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前言在摄影圈，不管是「器材党」「发烧友」，还是「老法师」，追求极致画质都是他们乐此不疲的话题和孜孜不倦的目标。
说到画质，便不能不提「噪点」（noise），它绝对是画质的劲敌，没有之一。噪点会直接破坏照片的画质，影响观感，总是在你的照片中挥之不去，有人甚至患上了DNA，即「数字噪声焦虑症」（Digital Noise Anxiety）。
既然噪点无法令人接受，那我们就应该尝试认识它、了解它，直至改变它。
因此，这些也是我们应该思考的问题：
照片中的噪点到底是什么？
所有的噪点都是一样的吗？
噪点是如何形成的？
摄影者应该如何有效地避免噪点的抬升？
有哪些常见的降噪技巧，可以有效提升画质？
这些问题你未必关心，但你一定会遇到。与其焦虑困惑，不如直面问题，寻求解决方案。
今天，影像君就和大家一起探讨一下这些关于「噪点」的话题。
一、噪点的由来1.1 什么是噪点
在英文中，「噪点」和「噪声」使用的都是同一个词——noise。在摄影领域中，我们通常所说的「噪点」一般都是指「影像噪点」（image noise），具体指在影像表面所形成的一些随机或固定的斑点或彩色污点。图1-1为常见的一种噪点：
图1-1
以声音作个类比。当我们在用一台调频收音机在收听广播节目时，主持人说话的内容是我们所需要的、有用的信号（signal），类似摄影中的拍摄目标。若所调频道有所偏差或遇雷雨天气，收音机便会发出大量「嘶嘶嘶嘶」的不规则声音——这便是噪声，严重影响我们分辨主持人的说话声音。
需要说明一点，当我们在谈论「噪点」时，通常指的是数字影像系统中的噪点，一般不包括高感胶片在成像时所产生的胶片颗粒（film grain），后者主要为卤化银一类物质。两者在外形上虽有几分相似，但本质上是两回事。
想要更好地认识噪点，我们有必要理解另一个与噪点息息相关的重要概念——信噪比。
1.2 信噪比
所谓「信噪比」，是指信号与噪声的强度比值，英文缩写为SNR（Signal-to-Noise Ratio）。在电子通信系统中，它是衡量信号强度相对噪声强度的一种常用方式。广义上而言，信号就是我们所需要的、有价值的信息，噪声则是我们所摒弃的、对信号传输有害的杂质。信噪比越高，意味着系统中传输的信息越纯净，对信号的提取和解码越有利。
图1-2为相机在高、低信噪比两种情境下的三维成像对比示意图：
图1-2
一般情况下，越是高端的数码相机，其信噪比越高，成像噪点越少，画质也越高。众所周知，相机是通过传感器感应物体的反射光或直射光而成像的，信号就是从镜头进入相机传感器的入射光线，那么，噪声又从何而来呢？
1.3 噪点的形成
在上一篇文章《CCD和CMOS：一起聊聊两种相机芯片，揭开数字摄影世界的神秘面纱》[1]中，影像君已跟大家讲解过有关相机芯片运行的原理。光线的路径大致是这样的：
光线经过镜头的多重折射后进入相机芯片，先穿过第一层的微透镜，反生折射（使入射光更聚焦）后进入第二层的拜耳滤镜，随后再照射在光电二极管上，与之发生光电效应，由此产生一系列电信号。
最后，在时钟控制电路、移位寄存器、放大器等各种复杂电子元件的共同协作下，电信号被转换成数字信号后传输至影像处理器，后者对其进行信号提取、编译、压缩等方面的处理。
入射光是相机系统的输入信号，它由光信号转化为电信号，最后再转化为输入影像处理器的数字信号。由此可见，信号在进入影像处理器之前主要经过了影像传感器和一系列集成电路，它们是影响信号的主要因素，也是噪点的主要来源。
1.3.1 传感器尺寸
根据不同的市场定位和商业应用需求，数字影像系统的传感器可以分为全画幅（36mm x 24mm）、APS-H、APS-C、4/3等不同尺寸，如图1-3所示：
图1-3
传感器面积直接决定了系统在单位时间内收集光线（光子）的数量，面积越大，收集的光子就越多，光信号越强，信噪比越高，抑噪能力也越强。摄影圈调侃的所谓「底大一级压死人」，说的大抵就是这么回事儿。
摄影师Roger Clark分别使用两款不同型号的相机、使用相同参数、在同一地方拍摄了两张夜景照片[2]，如图1-4所示：
图1-4，Photo by Roger N. Clark
分别截取局部并放大影像，如图1-5所示：
图1-5，Photo by Roger N. Clark
我们可以明显看到两种不同数量级的噪点水平：左侧这张，噪点已严重到影响画质的程度，在这种弱光环境下，ISO400基本不可用；而右侧这张则依然保持着优秀的画质，噪点低到人眼几乎无法识别的水平，ISO400对于该相机而言毫无压力。
两张照片都使用了相同拍摄参数（忽略白平衡）：ISO400，4秒，f/7.1。不同的是，左侧照片使用的相机为Canon Powershot S70，右侧为Canon 1D Mark II，两者均为2004年发布。前者的传感器尺寸为1/1.8" (~ 7.11 x 5.33 mm)，后者为28.7 × 19.1 mm，面积为前者的14倍有余。
当然，这是一个非常极端的对比例子，毕竟选取的样本是一台消费级低端卡片机和一台高端单反相机，而且前者使用的传感器为CCD，后者为CMOS。尽管这样的比较并不严谨，但尚有一定的参考价值。
讲到这里，有许多人会想到另一个高频问题：为什么高ISO会带来高噪点？
关于这个问题，影像君曾经在文章《感光度越高曝光量就越大吗？为什么高ISO会带来噪点？干货答案在此》[3]中已经给出过答案：
提高相机的感光度本质上就是放大影像传感器的输出信号……在放大有用信号的同时，也无可避免地放大了有害的噪声（noise），后者会对图像数据的处理构成干扰。
亦即，高ISO适用于弱光环境，ISO值越高，信号放大倍率越高，由于噪声对信号的干扰和影响并非线性增加的，因此，照片上的噪点会在某个ISO值之后出现恶化。
1.3.2 填充因子
即使芯片尺寸相同，系统的抑噪能力也未必一致，因为还存在另外一个变量——填充因子（fill factor）。
所谓「填充因子」，是指相机芯片中的感光区域在整个芯片中所占的比例。在上一篇关于芯片的文章中，我们已经知道CCD存在三种架构（如图1-6所示），其中，全帧架构比行间转移架构的CCD有更高的填充因子，即，在同等芯片尺寸的情况下，前者比后者有更大的感光区域。因此，在噪点抑制方面，前者比后者的表现更优秀，画质更优良。
图1-6
而对于CMOS，也并非100%的区域均可感光，除了一部分为有源像素区域（主要为光电二极管），还有一部分为内建于芯片的电路单元（如图1-7所示），与行间转移架构的CCD有些类似，此类设计直接影响了相机芯片的填充因子。但影响CMOS抑噪能力的更主要因素是，它拥有更多的信号放大器（每个像素均有一个独立放大器）。
图1-7
1.3.3 电路热噪声
除了传感器本身，温度也会直接影响噪点的形成。当曝光时间较长或所处环境温度较高时，相机内部的温度便会升高，温度上升导致电路产生暗电流（dark current）。所谓「暗电流」，是指在无光线照射传感器的情况下，仍会通过感光元件的少量电流。它是影像传感器中的另一个主要噪点来源。
有研究显示[4]，CCD芯片的温度每升高8°C，其暗电流就会成倍增加。这也就是为什么天文用的摄影机需配有热电冷却器，目的就供CCD散热和降温，以减少噪点。
二、噪点的分类噪点的复杂之处，不仅在于它的形成存在诸多变量，而且还在于它的分类。
为了更好地认识与分析影像噪点的成因，人们从特征和样式两个维度对噪点进行分类。
2.1 按特征分类
若从特征（characteristic）的角度，噪点可分为「亮度噪点」和「色彩噪点」两个类别。事实上，在摄影实践（彩色摄影为主）中，它们并非独立存在，而是同时出现，只是各自程度有所不同。将它们分离出来讲解，是为了更好地分析对比。
图2-1
2.1.1 亮度噪点
「亮度噪点」（Luminance Noise），顾名思义，是与光线亮度有直接关系的一类噪点，其形态如图2-2所示：
图2-2
当我们谈论亮度噪点时，默认是指黑白摄影，不考虑色彩因素。
如图2-3，在同一光源的环境下，不同灰度的纸板反射的光线强度也不同，导致照片的噪点水平也存在差异：
图2-3
由上图可见，被摄影体表面的光线越亮，进入相机的光信号便越强，信噪比越高，因此，噪点也会越少，反之亦然。
亮度噪点与胶片颗粒很相似，但两者不等同，前文已有提及，在此不再赘述。此类噪点会视乎传感器尺寸、单个像素单元的大小、ISO值、曝光时间等参数的不同而产生差异。弱光、高ISO（噪声被放大）、长曝光（引起热噪声）等因素都会直接导致亮度噪点的恶化。
2.1.2 色彩噪点
「色彩噪点」（Chromatic Noise），是与色彩有关的一类噪点。它源于像素之间的色彩波动，通常表现为彩色斑点，多分布于光线较弱的影像区域。如图2-4所示：
图2-4
在上一篇关于CCD和CMOS的科普文章中，影像君向大家介绍了一种被称为「背照式传感器」的CMOS，如图2-5所示：
图2-5
当光线穿过传感器中的彩色滤镜后，有部分光线因集成电路中金属导线的反射而越界闯入了邻近的像素（独立感光单元），从而造成了光污染，增加了系统的噪声。
突兀的色彩噪点容易令人生厌与不安，对画质的破坏力比亮度噪点更强、更显著。
2.2 按样式分类
若按噪点的「样式」（type）划分，噪点还可以分为三类：
2.2.1 固定噪点
固定噪点（Fixed-pattern noise），又称为「热噪点」（hot pixels），一般形成于相机长曝光或环境温度较高的场景中。在拍摄参数（曝光时长、ISO、温度等）相同的前提下，此类噪点的形态基本保持不变。
图2-6为长曝光、低ISO条件下形成的固定型噪点：
图2-6
可见，此类噪点多为一些杂乱的彩色斑点，色彩噪点尤为突出。
2.2.2 随机噪点
随机噪点（Random noise）是一种无论曝光时间长短都会存在的噪点，它主要受相机ISO值的影响。相比固定噪点，随机噪点的质感纹理相对细腻，而且形式随机变化，即使以相同参数拍摄，噪点的表现形式也会有所不同。
图2-7为短曝光、高ISO条件下形成的随机型噪点：
图2-7
2.2.3 带状噪点
带状噪点（Banding noise）是一种与相机强相关的噪点（如图2-8所示），不同相机型号会产生不同的程度。它主要产生于芯片移位寄存器读取数据的过程。过亮的阴影区域和白平衡设置都可能导致带状噪点的产生。
图2-8
2.3 噪点观感影响因素
若从「噪点给人的主观感受」这一角度出发，噪点的影响因素主要来源于两个方面：一是空间频率，二是量级。
2.3.1 空间频率
空间频率（spatial frequency）描述的是噪点分布的疏密程度。噪点分布越密，其空间频率越高，质感越细腻。反之亦然。图2-9为低频噪点和高频噪点的对比示意图：
图2-9
2.3.2 量级
量级（magnitude）描述的则是噪点的数量和有序程度。研究人员为此引入了统计学中的「标准差」，标准差越大，量级越大，噪点样本的多样性越丰富，噪点显得越无序。两种不同噪点量级的对比图如下：
图2-10
三、如何降噪噪点是影像画质的最大劲敌，这已是毋庸置疑的事实了。既然如此，那么「如何降噪」便成了很多摄影爱好者首要关心的问题。
根据惯例，影像君从前期和后期两个方面简要介绍实用的降噪技巧。
3.1 前期降噪
据上文介绍，我们已知晓了噪点的形成原因，因此，为了尽可能地减少噪点、提升画质，我们在前期拍摄时可有针对性地操作：
（1）若光线充足，尽可能使用低ISO值；
（2）在弱光环境中拍摄时，若条件允许，优先使用「低ISO 长曝光 三脚架」的组合；
（3）在弱光环境下拍摄人像时，尽量利用环境光或外部光源（手机、手电筒）给人物脸部补光，不要一昧寄希望于后期提亮，因为后者会引入更多的色彩噪点；
（4）若不得不使用高ISO以确保安全快门，建议使用最佳画质的存储格式，如RAW，以便留有更多的后期处理空间。
3.2 后期降噪
前期的方法本质上是最大限度地降低噪点成因的权重，但照片拍完之后，噪点依然会不可避免地存在，此时便要交给后期处理了。
按操作平台划分，后期降噪可以分为手机端和电脑端：
3.2.1 手机端：Snapseed
手机端的修图软件数不胜数，本文仅以Snapseed为例。这款App在摄影界可谓无人不知，其盛名无需多言。Snapseed虽无集成降噪功能，但有另一个替代方案——结构。
操作非常简单：
进入工具-细节-结构，将结构值降低即可，具体值视乎个人需要。
前后对比如图3-1所示：
图3-1
减结构降噪，本质上是通过降低噪点色块间的对比度，从而在视觉上给人以细腻的观感。
当然，如果你不习惯Snapseed的操作，也可以用其它app代替，如泼辣修图（polarr）等。再或者，直接利用手机系统自带的降噪功能（如iOS13已内置了降噪功能）。
3.2.2 电脑端：Lightroom & PS
（1）Lightroom
步骤：
打开lightroom-导入素材-点击右上方「修改照片」-右侧「细节」菜单-噪点消除-明亮度。
操作路径如图3-2所示：
图3-2
图3-3为降噪前后对比图：
图3-3
操作时需注意：应根据具体情况搭配调节「细节」和「对比度」，否则一昧地调高明亮度会使图片「塑胶化」，使得色块间的过渡显得非常不自然。
（2）Photoshop
说到PS，影像君不得不向大家推荐一款杀手锏级别的免费、专业调色插件——Nik Collection，虽然它主打调色，但其降噪功能同样相当优秀。
插件安装好后，在PS中的「滤镜-Nik Collection-Dfine2」打开降噪功能：
图3-4
进入Dfine2界面后，根据噪点数量和特点，分别调节「对比度噪点」和「彩色噪点」，如图3-5：
图3-5
此外，该插件还提供了伪影消除、去除带状噪点、RGB通道预览模式等各种功能，专业程度令人叹服，最终的降噪效果也确实没有令人失望（如图3-6所示）。
图3-6
以上便是影像君为大家介绍的几个实用降噪技巧，希望对大家有帮助。
结语纵观全文，通过详细剖析噪点的各种成因和分类，我们全方位地重新认识了噪点。虽然噪点无处不在且不能完全消除，但幸运的是它是可控的，前期可以尽量避免，后期可以利用软件进行部分降噪，从而提升画质。
回到篇首，其实我们不必为「数字噪声」而焦虑，直面它的存在并与之坦然相处，你会发现它并没有那么可怕；我们也没必要追求「极致画质」，因为「极致」并不存在，「画质」亦非摄影所追求的核心。如果你的作品内容足够好，谁又会在乎你照片中的噪点呢？
最后，影像君请大家帮一个忙，我正在参加2019今日头条生机大会，喜欢【影像派】文章的朋友请在文章下方的活动链接处为我投票，非常感谢！
参考文献[1]影像派，《CCD和CMOS：一起聊聊两种相机芯片，揭开数字摄影世界的神秘面纱》，头条号；
[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吗？为什么高ISO会带来噪点？干货答案在此》，头条号；
[4]Steve B. Howell, Handbook of CCD Astronomy, 2nd ed. ,Cambridge University Press, 2006;
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