RUIDO EN SENSORES DIGITALES DE IMAGEN
CAPÍTULO 1: INTRODUCCIÓN AL RUIDO DIGITAL

        Se inicia con este capítulo introductorio una serie de seis artículos que tratarán de describir la problemática del ruido en una cámara digital. Comentaremos en este artículo la forma en que se produce el ruido en un sensor digital y el modo en que éste afectará al fotógrafo.

Ruido en un sensor digital

        Puede definirse el ruido en un sensor digital de imagen como una fluctuación aleatoria de los niveles RGB en cada píxel respecto al valor correcto esperado. Pero ¿cómo se manifiesta dicha desviación y de qué modo afecta al fotógrafo?. La consecuencia del ruido será que aparecerá superpuesta a la imagen deseada, una interferencia o "grano digital" que dificultará en mayor o menor medida la interpretación y disfrute de la textura de dicha imagen.

        Un mismo nivel de "rumorosidad" tendrá más o menos consecuencias en función del nivel de detalle de la imagen subyacente. En general, las zonas con detalles más precisos y texturas más finas se verán más afectadas por el ruido en cuanto a pérdida de información que las áreas amplias de poca o nula textura, donde será más sencillo aplicar un postprocesado para reducir el ruido sin pérdida de detalle.
        Otro factor influyente en el efecto que ocasionará el ruido es el nivel de luminosidad de la zona afectada. Para una misma "rumorosidad", las zonas más pobremente iluminadas de la imagen acusarán menos el deterioro por tener nuestro sistema visual una menor definición en las mismas, o bien porque directamente en la imagen final dichas zonas aparecerán en negro. Esto compensa en parte la mayor influencia del ruido en las sombras, que como veremos es una característica típica del sensor digital.

        Visualmente suele distinguirse entre el ruido de luminancia (asociado a un "grano" monocromático) y el ruido de crominancia (asociado a manchas de color), resultando el segundo bastante más desagradable en fotografía digital que el primero, pero por fortuna también más sencillo de eliminar en postprocesado sin demasiadas contrapartidas. No obstante como veremos en el último capítulo de esta serie, ambos tipos de ruido están íntimamente ligados al tener el mismo origen físico en el sensor, y por lo tanto aparecerán de manera conjunta en nuestras imágenes.

Relación señal a ruido

        Para ser rigurosos hemos de dejar clara la diferencia entre el nivel de ruido en términos absolutos y la relación señal a ruido (en adelante relación S/N). Llamaremos nivel de ruido o ruido a secas al valor absoluto del ruido medido típicamente en niveles, mientras que denominaremos relación S/N al cociente entre el nivel de señal o información útil y el nivel de ruido, valor que será por tanto adimensional.

        La relación S/N es la magnitud que más interesa al fotógrafo ya que es la que establece el grado de percepción del ruido; de hecho es a la que nos referimos al hacer valoraciones sobre el ruido del tipo "esta imagen tiene mucho ruido". Conocer el valor absoluto del ruido por el contrario tiene bastante menos interés al no ser por sí solo determinante en la calidad de la imagen.
        Así por ejemplo poco importa que nuestra imagen tenga un nivel de ruido considerable si en las zonas donde ello ocurre la información útil alcanza niveles que lo superan claramente. Del mismo modo de poco sirve tener muy poco ruido si la señal es de una magnitud comparable a él quedando de este modo enmascarada e inutilizable.
        En conclusión: cuando hagamos valoraciones sobre lo ruidosa que es una imagen o una cámara, hemos de saber que en realidad estaremos hablando de la relación S/N, pese a que con frecuencia podamos referirnos a ella simplemente como "ruido".

        Las siguientes imágenes muestran cómo varía la percepción del ruido en función de la relación S/N en una misma escena. El nivel de ruido se mantuvo aproximadamente constante mientras el nivel de señal se aumentó dando lugar a una progresión creciente de la relación S/N. Obviamente se igualó la exposición final de las tres capturas para poder compararlas visualmente:


Fig. 1 Percepción del ruido en función de la relación S/N.

Fuentes de ruido en un sensor digital

        El efecto final del ruido sobre la imagen es el resultado de la suma de las distintas fuentes que lo propician en el sensor, y será esta resultante la que tenga verdadero interés para el fotógrafo. Sin embargo es interesante conocer el origen y diferente naturaleza de tales fuentes de ruido ya que cada una de ellas se hará más o menos patente en determinados supuestos.

        De mayor a menor influencia en la relación S/N final para usos fotográficos pueden encontrarse los siguientes tipos de ruido en un sensor:

• Ruido de lectura (en inglés "read noise"): es el ruido introducido por los componentes electrónicos del sensor, básicamente el mismo fotocaptor y su circuitería asociada, la etapa de amplificación ISO y el conversor analógico a digital (en adelante A/D), el cual genera las muestras digitales finales que se codifican en el archivo RAW. Es el ruido más importante para el fotógrafo y fijado un determinado valor de ISO es aproximadamente constante en todos los píxeles, independientemente de su nivel de exposición. Esto hace que tenga un efecto fuertemente negativo en la relación S/N de las zonas menos expuestas del archivo RAW donde la señal es más débil, lo que lo convierte en el ruido dominante en las sombras profundas.
  


• Ruido fotónico: es un ruido asociado a la estadística de la llegada de fotones al sensor. Los fotones son unidades discretas de energía cuyo flujo no es completamente uniforme por lo que el número de ellos captado por cada fotocaptor sufrirá una desviación respecto a la cantidad media esperada. Esta desviación se traduce en ruido fotónico que sigue la llamada distribución de Poisson, por lo que este ruido equivale estadísticamente a la raíz del número medio de fotones captados, y por tanto será mayor cuanto mayor sea la cantidad de luz recibida. No obstante al aumentar a un ritmo más lento que la propia señal, su efecto será en realidad más perjudicial en la relación S/N de las zonas menos expuestas, haciendo así de este ruido el dominante en las sombras medias.
  


• Ruido térmico: se debe al calentamiento de los componentes electrónicos del sensor al estar sometidos a un período de funcionamiento más largo del habitual, y por ello aparece en exposiciones de larga duración. Está directamente relacionado con la temperatura a la que funcione el sensor por lo que puede reducirse con sistemas especiales que mantengan la misma en valores lo suficientemente bajos. Solo es preocupante en tipos de fotografía muy específicos tales como la astrofotografía o capturas de larga duración en general (de varios segundos de exposición en adelante), donde ciertos píxeles ("hot pixels") pueden llegar a manifestar un comportamiento especialmente dañino debido al calentamiento.
  


• Ruido de cuantización: al convertir los valores analógicos de la señal en niveles digitales se produce un error de redondeo. Este redondeo puede asimilarse a un ruido de cuantización que contribuirá a la desviación final de los niveles RGB obtenidos respecto a los esperados en forma de posterización, desviación que será especialmente notoria en las sombras dada la menor cantidad de niveles disponibles en ellas por condición lineal del sensor. A efectos prácticos este error de cuantización no afecta en aplicaciones de imagen ya que resulta despreciable frente a las otras fuentes de ruido vistas, que precisamente es en las sombras donde más se hacen notar enmascarando el efecto de la cuantización.
  

Fig. 2 Esquema de las diferentes fuentes de ruido en un sensor digital.

        Aunque queda fuera del alcance de esta serie de artículos realizar un estudio detallado de las distintas fuentes de ruido vistas, sí diferenciaremos en el último capítulo las realmente importantes para la inmensa mayoría de aplicaciones fotográficas que son las dos primeras: el ruido de lectura y el ruido fotónico.

Revelado RAW y ruido

        Hasta ahora hemos hablado de ruido tal y como éste es captado por el sensor, es decir estrictamente desde el punto de vista del hardware de la cámara. Sin embargo no tendremos noción del mismo hasta realizar el proceso de revelado RAW lo que permitirá visualizar la imagen con el ruido que ésta pudiera contener.

        Uno de los factores determinantes en el aspecto con que se interprete en la imagen final el ruido generado por el sensor, será el algoritmo de interpolación Bayer empleado por nuestro revelador RAW. Por ejemplo el algoritmo AHD con gran capacidad para identificar patrones geométricos, en ocasiones interpreta como tales el ruido dando lugar a pequeños tramos rectos o "laberintos" en las zonas más ruidosas de la imagen. El algoritmo AFD por el contrario, produce un ruido de luminancia bastante más agradable que AHD por su mayor similitud con el grano analógico.

        A continuación se compara el revelado de una porción ruidosa de un archivo RAW con el algoritmo del revelador Adobe Camera RAW frente a los algoritmos AHD de DCRAW y AFD disponible en Perfect RAW, sin aplicar ningún tipo de reducción de ruido ni enfoque:


Fig. 3 Interpretación del ruido con diferentes algoritmos de revelado RAW.

        En general ningún algoritmo será el mejor en todos los aspectos, sino que los habrá más adecuados para determinados tipos de imágenes y aplicaciones.