Okuma 5.9 dkKategoriler: PRO GRAFİK, Çeviri, JJ KIM

Dijital bir fotoğraf makinesiyle fotoğraf çekmiş herkes, fotoğraflarında mutlaka puslu ve grenli kısımlara denk gelmiştir. Bu gürültü fotoğrafın keskinliğini ve renklerin doğruluğunu doğrudan etkilemektedir.

Gren (İngilizce: Grain= Kumlanma), fotoğrafta meydana gelmiş gri, ince veya iri halkalara denir. Karlanmanın asıl sebebi yüksek film süratidir.

Dijital fotoğrafçılıkta da filmlerdeki gibi yüksek film süratlerinde tercih edildiğinde sensörler (ASA, ISO diye de tabir edilir.) karlanmaya sebebiyet vermektedirler. Çoğu fotoğrafçı bu gürültülü kısımları düzeltmek için özel yöntem ve tekniklere başvurur. Bunlar lens değişikliğine gitmek, ışık ve sahne için farklı çözümler düşünmek olabilir. Gürültü sadece fotoğrafçıların karşılaştığı bir problem değildir, grenli görseller aslında bilgisayar grafiklerinde de çokça karşılaşılan bir durumdur.

Gürültü parlaklığın rastgele dağılması sonucunda oluşan görselde bulunmayan renklerin oluşmasına neden olur. Görüntüden gürültüyü kaldırma yönetimi (Gürültü Önleme) görüntü işleme ve bilgisayarlı görünün oldukça yaygın olduğu bir alandır.

Gürültü önleme tekniği, ileri seviye algoritmalar kullanarak görüntülerden ve render çıktılarından puslu görüntüleri kaldırarak, görüntü kalitesine de önemli ölçüde fark yaratır. Fotogerçekçilik seviyesinde görsellerin ve detaylı render çıktılarının gürültü önleme tekniği olmadan oluşturulması mümkün değildir.

Gürültü önleme nedir?

Bilgisayar grafiğinde, görüntü hem faydalı bilgiyi hem de gürültüyü depolar. Gürültü netliği azaltan bir faktördür. Gürültü gidermenin ideal tekniği, yalnızca yararlı bilgileri koruyan net bir görüntü olacaktır. Bir görüntüyü gölgelendirirken, kenarlar, köşeler, dokular ve diğer keskin yapılar gibi görsel ayrıntıları ve bileşenleri korumak da önemlidir.

Görsel detayları etkilemeden gürültüyü azaltmak için, bir görüntüdeki üç tip sinyal gürültü giderilerek hedeflenmelidir:

  • Dağılma — her yöne yansıyan dağınık aydınlatma;
  • Speküler veya Yansımalar – belirli bir yönde yansıyan aydınlatma;
  • Sonsuz ışık kaynaklı gölgeler — güneş ışığı, gölgeler ve diğer görünür ışık kaynakları.

En net görüntüyü oluşturmak için, kullanıcının dağınık ve aynasal sinyalleri takip eden yönlerde binlerce ışın göndermesi gerekir. Bununla birlikte, genellikle gerçek zamanlı ışın izlemede piksel başına yalnızca bir ışın veya daha da azı kullanılır. Etkileşimli performansı sürdürmek için nispeten düşük ışın sayıları nedeniyle gerçek zamanlı ışın izlemede gürültü giderme gereklidir.

Gürültü Giderme Nasıl Çalışır?

Görüntü parazit giderme genellikle üç tekniğe dayanır: uzamsal filtreleme, zamansal birikim ve makine öğrenimi ve derin öğrenme yeniden yapılandırması.

Uzamsal filtreleme, benzer komşu pikselleri yeniden kullanarak bir görüntünün bölümlerini seçerek değiştirir. Uzamsal filtrelemenin avantajı, değişen akış koşullarına anında yanıt verememe anlamına gelen zamansal gecikme üretmemesidir. Bununla birlikte, uzamsal filtreleme, görüntüde titreme ve görsel kusurlara atıfta bulunan zamansal kararsızlığın yanı sıra bulanıklık getirir.

Zamansal birikim, geçerli karede düzeltilebilecek herhangi bir yapaylık veya görsel anormallik olup olmadığını belirlemek için önceki karedeki verileri yeniden kullanır. Zamansal birikim, zamansal gecikmeye yol açsa da, bulanıklığa neden olmaz. Bunun yerine, birden çok karede titremeyi ve yapaylığı azaltmak için zamansal kararlılık ekler.

Makine öğrenimi ve derin öğrenme ile görüntü sinyalinin yeniden yapılandırması için bir sinir ağı kullanılır. Yapay sinir ağı, çeşitli gürültülü ve referans sinyaller kullanılarak eğitilir. Tek bir çerçeve için yeniden oluşturulmuş sinyal tam görünebilse de, zaman içinde geçici olarak kararsız hale gelebilir, bu nedenle bir tür geçici stabilizasyona ihtiyaç vardır.

Görüntülerde Gürültü Giderme

Gürültü giderme, kullanıcılara anında görsel geri bildirim sağlar, böylece grafikleri ve tasarımları görebilir ve bunlarla etkileşim kurabilirler. Bu, ışık, malzemeler, görüş açısı ve gölgeler gibi değişkenlerle deneyler yapmalarını sağlar.

NVIDIA Gerçek Zamanlı Gürültü Gidericiler (NRD) gibi çözümler, gürültü giderme tekniklerini geliştiricilerin işlem hatlarına entegre etmeleri için daha erişilebilir hale getirir. NRD, uygulama programlama ara yüzlerinden bağımsız olan ve piksel başına düşük ışınlarla çalışmak üzere tasarlanmış bir uzay-zamansal gürültü giderme kitaplığıdır.

NRD, daha gerçekçi görüntülere ulaşılmış sonuçlar sağlamak için giriş sinyallerini ve çevresel koşulları kullanır. Aşağıdaki örneklerde NRD’ye göz atalım;

For privacy reasons YouTube needs your permission to be loaded.
I Accept

NRD ile geliştiriciler, piksel başına sınırlı bir ışın bütçesi kullanarak gerçek zamanlı sonuçlar elde edebilir. Yukarıdaki videoda izleyiciler, görüntü parazitini çözmek için NRD’nin gerçek zamanlı olarak yaptığı ağır işi görebilir.

Dying Light 2 ve Hitman III gibi popüler oyunlar, gürültü giderme için NRD’yi kullanır.

NRD, dağınık, aynasal veya yansımaların ve gölge sinyallerinin gürültü gidermesini destekler. NRD’ye dahil olan gürültü gidericiler şunlardır:

  • ReBLUR — kendi kendini dengeleyen, tekrarlayan bulanıklaştırma fikrine dayalıdır. Düşük ışın bütçeleriyle üretilen dağınık ve aynasal sinyallerle çalışacak şekilde tasarlanmıştır.
  • SIGMA — hızlı bir gölge giderici. Güneş ve yerel ışıklar gibi her türlü ışık kaynağından gelen gölgeleri destekler.
  • ReLAX — geliştiricilerin milyonlarca dinamik alan ışığına sahip sahneleri gerçek zamanlı olarak oluşturmasına olanak tanıyan bir çerçeve olan NVIDIA RTX Direct Illumination tarafından üretilen aydınlatma ayrıntılarını korur. ReLAX ayrıca daha iyi zamansal kararlılık sağlar ve değişen aydınlatma koşullarına yanıt verir.
For privacy reasons YouTube needs your permission to be loaded.
I Accept

Yazının kaynağına buradan ulaşabilirsiniz.

İçerikte kullanılan görsellere buradan ulaşabilirsiniz.

OPENZEKA HABERLERİ

Abone olmak ister misiniz?

Hemen ilgilendiğiniz alanları seçerek bültenimizden haberdar olabilirsiniz.

Kategoriler

OPENZEKA HABERLERİ

Abone olmak ister misiniz?

Hemen ilgilendiğiniz alanları seçerek bültenimizden haberdar olabilirsiniz.

Kategoriler

Hesaplarınızda paylaşmak ister misiniz?

İlgili Yazılar