de filtros de color en la matriz Bayer está motivada por la naturaleza del ojo humano, que asocia el color verde a la luminancia y los colores rojo y azul a la crominancia. Esto nos exige de más fotocaptores para el canal verde que para el resto, al mismo tiempo que nos aporta más margen de corrección a nivel de luminancia, que de crominancia.

Sin embargo, en el trabajo diario suele ser más habitual recurrir a un fuerte enfriamiento de la imagen, mediante el balance de blanco, fruto del trabajo bajo fuentes de luz tipo tungsteno, que calentar drásticamente una imagen por haber sido tomada bajo una fuente de luz muy fría.

Ensayos entorno al ruido y el canal azul

Para jugar un poco con las teorías descritas anteriormente ha realizado diversos ensayos:
1.- He tomado una serie de fotografías con mi Nikon D200 a 1600ASA, para obtener un grano generoso de las capturas de mi Colorchecker; tanto en luz de día, como bajo una luz de tungsteno.
2.- He revelado estas imágenes tanto en Camera Raw, como en DCRAW, ya que este último permite deshabilitar por completo el balance de blanco durante el revelado.
3.- Finalmente he tomado varias imágenes, bajo la iluminación de tungsteno, con el característico filtro azul 80A, con el fin de cortar la dominante amarilla antes de que llegue al sensor y así evitar el balance de blanco digital.

Los resultados los resumo en este collage del parche D5 de mi Colorchecker
. Al pie de este artículo puedes descargarte la imagen en TIFF a resolución completa, para poder observar bien los patrones de ruido.

Resultados entorno al ruido y el canal azul

En la imagen superior podemos observar varias situaciones:

1.- En determinadas circunstancias existe más ruido en el canal azul que en el resto, independientemente del balance de blancos hecho durante el revelado. Esto tiene lógica, ya que la pobreza de señal en el canal azul no depende del revelado, sino de la respuesta cuántica del sensor. Al realizar esta serie de imágenes bajo una longitud de onda próxima a los 700nm (tungsteno) el canal azul recogió menos fotones, por tanto el ruido es más evidente por falta de señal.

2.- La imagen tomada bajo luz de día no muestra ninguna preferencia de ruido por el canal azul. Podemos observar una cierta equiparación o incluso merma respecto al canal rojo. Esta toma ha sido realizada un día ligeramente nublado, rico en radiación próxima a los 500nm o dominantes azules, situación que posiblemente haya mermado la señal en el canal rojo haciendo ligeramente más evidente el ruido en este canal.

3.- Durante el uso del filtro azul 80A podemos observar como el ruido en el canal azul ha mermado ligeramente, casi a nivel de equipararse al ruido mostrado en el canal rojo. El fenómeno tiene cierta lógica si retomamos las curvas de eficiencia cuántica: si dejamos pasar más cantidad de luz en las longitudes de onda próximas al canal azul estaremos favoreciendo la captura de fotones en este canal, en detrimento del rojo y el verde, lo que nos aportará más margen a la hora de levantar dicho canal.

4.- DCRAW por defecto no aplica algoritmos de reducción de ruido, sin embargo sí lo hace Adobe Camera Raw. Los revelados hechos con este software, tras un balance de blancos, muestran una variación en el patrón del ruido en el canal azul. Esto me hace presuponer, que esta aplicando un filtro de reducción de ruido especialmente agresivo en dicho canal.

De forma similar, el uso del filtro 80A con ACR, devuelve resultados ligeramente mejores, además de no observar dicha variación en el patrón de ruido.

Conclusiones

El conocido rumor entorno al canal azul como portador de ruido, es cierto, siempre y cuando se den las adecuadas condiciones lumínicas y de respuesta cuántica del sensor. La realidad es que el canal azul debería tener las mismas probabilidades de evidenciar el ruido que el canal rojo, ya que ambos tienen el mismo número de fotocaptores. Sucede que en la práctica son más comunes las imágenes hechas bajo fuertes dominantes cálidas que contribuyen a mermar la captación de fotones relativos al canal azul, lo que hace más evidente el ruido en dicho canal.

De igual forma, tampoco es demasiado descabellada la idea de retomar los antiguos filtros de corrección de color con el fin de evitar una amplificación excesiva de determinados canales, empobrecidos por un mal rendimiento cuántico del sensor bajo unas longitudes de onda particulares

Adjuntos:

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Canal Azul en ACR	2995 Kb
Comparativa Ruido Canal Azul	1399 Kb