La captura de la apariencia de escenas naturales resulta ubicua en nuestro estilo de vida actual. Capturamos dichas escenas por motivos documentales, para recordar, ilustrar o demostrar algo. Los seres humanos podemos observar o comunicarnos a través de grandes distancias gracias a los sistemas de emisión en tiempo real, como por ejemplo las videoconferencias. Una enorme cantidad de los datos de vídeo que generamos se emplean para nuestro entretenimiento: películas de cine, series de televisión, anuncios y mucho más.

La reducción de ruido es necesaria incluso para evitar que este sea excesivo durante el proceso de generación de imágenes por ordenador para películas de animación © Pixar
La reducción de ruido es necesaria incluso para evitar que este sea excesivo durante el proceso de generación de imágenes por ordenador para películas de animación © Pixar

Las cámaras digitales nos permiten capturar todos esos contenidos. La resolución, latitud y reproducción del color de las cámaras de cinematografía han mejorado de forma significativa durante las últimas dos décadas. En el primer caso, el estándar actual de 4K va más allá del límite de la percepción humana en la mayoría de las condiciones de visionado –afirmaciones de los departamentos de marketing aparte– y la tendencia es la de buscar resoluciones todavía superiores.

Pero mientras este parámetro ha ido aumentando sin cesar, los límites de la latitud y del intervalo tonal todavía se mantienen por debajo de aquellos propios de nuestra percepción. La visión humana se puede adaptar a un rango de diez órdenes de magnitud, desde la luz de las estrellas hasta el atardecer. Dentro de la misma escena, es posible percibir cinco órdenes de magnitud. Las cámaras de cinematografía digital, incluso aquellas de la más alta calidad, siguen estando limitadas por la saturación del sensor en las altas luces y por el ruido electrónico en condiciones de iluminación escasa.

La captura en condiciones de poca luz se ha complicado aún más con el incremento de la resolución de los sensores. Cuando el tamaño físico permanece constante, un aumento de la resolución conlleva una disminución del tamaño de los píxeles y de sus correspondientes fotodiodos. Por lo tanto, siempre y cuando la eficiencia de la arquitectura del sensor permanezca invariable –y cada vez nos acercamos más a un límite a partir del cual no podremos mejorarla sin cambiar de tamaño–, seguir aumentando la resolución implica que se atrapa menos luz en ese captor –y por tanto, que habrá más ruido presente en la imagen–.

La creación de un master digital a partir de la película original preservada también requiere de algoritmos de reducción de ruido. En ocasiones, el original se encuentra tan deteriorado que se tienen que aplicar para generar otro master fotoquímico. Tal fue el caso de "Zulú" (Cy Endfield, 1964)
La creación de un máster digital a partir de la película original preservada también requiere de algoritmos de reducción de ruido. En ocasiones, el original se encuentra tan deteriorado que se tienen que aplicar para generar otro máster fotoquímico. Tal fue el caso de «Zulú» (Cy Endfield, 1964)

Así pues, ¿qué es el ruido? Desde el punto de vista técnico, se define como una variable aleatoria que agrega un «error» al valor de la señal. Desde el punto de vista del aspecto visual, se puede describir como un peculiar modo de parpadeo sectorial o “granularidad” en una imagen.

Cuando el nivel de la señal se aproxima al nivel de ruido se reduce la calidad de imagen hasta el punto en que el contenido de la misma se torna irreconocible. Incluso antes de que se alcance este extremo, el aspecto visual de las imágenes se degrada tanto que resulta inútil para cualquier aplicación de vídeo. El ruido –en consecuencia– limita el intervalo tonal utilizable. La disminución del ruido por medio del empleo de métodos algorítmicos es, por consiguiente, esencial para la captura de escenas en condiciones de luz escasa. A este proceso se le denomina reducción de ruido o denoising.

Aplicación de los diferentes algoritmos de reducción de ruido en cámara de las ARRI ALEXA Mini y AMIRA © ARRI
Aplicación de los diferentes algoritmos de reducción de ruido en cámara de las ARRI ALEXA Mini y AMIRA © ARRI

Un método idóneo en la aplicación de la citada reducción eliminaría todo el ruido y mostraría únicamente la verdadera imagen subyacente. A pesar de que semejante aspiración no puede alcanzarse del todo en el mundo real, décadas de investigación en el procesado de la señal han servido para elaborar numerosos métodos muy potentes para reducir el ruido en imágenes naturales y vídeos, con resultados impresionantes.

Estos métodos proporcionan una imagen tan cercana como es posible a una “imagen verdadera” –una imagen con bajo índice de error–. No obstante, un bajo índice de error no se corresponde necesariamente con imágenes de alta calidad visual, ya que la naturalidad de dichas imágenes también supone un atributo de crucial importancia. Muchos métodos de reducción de ruido pueden llevar a cabo tal reducción muy bien, pero los resultados implican una apariencia muy artificial, con gran cantidad de artefactos y un suavizado excesivo. Por ese motivo, la reducción de ruido, como método externo de aplicación a las imágenes, se utiliza en contadas ocasiones durante la producción de películas de alta calidad.

Comparación de los tres modos de reducción de ruido en cámara de la ARRI ALEXA Mini en una escena con áreas subexpuestas.
Comparación de los tres modos de reducción de ruido en cámara de la ARRI ALEXA Mini en una escena con áreas subexpuestas.

El propósito de esta serie de artículos es facilitar la compresión del usuario final acerca de la influencia del denoising en el incremento de la calidad visual de sus secuencias de vídeo. Muchos algoritmos de reducción de ruido se optimizan para minimizar el índice de error y –en consecuencia– se quedan cortos a la hora de obtener la mejor calidad visual posible.

Lo que necesitamos son métodos que reduzcan el ruido al tiempo que preservan el carácter natural de la imagen. Si no podemos conseguirlo por medio de la mejora del método de reducción de ruido per se, la fortaleza del proceso debería adaptarse, de manera que el ruido remanente en las imágenes ocultara el error de estimación. Podemos afirmar entonces que el éxito en la reducción del ruido de una imagen está íntimamente relacionado con la siguiente pregunta: ¿con cuánta exactitud podemos medir la calidad perceptiva alcanzada?

La reducción de ruido óptima para datos de vídeo debería cumplir dos requisitos:

  • Proporcionar alta calidad de imagen.
  • Posibilitar la aplicación durante la captura sin demora.

La primera condición es bastante obvia y no necesita de mayor explicación. En lo que respecta a la segunda, la mayoría de las aplicaciones deben llevar a cabo el procesado con recursos limitados de hardware y en tiempo real o casi real. Entre las aplicaciones que implican el procesado en tiempo real se encuentran la televisión y la telepresencia, pero en documentales o producciones de ficción cinematográfica el tiempo de postproducción tampoco es ilimitado. Por todo ello, un método ideal de reducción de ruido procesaría las imágenes con un coste computacional bajo, permitiendo la utilización de los algoritmos en tiempo real.

Ejemplo de reducción de ruido realizada con DaVinci Resolve. la toma tiene la dificultad de que es necesario eliminar el ruido sin que deje de verse el polvo presente en el ambiente de la localización de forma realista © Sebastian Wöber
Ejemplo de reducción de ruido realizada con DaVinci Resolve. la toma tiene la dificultad de que es necesario eliminar el ruido sin que deje de verse el polvo presente en el ambiente de la localización de forma realista © Sebastian Wöber

Como ya hemos indicado, los avances debidos a la investigación en este campo han sido significativos y los algoritmos propuestos han ganado mucha complejidad con el paso de los años. Hemos llegado, incluso, al punto en el cual se discute públicamente si hemos alcanzado la optimización máxima. Sin embargo, la mayoría de los algoritmos de reducción de ruido se basan en asunciones irreales que, por tanto, distan de resultar óptimos para reducir el ruido de datos reales de cámara. En nuestra siguiente entrega, enumeraremos brevemente los métodos existentes y analizaremos si satisfacen los requisitos ya establecidos.

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