前言

在攝影圈，不管是「器材黨」「發燒友」，還是「老法師」，追求極致畫質都是他們樂此不疲的話題和孜孜不倦的目標。

說到畫質，便不能不提「噪點」（noise），它絕對是畫質的勁敵，沒有之一。噪點會直接破壞照片的畫質，影響觀感，總是在你的照片中揮之不去，有人甚至患上了DNA，即「數字噪聲焦慮症」（Digital Noise Anxiety）。

既然噪點無法令人接受，那我們就應該嘗試認識它、瞭解它，直至改變它。

因此，這些也是我們應該思考的問題：

照片中的噪點到底是什麼？

所有的噪點都是一樣的嗎？

噪點是如何形成的？

攝影者應該如何

有效地避免噪點的抬升？

有哪些常見的降噪技巧，可以有效提升畫質？

這些問題你未必關心，但你一定會遇到。與其焦慮困惑，不如直面問題，尋求解決方案。

今天，影像君就和大家一起探討一下這些關於「噪點」的話題。

一、噪點的由來

1.1 什麼是噪點

在英文中，「噪點」和「噪聲」使用的都是同一個詞——noise。在攝影領域中，我們通常所說的「噪點」一般都是指「影像噪點」（image noise），具體指在影像表面所形成的一些隨機或固定的斑點或彩色汙點。圖1-1為常見的一種噪點：

以聲音作個類比。當我們在用一臺調頻收音機在收聽廣播節目時，主持人說話的內容是我們所需要的、有用的信號（signal），類似攝影中的拍攝目標。若所調頻道有所偏差或遇雷雨天氣，收音機便會發出大量「嘶嘶嘶嘶」的不規則聲音——這便是噪聲，嚴重影響我們分辨主持人的說話聲音。

需要說明一點，當我們在談論「噪點」時，通常指的是數字影像系統中的噪點，一般不包括高感膠片在成像時所產生的膠片顆粒（film grain），後者主要為鹵化銀一類物質。兩者在外形上雖有幾分相似，但本質上是兩回事。

想要更好地認識噪點，我們有必要理解另一個與噪點息息相關的重要概念——信噪比。

1.2 信噪比

所謂「信噪比」，是指信號與噪聲的強度比值，英文縮寫為

SNR（Signal-to-Noise Ratio）。在電子通信系統中，它是衡量信號強度相對噪聲強度的一種常用方式。廣義上而言，信號就是我們所需要的、有價值的信息，噪聲則是我們所摒棄的、對信號傳輸有害的雜質。信噪比越高，意味著系統中傳輸的信息越純淨，對信號的提取和解碼越有利。

圖1-2為相機在高、低信噪比兩種情境下的三維成像對比示意圖：

一般情況下，越是高端的數碼相機，其信噪比越高，成像噪點越少，畫質也越高。眾所周知，相機是通過傳感器感應物體的反射光或直射光而成像的，信號就是從鏡頭進入相機傳感器的入射光線，那麼，噪聲又從何而來呢？

1.3 噪點的形成

在上一篇文章《 》[1]中，影像君已跟大家講解過有關相機芯片運行的原理。光線的路徑大致是這樣的：

光線經過鏡頭的多重摺射後進入相機芯片，先穿過第一層的微透鏡，反生折射（使入射光更聚焦）後進入第二層的拜耳濾鏡，隨後再照射在光電二極管上，與之發生光電效應，由此產生一系列電信號。

最後，在時鐘控制電路、移位寄存器、放大器等各種複雜電子元件的共同協作下，電信號被轉換成數字信號後傳輸至影像處理器，後者對其進行信號提取、編譯、壓縮等方面的處理。

入射光是相機系統的輸入信號，它由光信號轉化為電信號，最後再轉化為輸入影像處理器的數字信號。由此可見，信號在進入影像處理器之前主要經過了影像傳感器和一系列集成電路，它們是影響信號的主要因素，也是噪點的主要來源。

1.3.1 傳感器尺寸

根據不同的市場定位和商業應用需求，數字影像系統的傳感器可以分為全畫幅（36mm x 24mm）、APS-H、APS-C、4/3等不同尺寸，如圖1-3所示：

傳感器面積直接決定了系統在單位時間內收集光線（光子）的數量，面積越大，收集的光子就越多，光信號越強，信噪比越高，抑噪能力也越強。攝影圈調侃的所謂「底大一級壓死人」，說的大抵就是這麼回事兒。

攝影師Roger Clark分別使用兩款不同型號的相機、使用相同參數、在同一地方拍攝了兩張夜景照片[2]，如圖1-4所示：

分別截取局部並放大影像，如圖1-5所示：

我們可以明顯看到兩種不同數量級的噪點水平：左側這張，噪點已嚴重到影響畫質的程度，在這種弱光環境下，ISO400基本不可用；而右側這張則依然保持著優秀的畫質，噪點低到人眼幾乎無法識別的水平，ISO400對於該相機而言毫無壓力。

兩張照片都使用了相同拍攝參數（忽略白平衡）：ISO400，4秒，f/7.1。不同的是，左側照片使用的相機為Canon Powershot S70，右側為Canon 1D Mark II，兩者均為2004年發佈。前者的傳感器尺寸為1/1.8" (~ 7.11 x 5.33 mm)，後者為28.7 × 19.1 mm，面積為前者的14倍有餘。

當然，這是一個非常極端的對比例子，畢竟選取的樣本是一臺消費級低端卡片機和一臺高端單反相機，而且前者使用的傳感器為CCD，後者為CMOS。儘管這樣的比較並不嚴謹，但尚有一定的參考價值。

講到這裡，有許多人會想到另一個高頻問題：為什麼高ISO會帶來高噪點？

關於這個問題，影像君曾經在文章《 》[3]中已經給出過答案：

提高相機的感光度本質上就是放大

影像傳感器的輸出信號……在放大有用信號的同時，也無可避免地放大了有害的噪聲（noise），後者會對圖像數據的處理構成干擾。

亦即，高ISO適用於弱光環境，ISO值越高，信號放大倍率越高，由於噪聲對信號的干擾和影響並非線性增加的，因此，照片上的噪點會在某個ISO值之後出現惡化。

1.3.2 填充因子

即使芯片尺寸相同，系統的抑噪能力也未必一致，因為還存在另外一個變量——填充因子（fill factor）。

所謂「填充因子」，是指相機芯片中的感光區域在整個芯片中所佔的比例。在上一篇關於芯片的文章中，我們已經知道CCD存在三種架構（如圖1-6所示），其中，全幀架構比行間轉移架構的CCD有更高的填充因子，即，在同等芯片尺寸的情況下，前者比後者有更大的感光區域。因此，在

噪點抑制方面，前者比後者的表現更優秀，畫質更優良。

而對於CMOS，也並非100%的區域均可感光，除了一部分為有源像素區域（主要為光電二極管），還有一部分為內建於芯片的電路單元（如圖1-7所示），與行間轉移架構的CCD有些類似，此類設計直接影響了相機芯片的填充因子。但影響CMOS抑噪能力的更主要因素是，它

擁有更多的信號放大器（每個像素均有一個獨立放大器）。

1.3.3 電路熱噪聲

除了傳感器本身，溫度也會直接影響噪點的形成。當曝光時間較長或所處環境溫度較高時，相機內部的溫度便會升高，溫度上升導致電路產生

暗電流（dark current）。所謂「暗電流」，是指在無光線照射傳感器的情況下，仍會通過感光元件的少量電流。它是影像傳感器中的另一個主要噪點來源。

有研究顯示[4]，CCD芯片的溫度每升高8°C，其暗電流就會成倍增加。這也就是為什麼天文用的攝影機需配有熱電冷卻器，目的就供CCD散熱和降溫，以減少噪點。

二、噪點的分類

噪點的複雜之處，不僅在於它的形成存在諸多變量，而且還在於它的分類。

為了更好地認識與分析影像噪點的成因，人們從特徵和樣式兩個維度對噪點進行分類。

2.1 按特徵分類

若從特徵（characteristic）的角度，噪點可分為「亮度噪點」和「色彩噪點」兩個類別。事實上，在攝影實踐（彩色攝影為主）中，它們並非獨立存在，而是

同時出現，只是各自程度有所不同。將它們分離出來講解，是為了更好地分析對比。

2.1.1 亮度噪點

「亮度噪點」（Luminance Noise），顧名思義，是與光線亮度有直接關係的一類噪點，其形態如圖2-2所示：

當我們談論亮度噪點時，默認是指黑白攝影，不考慮色彩因素。

如圖2-3，在同一光源的環境下，不同灰度的紙板反射的光線強度也不同，導致照片的噪點水平也存在差異：

由上圖可見，被攝影體表面的光線越亮，進入相機的光信號便越強，信噪比越高，因此，噪點也會越少，反之亦然。

亮度噪點與膠片顆粒很相似，但兩者不等同，前文已有提及，在此不再贅述。此類噪點會視乎傳感器尺寸、單個像素單元的大小、ISO值、曝光時間等參數的不同而產生差異。弱光、高ISO（噪聲被放大）、長曝光（引起熱噪聲）等因素都會直接導致亮度噪點的惡化。

2.1.2 色彩噪點

「色彩噪點」（Chromatic Noise），是與色彩有關的一類噪點。它源於像素之間的色彩波動，通常表現為彩色斑點，多分佈於光線較弱的影像區域。如圖2-4所示：

在上一篇關於CCD和CMOS的科普文章中，影像君向大家介紹了一種被稱為「背照式傳感器」的CMOS，如圖2-5所示：

當光線穿過傳感器中的彩色濾鏡後，有部分光線因集成電路中金屬導線的反射而越界闖入了鄰近的像素（獨立感光單元），

從而造成了光汙染，增加了系統的噪聲。

突兀的色彩噪點容易令人生厭與不安，對畫質的破壞力比亮度噪點更強、更顯著。

2.2 按樣式分類

若按噪點的「樣式」（type）劃分，噪點還可以分為三類：

2.2.1 固定噪點

固定噪點（Fixed-pattern noise），又稱為「熱噪點」（hot pixels），一般形成於相機長曝光或環境溫度較高的場景中。在拍攝參數（曝光時長、ISO、溫度等）相同的前提下，此類噪點的形態基本保持不變。

圖2-6為長曝光、低ISO條件下形成的固定型噪點：

可見，此類噪點多為一些雜亂的彩色斑點，色彩噪點尤為突出。

2.2.2 隨機噪點

隨機噪點（Random noise）是一種無論曝光時間長短都會存在的噪點，它主要受相機ISO值的影響。相比固定噪點，隨機噪點的質感紋理相對細膩，而且形式隨機變化，即使以相同參數拍攝，噪點的表現形式也會有所不同。

圖2-7為短曝光、高ISO條件下形成的隨機型噪點：

2.2.3 帶狀噪點

帶狀噪點（Banding noise）是一種與相機強相關的噪點（如圖2-8所示），不同相機型號會產生不同的程度。它主要產生於芯片移位寄存器讀取數據的過程。過亮的陰影區域和白平衡設置都可能導致帶狀噪點的產生。

2.3 噪點觀感影響因素

若從「噪點給人的主觀感受」這一角度出發，噪點的影響因素主要來源於兩個方面：一是空間頻率，二是量級。

2.3.1 空間頻率

空間頻率（spatial frequency）描述的是噪點分佈的疏密程度。噪點分佈越密，其空間頻率越高，質感越細膩。反之亦然。圖2-9為低頻噪點和高頻噪點的對比示意圖：

2.3.2 量級

量級（magnitude）描述的則是噪點的數量和有序程度。研究人員為此引入了統計學中的「標準差」，標準差越大，量級越大，噪點樣本的多樣性越豐富，噪點顯得越無序。兩種不同噪點量級的對比圖如下：

三、如何降噪

噪點是影像畫質的最大勁敵，這已是毋庸置疑的事實了。既然如此，那麼「如何降噪」便成了很多攝影愛好者首要關心的問題。

根據慣例，影像君從前期和後期兩個方面簡要介紹實用的降噪技巧。

3.1 前期降噪

據上文介紹，我們已知曉了噪點的形成原因，因此，為了儘可能地減少噪點、提升畫質，我們在前期拍攝時可有針對性地操作：

（1）若光線充足，儘可能使用低ISO值；

（2）在弱光環境中拍攝時，若條件允許，優先使用「低ISO+長曝光+三腳架」的組合；

（3）在弱光環境下拍攝人像時，儘量利用環境光或外部光源（手機、手電筒）給人物臉部

補光，不要一昧寄希望於後期提亮，因為後者會引入更多的色彩噪點；

（4）若不得不使用高ISO以確保安全快門，建議使用最佳畫質的存儲格式，如RAW，以便留有更多的後期處理空間。

3.2 後期降噪

前期的方法本質上是最大限度地降低噪點成因的權重，但照片拍完之後，噪點依然會不可避免地存在，此時便要交給後期處理了。

按操作平臺劃分，後期降噪可以分為手機端和電腦端：

3.2.1 手機端：Snapseed

手機端的修圖軟件數不勝數，本文僅以Snapseed為例。這款App在攝影界可謂無人不知，其盛名無需多言。Snapseed雖無集成降噪功能，但有另一個替代方案——結構。

操作非常簡單：

進入工具-細節-結構，將結構值降低即可，具體值視乎個人需要。

前後對比如圖3-1所示：

減結構降噪，本質上是

通過降低噪點色塊間的對比度，從而在視覺上給人以細膩的觀感。

當然，如果你不習慣Snapseed的操作，也可以用其它app代替，如潑辣修圖（polarr）等。再或者，直接利用手機系統自帶的降噪功能（如iOS13已內置了降噪功能）。

3.2.2 電腦端：Lightroom & PS

（1）Lightroom

步驟：

打開lightroom-導入素材-點擊右上方「修改照片」-右側「細節」菜單-噪點消除-明亮度。

操作路徑如圖3-2所示：

圖3-3為降噪前後對比圖：

操作時需注意：應根據具體情況搭配調節「細節」和「對比度」，否則一昧地調高明亮度會使圖片「塑膠化」，使得色塊間的

過渡顯得非常不自然。

（2）Photoshop

說到PS，影像君不得不向大家推薦一款殺手鐧級別的免費、專業調色插件——Nik Collection，雖然它主打調色，但其降噪功能同樣相當優秀。

插件安裝好後，在PS中的「濾鏡-Nik Collection-Dfine2」打開降噪功能：

進入Dfine2界面後，根據噪點數量和特點，分別調節「對比度噪點」和「彩色噪點」，如圖3-5：

此外，該插件還提供了偽影消除、去除帶狀噪點、RGB通道預覽模式等各種功能，專業程度令人歎服，最終的降噪效果也確實沒有令人失望（如圖3-6所示）。

以上便是影像君為大家介紹的幾個實用降噪技巧，希望對大家有幫助。

結語

縱觀全文，通過詳細剖析噪點的各種成因和分類，我們全方位地重新認識了噪點。雖然噪點無處不在且不能完全消除，但幸運的是它是可控的，前期可以儘量避免，後期可以利用軟件進行部分降噪，從而提升畫質。

回到篇首，其實我們不必為「數字噪聲」而焦慮，直面它的存在並與之坦然相處，你會發現它並沒有那麼可怕；我們也沒必要追求「極致畫質」，因為「極致」並不存在，「畫質」亦非攝影所追求的核心。如果你的作品內容足夠好，誰又會在乎你照片中的噪點呢？

最後，影像君請大家幫一個忙，我正在參加2019今日頭條生機大會，喜歡【影像派】文章的朋友請在文章下方的活動鏈接處為我投票，非常感謝！

參考文獻

[1]影像派，《CCD和CMOS：一起聊聊兩種相機芯片，揭開數字攝影世界的神秘面紗》，頭條號；

[2]Roger N. Clark，Digital Cameras: Does Pixel Size Matter?Part 2: Example Images using Different Pixel Sizes，clarkvision.com

[3]影像派，《感光度越高曝光量就越大嗎？為什麼高ISO會帶來噪點？乾貨答案在此》，頭條號；

[4]Steve B. Howell, Handbook of CCD Astronomy, 2nd ed. ,Cambridge University Press, 2006;

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