» Шум (noise) на фотографиях.

misterax1

Цитата:

Помогите найти лекарство для
Adobe Photoshop plug-in Noise Reduction 4.0

Во первых ишшут не здесь... Тебе в варезник....
Во вторых, нафига тебе енто фуфло? Есть ДВА достойных шумодава: NoiseWare и NoiseNinja....

NoiseWare и NoiseNinja
не пробовал не знаю...
а вот Noise Reduction 4.0 хорошо гламурит...

Noiseware pro - отличнейшая вещь!
После того как мне ее показали я про всеми хвалёный NeatImage забыл.

misterax1

Цитата:

а вот Noise Reduction 4.0 хорошо гламурит...

Хорошо гламурит любой шумодав (и чем хуже алгоритмы тем сильнее данный эффект). И нинзя и NW сделают, что надо - просто ползунки вправо ( с соответствующей маской). А качать фигню, подходящую для конкретного (и нетепичного) случая - это, имхо, лишнее забивание винчестера .

Nikonofil
А Neatimage чем плох?

yura777
Ну не нравится он ему Религия не позволяет

slava_kry, а вы пробовали сравнивать Noiseware и neatImage?
Я сравнивал - Noiseware 4.0.1 и neatImage 5.2.

NeatImage слил и по гибкости настроек, и по скорости (раз в 7) и по качеству конечного результата...
Теперь мне тоже "религия не позволяет" серьезно относиться к NeatImage.

Нит имейдж тормоз, каких мало. И ладно бы это окупалось качеством... Я слышал мнение, что NW искахает цвета, но сам никакого искажения увидеть не смог. Поэтому и считаю его лучшым (с посылки Никонофила и из немалого личного опыта использования).
Реже несколько лучшие результаты дает Нинзя.Там проще профиль использовать, а NW его по умолчанию каждый раз заново строит (как вручную, я еще не сообразил - с языком проблемы), и если в кадре однородных областей мало, то этот автоматический профиль получается, по моему, не очень эффективен (программа страрается детали сохранить).
Но и Нинзя и NW делают Нит Имейдж и по качеству и, особенно, по скорости. Когда шум надо давить на сотне снимков, и корректировать настройки почти для каждого, то с Neat Image состариться можно.
Так что это не религия ...

Kirer
RamireZ
Забили родимого, исдохнет теперь.

yura777 ну вот, Вам объяснили. Пойду попробую, вдруг тоже религию поменяю

slava_kry
yura777
Присоединяюсь, раньше NI пользовался, потом попробовал NW, ощутил разницу и забыл про NI ;)
чего и всем советую :)

All
Радует ваше "просветление"..... =)))) Ить сколько я повсеместно "пропихиваю" NW!
Ишшо с 3-их версий он был ЛУЧШИЙ. А народ всё NI да NI..... "патриотизм" такой дурацкий, чо-ли? =)))))

Ну спасибо, пойду тоже пробовать.
А с NI 5.6 никто не сравнивал?

У кого - нибудь есть Descreen 4, вроде бы улучшения есть? Или подскажите заменитель.

Мой опыт в проблемах шумоподавления:

а) по общей сбалансированности таких параметров, как быстрота настройки и качеству результата, несомненно, NW - лидер. Видимо, он особенно удобен для печати, т.к. в тех зонах (точнее, даже сказать, микрозонах) изображения, где наличествуют резкие (неплавные) переходы, алгоритм программы обходит их на предмет шумоподавления (либо ограничивается минимальным воздействием), а уже присутствующий по умолчанию в настройках ( и не слабый, я бы сказал) уровень резкости, дополнительно к тому же заостряет эти зоны. Поэтому, при увеличении на экране монитора видно, что они имеют несколько рваный вид (смотрится неестественно, в сравнении с рядом расположенными заглаженными зонами), но при печати чаще всего этот эффект сглаживается: рваность пропадает, а резкость остается. Регулировка локального контраста в этой программе, на мой взгляд, очень уж примитивна по своему алгоритму и только портит исходно хорошую картину, и для этого лучше воспользоваться другим инструментарием ( хотя для неискушенного всё как раз будет выглядеть наоборот - при малоформатной печати оно действительно смотрится эффектней). Без присутствующей по-умолчанию усиленной резкости шумодав становится не совсем уж столь эффектным.

б) но если есть требование максимального качества результата в ущерб скорости (как и по настройкам, так и по времени обработки), тогда лидером был и, видимо, будет ещё долго - NI. Скажем так: какого бы соотношения сглаженности/резкости я не достигал с помощью NW, подобного и, даже, лучшего результата я практически всегда подберу с NI. А, вот если наоборот, то рассуждение будет неверно. В NI вся его работа зависит от правильного построения профиля шумов, иначе с ним не стоит связываться. Хотя, надо отдать ему должное: на автомате на не очень сложных фото он часто очень даже неплох.
Но особенно он выгоден при обработке такого сложного объекта, как портрет, на котором резко бросается в глаза, в отличие от других объектов, любое шумовое проявление, а с другой стороны часто присутствуют и еле проявляющиеся морщинки и реснички и т.д. , от художественно-исторической ценности которых их владелец, в отличие от журнальных поп-див (таких кукольно-пластмассовых как из страшных фильмов), ни за что и никогда не намерен отказываться.
Вот здесь-то и выручает NI с его уникальной по гибкости и точности технологией предварительного построения шумового профиля - и не просто общего для всей картины, а именно построения профиля по зонам субъективно важного для вас шума - чего я не мог в такой степени добиться от любых других шумодавов. Первое время это очень трудно, и требуется терпеливость в набивки руки. Со временем начинаешь понимать (скорее чувствовать) какие зоны и для какого шума акцентировать для построения профиля.
А, ведь, в нём ещё невероятное количество ползунков, регулирующих степень шумоподавления на изображения от полученного профиля, . . . которых иногда ещё и не хватает.
Фильтр резкости в NI, несмотря на его трёхуровневость - лучше не применять, т.к. есть специализированные инструменты с более совершенными алгоритмами.

в) В пейзажных изображениях чаще всего лучшие результаты по шумоподавлению получаются с Kodak GEM Pro. Да и на многих (если не на большинстве) групповых портретах. Вот это действительно чудо-алгоритм, причем без всяких там профилей.
А если приноровиться работать с масками (это как-бы псевдозамена построения профилей), то он будет пожалуй и лучшим.
Единственное серьёзное замечание - не оставляйте регулятор общего воздействия по умолчанию, так как он стоит на все 100%. Поставьте его вначале где-нибудь на 60% - примерно так они стоят по умолчанию в других шумодавах, иначе и им всем не избежать эффекта пласмассы и появления своеобразных узоров.

г) NN - неплох, но я мало с ним работал. Причина: по мере усиления шумоподавления просходит катастрофическая потеря локального контраста-насыщенности, попытка реанимации которого, практически уже несравнима по идентичности с исходником.

д) вопреки всем рекомедациям я часто перед применением шумодава немного обрабатываю картинку некоторыми фильтрами, удачное воздействие которых облегчает работу по избирательному подавлению шума и сохранности резкости.

norma
Ну фиг знает... Может на некоторых камерах NI идает нормальные результаты, но не у меня (в сниках превалирует яркостный шум, цветового почти нет). Кстати, шумовой профиль ручками, и по разным областям, можно строить и в NW и в нинзе (в последнем настроек тоже до фига и больше, и сам процесс организован очень удачно). И результат очень даже неплохим бывает. Я уже религию выбрал

Цитата:

вопреки всем рекомедациям я часто перед применением шумодава немного обрабатываю картинку некоторыми фильтрами, удачное воздействие которых облегчает работу по избирательному подавлению шума и сохранности резкости.

Поделитесь подробностями, если они не секретные, конечно

Конечно, и NW и Нинзя позволяют строить вручную по областям, но иезуитская способность у NI действовать избирательно такова, что я могу на портрете поправить фактуру кожи ( в т.ч., отдельно, и микро-неровности и, отдельно, пигментные высыпания и т.д.), не задевая при этом общие (глобальные) шумы всех радиус-размеров и сохраняя всю необходимую микро-детальность. И при этом никакого намека на искусственность в сравнении с глянцевыми обложками журналов.
Особенно это выручает при оцифровке фотопленки, когда возникает известная проблема сложного сочетания пленочного шума-зерна с наложенным шумом матрицы сканера. Вот здесь-то математика построения профиля у NI и срабатывает: он гораздо более качественно отделяет одновременно и зерно пленки и шум матрицы от реальных микро-деталей фотоизображения.
У других шумодавов в этом случае строящиеся профили шумов выглядят попроще, и они вынуждены либо значительно жертвовать микро-деталями, либо смириться с присутствием некоторых разновидностей шумов, либо поправлять своё положение встроенными по умолчанию фильтрами резкости и локального контраста (которые сразу и срабатывают по окончании процесса и "субъективно" подтягивают картинку).
К способности сохранять локальный контраст и четкость деталей у меня никогда не было претензий к NI, в, отличии, от почти всех остальных фильтров.

Kodak GEM Pro выигрывает у всех по способности сохранять микро-четкость деталей (соответственно у него лучше всех и с локальным контрастом), проигрывая немного тому же NI в микро-резкости. При пере-усердствовании регулятором Blending (он, почему-то стоит у него, по-умолчанию, на 100%), вы легко можете получить различные артефакты с узорами (особенно, если до него был применен какой-нибудь подобный же интеллектуальный фильтр), но это его обратная сторона – расплата за невероятно изощренный алгоритм – и определяет крайнюю меру воздействия (а вот регулятор Detail Sensitivity я бы по-умолчанию поставил бы как раз на все 100%).
Встроенный у Kodak GEM фильтр регулировки четкости-резкости лучший по качеству алгоритма изо всех других встроенных в шумодавы.

Перед обработкой шумов, я иногда применяю OPTIPIX-Detail Sharpener и Focus Magic, фильтры по вытягиванию теней, и, иногда, другие подобного класса фильтры; плюс, чаще всего, совсем простую маску на отделение либо светов, либо теней (всё-таки, степень зашумленности в светах и тенях часто настолько радикально различается по количеству и качеству, что ни один шумодав не сможет построить один качественный и универсальный профиль на всё изображение, либо четко продифференцировать меру воздействия алгоритма на разные зоны).
А, вот, фильтры резкости и локального контраста, как правило, применяю после шумодава и только по-необходимости (например, перед печатью).

Параметры выставляемые в OPTIPIX-Detail Sharpener или в Focus Magic зависят в первую очередь от соотношения разрешения объектива фотоаппарата к разрешению матрицы (по-другому, говоря, в скольких пикселах выражается минимально-различаемые детали);
во-вторых, на каком уровне (точнее, в какой степени) будут требования “просматриваемости” детализации для определенного расстояния (например, у одиночного и группового портрета, требование просматриваемости-узнаваемости в деталях с одного и того же расстояния чаще будут разными);
в третьих, от соотношения хаотичности-упорядоченности деталей на разных уровнях (масштабов) восприятия по степени узнаваемости, или, выражунемного иначе: от уровня различаемости в множестве деталей одной от другой по признаку “различаемо правильно выглядит” (вместо слова “правильно” в некоторых случаях лучше сказать: “узнаваемо”) , например, сравните лесной пейзаж и “пейзаж” городских улиц, групповой портрет китайцев (не всех, конечно) и групповой портрет близких родственников;
в четвертых: от факторов личной заинтересованности в акцентировании на каких-либо моментах-деталях изображения.
Все эти правила универсальны в применении к любым фильтрам фокусировки, резкости, четкости, локального контраста, независимо от его порядка применения. Но если его применять до шумодава, то здесь главное предусмотрительность в степени и качестве воздействия, т.к. правильность его применения будет ясна только после следующей за ним операции по удалению шумов.
Почему до? – Потому, что для интеллектуальных фильтров фокусировки и четкости после обработки изображения шумодавом может сильно исказиться картина исходных данных, и фильтр сработает неэффективно (либо исказит, особенно, в микро-деталях). Верно и наоборот: для построения профиля шумодава (кстати, для алгоритма Kodak GEM это часто ещё актуальнее) предшествующий ему фильтр так же исказит исходные данные. Но, как правило (мой опыт), шумодавы легче переносят этот изврат (за исключением связки: Focus Magic и Kodak GEM – эти два супер-алгоритма при наложении друг на друга нарисуют вам такие узоры !… ).

Всё решает мера. А меру определяют желания, знания и опыт.

norma, ну, держите меня семеро. ! ))
Итак, по порядку.

Цитата:

Регулировка локального контраста в этой программе, на мой взгляд, очень уж примитивна по своему алгоритму и только портит исходно хорошую картину, и для этого лучше воспользоваться другим инструментарием

Итак, какие бывают методы local contrast enhancement? Я знаю только один, он делается в фотошопе путем выставления большого параметра Radius для Unsharp Mask. Сдается мне, что и все остальные способы сводятся к тому же.
Если есть более продвинутые - прошу подтвердить материально.

Цитата:

а именно построения профиля по зонам субъективно важного для вас шума - чего я не мог в такой степени добиться от любых других шумодавов.

Сдается мне, ситуация как раз обратная. NI, как я помню, позволяет вручную задать одну область снимка для построения профиля. NoiseWare и noiseNinja - позволяют задать произвольное количество таких областей (и в ручном, и в автоматическом режиме).


Цитата:

А, ведь, в нём ещё невероятное количество ползунков, регулирующих степень шумоподавления на изображения от полученного профиля, . . . которых иногда ещё и не хватает.

Хм... Вы смотрели на количество "ползунков" у noiseWare?


Цитата:

Вот здесь-то математика построения профиля у NI и срабатывает: он гораздо более качественно отделяет одновременно и зерно пленки и шум матрицы от реальных микро-деталей фотоизображения.
У других шумодавов в этом случае строящиеся профили шумов выглядят попроще,

Вот здесь подробнее. Раз уж вы заговорили о математике...
Вы знаете, каковы математические основы алгоритмов, используемых именно в перечисленном софте? Я - нет, т.к. исходники и описание алгоритмов недоступны...
По косвенным признакам - все эти программы используют один и тот же, достаточно несложный алгоритм построения профиля шума - разделение сигнала на шум/фон (blind signal separation), FFT шума , построение спектральной картины шума.
Тем не менее, считаю фразу "математика такого-то плагина..." неуместной в данном случае. О математике, примененной в данном софте, мы можем только догадываться...

Насчет зерна пленки и шума ПЗС-матрицы - здесь все сложнее.
Во-первых, для них разные модели аддитивного шума - зерно является гауссовским белым шумом, шум матрицы - нормально распределенным. Т.е. в зависимости от алоритма blind signal separation тот или другой шум будет ловиться лучше... Обычно легче поймать (с минимальными потерями для детализации) шум ПЗС-матрицы именно из-за нехарактерного для натуральных изображений равномерного распределения. С зерном будет сложнее - вне зависимости от конкретного плагина...
Во-вторых, зерно пленки и шум ПЗС будут разнесены по разным частотным полосам( В NI их четыре - high, medium, low, very low). Выставив соответсвующие настройки, вы можете оставить "шум ПЗС", удалив "зерно" (или наоборот) - такая возможность есть и у NI, и у NioseWare, и у Noise Ninja. Повторюсь - при этом удаление зерна пленки будет "убивать" больше деталей самого изображения, и не потому что какой-то плагин хуже других. Просто разные модели шума.

Цитата:

Во-первых, для них разные модели аддитивного шума - зерно является гауссовским белым шумом, шум матрицы - нормально распределенным . Т.е. в зависимости от алоритма blind signal separation тот или другой шум будет ловиться лучше... Обычно легче поймать (с минимальными потерями для детализации) шум ПЗС-матрицы именно из-за нехарактерного для натуральных изображений равномерного распределения .

Так нормального или равномерного?

По поводу нормального для матрицы - спорить не буду. А по поводу гауссова для зерна - факты есть?

xpen61, виноват, таки допустил ошибку.
Зерно пленки - принято считать аддитивным шумом с гауссовским распредедением. Шум является зависимым от изображения, но существуют способы приведения данного шума к аддитивному белому шуму с гауссовским(=нормальным) распределением [1].
Модель шума для зерна пленки изложена в [2], и из этого источника кочует по разным статьям/книгам. Например, есть патент US PAtent 6,067,125 [3] использующий данную модель для уменьшения зерна.

1. Transformation of film-grain noise into signal-independent additive Gaussian noise
H. H. Arsenault, C. Gendron, and M. Denis, JOSA, Vol. 71, Issue 1.
2. "Estimation of Images Degraded By Film-Grain Noise", F. Naderi and A. A. Sawchuk, Applied Optics, vol. 17, No. 8, Apr. 15, 1978, pp. 1228-1237
3. "Structure and method for film grain noise reduction", http://www.freepatentsonline.com/6067125.html

P.S. насчет шумов CCD - как я понял из обозренный статей и работ, для этого случая чаще всего используется та же самая модель гауссовского "небелого" шума, что и для пленки (видимо, исходя из модели "перетекания" заряда между соседними ячейками ПЗС-матрицы). Разница моделей, как оказалось, в деталях и условиях применимости.

ИТОГ - для шумов матрицы модель шума посложнее, но большАя часть шума сосредоточена в высокочастотной части спектра.
Для зерна пленки - модель попроще, но шум более "размазан" по спектру и потому его удаление проблематичнее.


Добавлено:
По моим ошибкам в предыдущем посте.


Цитата:

шум ПЗС-матрицы именно из-за нехарактерного для натуральных изображений равномерного распределения

здесь ошибка - "нормального распределения".
Т.е. я предполагал, что шум ПЗС - гауссовский ,"белый" и независит от самого изображения.
Зерно пленки- гауссовский шум, зависящий от изображения (и потому сложнее определяемый).

Цитата:

Во-первых, для них разные модели аддитивного шума - зерно является гауссовским белым шумом, шум матрицы - нормально распределенным

и здесь - "зерно является гауссовским шумом, шум матрицы - нормально распределенным белым шумом"

Впоследствии при анализе литературы и пр. источников выяснилось, что модель шума для зерна пленки применяется и для шума матрицы. Т.е. мое предположение о том, что шум матрицы легче удалить, т.к. он предположительно белый - вряд ли значимо.

Спасибо, RamireZ, за реакцию на столь, во многом, нетривиальные моменты в области обработки сырых исходников для фото.
Пока идут Новогодние Каникулы, насколько смогу отвлекусь и попытаюсь пояснить свои представления.

1. По поводу методов local contrast enhancemen: я и сам, иногда, применяю обычный способ через Unsharp Mask, но в этом случае приходится строить маску по защите от воздействия этого фильтра некоторых зон в изображении (как правило, локальных зон, соизмеримых как раз с выбранным радиусом в фильтре). Например, на портрете (особенно на групповых), этот фильтр, улучшая достоверность общего восприятия, все же, как правило (точнее, очень часто), утягивает глаза в, неестественно, глубокую тень, да и к тому же ещё с ухудшением восприятия микродеталей в них. Документальная достоверность (если, конечно, не для подтяжки красоты) глаз на портрете - это первое, что передается характерного (специфического) от человека. Либо, именно для глаз нужно подбирать другой радиус. А общее применение этого фильтра с одним радиусом неизбежно приведет к ухудшению в зонах, важных своей микро-деталировкой для восприятия. Вот и получается, что для щек нужен свой радиус, для глаз - другой, для губ - третий. К тому же, каждая из этих зон важна (и интересна) своим масштабом детализации. Поэтому и не рекомендую пользоваться общими простыми фильтрами Unsharp Mask - local contrast, встроенными в, совсем другие, по своему основному назначению (даже NI, - кстати, его Unsharp, в отличие от других - трёхуровневый (трехрадиусовый), и поэтому где-то более гибкий).

2. Теперь о количестве более продвинутых методов вытяжки локального контраста: практически, любые, более продвинутые (как и по алгоритму, так и по количеству регулируемых параметров) по сравнению с обычным фотошоповским Unsharp Mask фильтры резкости, а так же какие-либо фильтры фокусировки и четкости, дадут на своей базе более гибкие и совершенные воможности по вытягиванию локального контраста. Более подробное описание способов их применения и для каких случаев - к, сожалению, не для этой темы ( добавлю: в моем обычном арсенале их где-то порядком пяти штук).

3. NI вручную позволяет задать, конечно, не только одну область для построения профиля. Просто, согласно логике данной программы, зоны задаются последовательно, что позволяет так же последовательно рассматривать-анализировать влияние на конструирование общего профиля каждой зоной отдельно, и в случае неудачного выбора откатывать на шаг назад и подбирать дальше. Причем, первый раз, для построения так называемого грубого (первичного) профиля, рекомендуется подобрать наиболее характерную, несущую по своей выраженности в шумах область, а последующие, выбираемые зоны, носят поправочный характер. Вот, собственно и вся-то хитрость, но этот инструмент как раз и дает мне необходимую гибкость в моем субъективном представлении о том, что под видом, так называемого шума, предлагать дальнейшему алгоритму программы.

4. С более передовым количеством "ползунков" у NoiseWare я согласен ( да и интерфейс у неё при всём при этом прозрачный и понятный ), т.к. сам, в своё время, был вначале очень ими вдохновлен.
Но, моя главная претензия к NW - не очень аккуратная работа в в микро-зонах высококонтрастных ( пограничных ) переходов. Если после него применить чуть мощнее обычного фильтр резкости, тогда это и станет более очевидным.
NI более предсказуем в общей способности сохранять микро-детали на то же количество удаленного шума - это мой субъективный, но всё ж опыт.

5. Если Вы так строги к употреблению слова "математика", то считайте, что это метафора.
Теперь о том, как я сужу об алгоритмах.
Ну это примерно так же, когда мы судим о приемистости двигателя по, внешне наблюдаемой, способностью автомобиля быстро трогаться с места, и т.д. - хотя этого двигателя мы и в глаза не видели.
Т.е. по результатам внешнего наблюдения, мы судим о состоянии дел того, что внутри (и, поверьте мне, как бывшему работнику МВД с дипломом математика: часто это не самый плохой способ суждения, хотя и не более того ).

6. По поводу Вашего пояснения о зерне пленки и шуме матрицы я согласен.
Вот только когда мне пришлось обрабатывать сканы с неплохого, но всё же планшетного сканера, когда шум ПЗС по неравномерности конкурировал с зерном пленки, да и по частотам они, как понимаете, слабо дифференцировались . . .
После поочередной перепробы всеми всевозможными плагинами . . . как Вы думаете, с кем я сработался . . . догадываетесь . . .
Но я и до сих пор, периодически, испытываю их все по разным случаям.
И, поверьте, ограничивать себя в инструментарии по религиозным предпочтениям я не собираюсь.

7. Но всё это - заочные рассуждения и споры ( Вот и я уже устал).
И не будет им конца и края, и, в общем-то, . . . хорошо это . . . общаемся.
Но можно было бы, в связи с общим развитием более-менее скоростного Интернета, приступить и к предъявлению вещественных доказательств.
Я любитель в этой сфере и здесь оказался постольку-поскольку (и время отнимает), а вот кто имеет профессиональный интерес, могли бы совместными усилиями подобрать наиболее сложные, а так же наиболее характерные фото-исходники и тренироваться на плагинах-фильтрах для всеобщего обозрения результатов титанического труда (с выкладыванием скриншотов своих настроек по параметрам).
Многое бы сразу встало на свои места, хотя споры и будут продолжаться, но воды будет меньше.

norma
Сударь, внимая вашим изощрёным приёмам, невольно возникает вопрос: вы там случайно не с "мобилы" снимки мучаете, с целью распечатки на А3? =)

Да нет, и не с мобилы и не на А3, просто в качестве конечного результата меня интересует не "красивость" фото, а его "документальная" (насколько возможно) достоверность.
Но, в общем-то, Ваша догадка была в правильном направлении.

NikonofilLOL
normaНу, вроде как NoisewareProPlugin даёт приемлимый результат

Karakurtische

Цитата:

Ну, вроде как NoisewareProPlugin даёт приемлимый результат

Нефига.... =) Он даёт "просто красивый" результат.... И тем неинтересен.... =)
Для получения "документального" результата, прислушайся к norma....

Может кто-нибудь разъяснить некоторые вопросы по NoisewarePro?
По скудности справки и собственному недопониманию непонятны следующие термины и понятия:
Что такое: Enable Profile Self-Learning и, соответственно, что такое: Delete Learned Profiles, и Turn off self-learning for this image, и Enable Self-Learning Profile Builder while processing the Batch, и Do not build image profile if sufficient data is available as a result of Self-Learning. Я понимаю это как возможность программы создавать самообучающиеся профили шума и, соответственно, все остальное из этого вытекает.
Что такое: Processing Degree - степень обработки, приоритет процесса обработки или еще что-нибудь?
Что такое: frequency -- что это за частота и на что она влияет?
Буду благодарен за любые разъяснения.

AHAXOPET

Цитата:

Что такое: Enable Profile Self-Learning и, соответственно, что такое: Delete Learned Profiles, и Turn off self-learning for this image, и Enable Self-Learning Profile Builder while processing the Batch, и Do not build image profile if sufficient data is available as a result of Self-Learning. Я понимаю это как возможность программы создавать самообучающиеся профили шума и, соответственно, все остальное из этого вытекает.

Всё правильно понял... =)

Цитата:

Что такое: frequency -- что это за частота и на что она влияет?

В данном случае, частота используется для описания характера шума. Низкочастотные шумы - енто грубые, крупные "лохмотья".... Высокочастотные - енто меленькое зерно.
Подавляя высокочастотный шум, ощутимо ухудшаешь детализацию... На диаграме в правом нижнем окошке, демонстрируется уровень всех частотных составляющих....

Цитата:

Processing Degree

- степень обработки.
В остальном согласен с Nikonofil
Цитата:

Self-Learning Profile

- это обучение непосредственно на обрабатываемом изображении. Т.е. профиль помех строится на основании анализа обратываемого изображения. Обучение может быть автоматическим и по указываемым вручную участкам изображения (это полезно, например, когда при обработке портрета можно пожертвовать текстурой кожи, но не "размывать" при этом волосы. В данном случае для анализа участки выбираются в ручную так, чтобы ни один из участков не приходился на волосы)

Другой вариант - профиль уже построен для данной камеры и значения ISO. Видел такие профили для NeatImage, для NoiseWare - не встречались.

Nikonofil, RamireZ
Спасибо за быстрый ответ и толковые объяснения.

Как убрать такой шум с ЧБ картинки?

monday2000
Noise Ninja попробуй последней версии, думаю он лучше всех с ним справится