DeNoise AI, reducción de ruido con inteligencia artificial

SNR (signal to noise ratio)

Para entender la relación que existe entre el tamaño del pixel y el ruido asociado, debemos imaginar que son como cubos de luz. Cuando los fotones llegan al sensor, el área que ocupa cada pixel recoge la cantidad de luz delimitada por dicha área. Esto significa que cuanto mayor es el pixel, mayor cantidad de señal luminosa obtendremos en relación a un pixel de menor área. Sin embargo, el ruido electrónico generado por los elementos semiconductors de ambos pixeles será similar. Esta relación se llama SNR (relación señal/ruido).

Ruido térmico

Se produce por el movimiento aleatorio de los electrones presentes en el material conductor del sensor. Aumenta proporcionalmente con la temperatura absoluta y se considera ruido blanco porque su densidad espectral tiene una potencia plana. Se puede controlar mediante elementos externos que refrigeran el sensor.

En astrofotografía planetaria, el ruido no es tan importante como en cielo profundo. Esto es debido a que las exposiciones que realizamos son normalmente del orden de pocos milisegundos por lo que el sensor no sufre un calentamiento excesivo. De todas formas, se obtiene una mejora del SNR de las capturas. En nuestro caso realizamos una refrigeración DIY de la cámara ZWO ASI290MM.

Cámara modificada con célula Peltier

Ruido de lectura

Introducido durante la conversión analógico-digital de los niveles de voltaje presentes en los pixeles y que además se suma el preamplificador aportando más ruido. Las nuevas generaciones de CMOS disponen de tecnologías que lo reducen en gran medida. Para distinguir su aportación, deberíamos enfriar el sensor lo suficiente para que desaparezca el térmico y realizar capturas con mínima exposición/máxima ganancia posible.

La imagen muestra un único frame de la grabación destinada a Marte para utilizar como toma oscura. Se observa que el ruido es notorio por toda la imagen, al generar un master dark de dicha grabación podemos reducir la aportación de ruido en dicha sesión de astrofotografía planetaria.

Dark frame procedente de CCD ICX618

¿Qué es la inteligencia artificial?

Campo científico relacionado con la informática de programación que busca diseñar algoritmos con comportamientos supuestamente inteligentes. Desde el punto de vista de la reducción de ruido, la AI pretende analizar nuestra imagen y procesarla como si se tratara de un proceso llevado a cabo por humanos aplicando herramientas basadas en la inteligencia adquirida por el conocimiento.

Existen diferentes niveles de inteligencia artificial donde el tipo más básico sería máquinas que toman decisiones en base a los estímulos entrantes (sensores) hasta los niveles más avanzados donde la lógica es capaz de tener en cuenta eventos pasados y cambiar su comportamiento e incluso tener conciencia y aprendizaje.

Sin duda es una tecnología que cada vez está más disponible en diferentes ámbitos y que mejorara en gran medida nuestras vidas. En el ámbito del procesado, promete nuevos resultados y una nueva generación de software revolucionarios.

Reducción de ruido en astrofotografía planetaria

Ya hemos hablado del ruido que se introduce en nuestra grabación planetaria por los procesos térmicos y electrónicos. Sabemos que existen formas para controlar este ruido mediante tomas de calibración. Por otro lado, cuando se realiza el procesado de nuestra imagen apilada, aparece otro tipo de ruido asociado a las transformaciones matemáticas que sufre nuestra captura.

Comparativa reducción de ruido AI

DeNoise AI no es un software gratuito, si bien puedes disponer de una versión de prueba por 30 días, en esta guía hemos utilizado dicha versión ya que dispone de todas las herramientas del mismo modo.

Este software debe utilizarse como complemento del software de procesado. DeNoise AI se encarga del post-procesado del ruido y además podrás obtener un extra de detalle. Así que no dudes en descargar la versión de prueba para averiguar si mejora tus astrofotografías planetarias.

Prueba DeNoise AI