Fuentes de ruido
El ruido son aquellos electrones presentes en la señal que no corresponden a las luminosidades de la escena. Siempre existe un porcentaje de ruido parásito, originado en distintas fuentes. Los tipos más importantes los enumeramos a continuación:
Ruido fotónico: ningún flujo de luz es uniforme, por muy estable que sea la fuente y homogéneas las superficies en que se refleja o el medio en que se propaga. Su desviación es puramente aleatoria, por lo que se cuantifica según la distribución de Poisson, es decir: el ruido fotónico vale la raíz cuadrada del total de la señal, en términos de electrones presentes. Sus efectos sólo se aprecian en zonas muy oscuras o poco expuestas.
Corriente oscura: son los electrones de origen térmico que genera el silicio a cualquier temperatura mayor que el cero absoluto. No es significativo a velocidades normales y rápidas, pero las exposiciones largas aumentan la temperatura del sensor, y el ruido se duplica cada 6 ó 7 grados. Este ruido aportado a la señal es la raíz cuadrada de la corriente oscura total.
Ruido de lectura: Se genera principalmente en el preamplificador que lee las cargas a la salida del sensor (de tipo CCD) o de cada fotodiodo (CMOS), y también en la medición sobre el voltaje que hace el conversor analógico-digital. Es la principal fuente de ruido, especialmente a velocidades cortas.
Existen otras fuentes de ruido, aunque sólo en determinados casos son significativas: son la no uniformidad en la fotorrespuesta de los píxeles, el ruido fotónico del cielo, la no uniformidad de la corriente oscura, el ruido 1/f o de parpadeo, el ruido blanco o de Johnson, o el ruido de reseteo.
El llamado ruido de disparo, por otro lado, es en realidad una categoría que engloba cualquier ruido cuyo comportamiento esté regido por la distribución de Poisson.
Los distintos tipos de ruido no se acumulan, sino que se suman en cuadratura. La resultante de dos ruidos de valores 3 y 4 no es 7, sino 5, ya que se calcula la raíz de la suma de los cuadrados.
El ruido total de un sistema combina todas las desviaciones significativas. En muchos casos bastaría esto: ruido total igual a la raíz cuadrada de los fotones incidentes por la eficiencia cuántica por tiempo, más la corriente oscura por tiempo, más el ruido de lectura al cuadrado. Veamos la fórmula:
Los dos primeros sumandos no se elevan al cuadrado porque ya generan un ruido igual a su raíz. El resultado puede expresarse en voltaje, o más comúnmente en el número de electrones que producirían ese voltaje.
Relación señal-ruido
La llamada relación señal-ruido mide la pureza de la información a digitalizar. Es el cociente entre la señal útil y el ruido medio ponderado, que -atención- no coincide con el ruido total porque no incluye el ruido fotónico, al considerarlo parte de la señal útil, dado que está presente también en la visión ocular:
Cuando los fabricantes de cámaras digitales incluyen en las especificaciones técnicas la rsr, el rmp suele ser simplemente el ruido de lectura. Para tomas ordinarias, las otras fuentes de ruido no son significativas, aunque en ciertos casos sí lo son. Por ejemplo: en fotografía del cielo remoto, se incluye obviamente en el cálculo la corriente oscura y el ruido fotónico del cielo ("sky noise").
Combatir el ruido
Por un lado, existen métodos físicos que solucionan casos concretos de ruido. He aquí algunos ejemplos: refrigerar el sensor minimiza la corriente oscura; con filtros específicos se puede evitar la contaminación lumínica en tomas nocturnas, y el ruido de lectura disminuye notablemente mejorando el diseño y calidad de los componentes electrónicos.
Por otro lado, hay una serie de técnicas de procesado basadas en la suma, promedio o sustracción de imágenes. Veámoslas.
El stacking consiste en superponer varias tomas de la misma escena. Es como multiplicar la sensibilidad por el número de tomas, además de incrementar la rsr:
En la fórmula, N es el número de imágenes combinadas. El stacking reduce considerablemente cualquier ruido de disparo, incluido el ruido fotónico y el "sky noise".
El binning hace algo similar, pero sumando grupos de 2 x 2, 3 x 3 ó 4 x 4 píxeles adyacentes. Muchas cámaras usan el binning para los tamaños de foto menores, agrupando las cargas de los píxeles del sensor. Se evita así el límite de la capacidad de píxel y se aumenta la rsr, a costa de una menor resolución:
Binning de 2x2: se vuelcan juntos 2 píxeles de cada columna y se leen los registros de 2 en 2 en el preamplificador.
Un dark es una toma hecha con los mismos parámetros que la fotografía y con el objetivo tapado. Sustrayendo el dark de la foto, se puede contrarrestar el ruido de lectura, la corriente oscura e incluso la no uniformidad de los fotocaptadores. Algunas cámaras sustraen automáticamente un valor medio tomado de la lectura de los píxeles limítrofes del sensor, que están tapados para que no reciban luz.
Un flat es una toma de calibrado sobre una superficie iluminada de forma homogénea, Es útil para descontar la no uniformidad de los píxeles, y sobre todo desviaciones debidas a la óptica, como el viñeteado.
Un bias es como un dark, pero tomado a la mayor velocidad que permita la cámara. Es lo más útil para medir el ruido de lectura, ya que reduce al mínimo las otras señales.
Como el ruido suele ser aleatorio, mucho más efectivo que usar dark o bias simples es hacer un dark maestro con la combinación de muchos dark, o un bias maestro a partir de muchos bias. En las páginas web de astrofotografía hay abundantes experiencias que combinan unos métodos con otros.
Toma nocturna afectada de ruido del cielo.
Dark maestro, promedio de 16 dark con los mismos parámetros que la fotografía.
Resultado de restar de la foto el dark maestro mediante una capa en modo Diferencia o Sustraer.
Resultado de restar de la foto el dark maestro mediante una capa en modo Diferencia o Sustraer.
Indice ISO y cuantificación en bits
La relación señal-ruido es determinante para la profundidad de bits y para asignar el índice ISO equivalente del sistema.
Si una cámara tiene un ruido medio ponderado de 5 electrones, sólo podemos discriminar 2 píxeles cuando la diferencia entre sus cargas iguala o supera este valor. Por tanto, el conversor A/D debería asignar los valores digitales al medir voltajes que sean múltiplos del generado por el amplificador a partir de 5 electrones.
Dividiendo la carga máxima de píxel (FWC) por el rmp, tenemos la rsr, que indica el número de valores digitales que el sistema discrimina con fiabilidad. Su logaritmo en base 2 nos da la profundidad de bits óptima. Veamos unos casos típicos:
Si los fabricantes de estas tres cámaras deciden cuantificar a 12 bits, el de la primera medirá cada valor de la escala con menos electrones que su ruido. Sus fotos serán más ruidosas, y no sería extraño además que su sensibilidad tampoco fuese muy buena y tuviese un índice ISO más bajo que las otras dos.
La segunda cámara, leyendo 10 electrones por nivel digital, cumple la profundidad de 12 bits. La tercera lo hace más holgadamente con 16 electrones.
Supongamos que la segunda tiene un ISO equivalente a 100. Si lo forzamos a 200, le estamos diciendo que, en lugar de 10, lea 5 electrones para cada valor digital. Al hacerlo, comenzamos a introducir ruido, porque entre dos valores digitales consecutivos ya hay menos diferencia que el error medio de la toma.
A modo de conclusión, si queremos sensores con una buena relación señal-ruido y también con bastantes megapíxeles de cara a la ampliación de la copia, su tamaño físico debe ser grande. Es éste un argumento difícilmente discutible a favor de los sensores de tamaño completo (los llamados full-frame) o aún mayores.
Paulo Porta
