聊聊照片的「噪點」：你的快門和光圈設置不對啊

寫在前面的話：

周三科技也很久沒更新成像相關的文章了，雖然我很懶，但覺得還是應該翻點東西出來，想起 DPReview 早在 2015 年寫過兩篇有關成像雜訊（noise）的文章，主要探討的是散粒雜訊和電子雜訊，寫得比較通俗，也是給成像領域的入門愛好者閱讀的。所以就花了幾個小時時間，把第一篇先翻譯出來了。原文題為：Whats that noise? Part one: Shedding some light on the sources of noise .

這篇文章其實挺簡單的，算是一個科普。不過我感覺，對於更好地理解提高 ISO 為何對照片信噪比和動態範圍造成影響，是有很大幫助的——至少在看完這篇文章後，對這個問題在邏輯層面會有個更清晰的認知。

這裡提綱挈領談一談本文要點：

• 相機拍照的主要雜訊源，其實越來越不是相機本身的問題，而是光的先天屬性使然；
• 一個冷知識：索尼當代用於單反和微單的圖像感測器，在高 ISO 時，散粒雜訊已經成為最主要的雜訊源；或許目前全幅單反的單像素高感素質，在宇宙中已經很難再有突破；
• 當代圖像感測器的電特性都趨同了，所以散粒雜訊的影響也就意味著，圖像感測器的尺寸成為影響成像質量的決定性因素；
• 為什麼更高的 ISO，信噪比越糟？為什麼更高的 ISO 下，動態範圍越差？看文章去！

另外，原本我寫成像類的文章是期望儘可能不提「等效光圈」的，畢竟業內有很多人其實連「等效焦距」這個概念都不願意承認，而且認為光圈根本就無法被等效，還搬出 F 值定義的攝影師不在少數，我也不想引起爭論。不過這篇文章不可避免地談到了散粒雜訊對不同尺寸圖像感測器的影響，自然就涉及到了等效光圈——如果你對這個問題感興趣，我們後面再專門開一篇來談談。

這篇文章其實對攝影的指導價值並不大，畢竟我的每篇文章幾乎都不打算有實際價值，不過本文其實是 ETTR 向右曝光原則的理論基礎，所以其實還算是挺有趣的。本文包含上下兩部分，未來幾天我也會把下篇翻譯出來供各位閱覽。

正文開始：

如果我告訴你，光圈和快門速度設置，對於畫面雜訊的影響，其實比 ISO 設置的影響更大，你會怎麼想？讀完這篇文章，你可能會驚訝地發現，照片中的許多雜訊其實根本就不來自於相機本身，而是來自捕捉的場景。

要真正理解相機和攝影，對雜訊來源有個認識會比較有幫助。雜訊經常被很多人誤解，而雜訊又是大量影像質量評測，以及相機性能表現的重要組成部分。

用簡單的話來說，其實雜訊就是來自於拍攝畫面原始「信號」的變異。從畫面上來看，那些原本應該是平滑、順暢的畫面區域，某些像素出現了亮度、色彩都比較奇怪的內容，這就是雜訊。首先我們需要了解，很多因素都會導致雜訊的出現，這些因素在所攝畫面中扮演著不同的角色。

這系列文章將分成兩部分對雜訊進行探討，我們主要要談雜訊的兩大來源：散粒雜訊（shot noise）和電子雜訊（electronic noise），以及兩者對於我們的拍攝有何影響。由於散粒雜訊對拍照產生的影響非常大，第一篇文章將不會涉及電子雜訊相關內容。看完兩篇文章，你應該就能夠理解雜訊的來源，以及你的相機這方面的表現如何。

散粒雜訊

所謂的「散粒雜訊」，或者說「光子散粒雜訊」，可能是對成像影響最大的雜訊源了，或者說它值得我們去了解。用最簡單的話來說，從散粒雜訊中，我們可以看到光的內在隨機性，對成像產生的影響。

（譯者註：其實低 ISO 下圖像感測器暗部的讀取雜訊-也就是下篇會談到的電子雜訊的一部分，會大於散粒雜訊；但當代圖像感測器，在高 ISO 下，散粒雜訊會成為信噪比的決定因素——圖像感測器本身的抑噪水平已經幾乎不存在影響。）

可能某些同學還能從科學的角度來談光子，其中一個比較重要的常識是，雖然在我們肉眼看來光是非常一致的一種存在，但實際上它和雨點類似，光打過來就像大量的雨點穿行到地面一樣。也就是說：光是量子化的。這些光子以隨機間隔，抵達我們的人眼，或者說相機的圖像感測器。人眼和大腦工作的特性決定了，我們自己是無法察覺這個過程的，但實際情況是，當你用眼睛去看某個場景的時候，場景不同組成部分的光，以海量光子來對你進行轟炸。

雨點隨時間的下落是隨機的，一個個雨點組成的雨從空中落下。這個過程對於我們理解光的行為很有幫助。在了解到這一點之後，我們來想像一些畫面，就用一些管子來做測試，這些管子就用來接雨水。

如果此時正在下雨，在測試的管子上方蓋上一個塑料蓋子。想像將蓋子移開幾分之一秒的時間，然後再迅速蓋上。你可能會發現，其中一根管子裡面一滴雨水都沒有，第二根有兩滴，另外兩根分別有一滴，如下圖。這並不奇怪，畢竟雨滴下落是隨機的。

然後我們重新開始這個實驗，這次讓蓋子移開的時間再久一點，就會發現，所有水管裡面裝的雨水快滿了。如果這個時候我們可以進行測量，可能會發現，某根水管裡面有 420 滴雨水，另一根有 380 滴，還有兩根分別有 400 滴。總的來說，數字算是已經比較接近了。（註：本例中所用的數據是經過了仔細思考的：散粒雜訊水平相關於信號的正負平方根。）

這種隨機性，就產生了雜訊：這就是所謂來自信號的變異。

需要指出的是，雖然以較長時間曝光（蓋子移開時間更久），不同水管收集到雨滴的數量還是存在絕對差異的（畢竟也相差了 20 滴啊），但實際上這種差異也只佔到總量的很小一部分（+/-5%）；但如果是短時間打開蓋子來接雨水，雖然不同水管之間的差別可能只相差 1 滴雨水，但其佔比卻是極為巨大的（+/-100%）。或者說，用術語來講，短時間捕捉到的信號數量級比較小，用它來除以雜訊，得到信噪比（SNR），這個信噪比會比較低。

這其實也就是散粒雜訊對拍照產生影響的過程。我們拍照的時候，如果以較短的時間曝光（更快的快門速度），捕捉光子的機會也就比較少，光子抵達圖像感測器的狀況也會更為隨機——這在照片中是看得出來的，像素亮度分布不均自然就有了雜訊或噪點。而且這其實還不僅相關曝光時長，想一想某個畫面的亮部和暗部，散粒雜訊也是可以產生影響的。在曝光過程中，畫面亮部有更多的光子「轟炸」，所以相鄰像素間的差異會比較小；而圖像感測器接收到暗部的光子比較少，其隨機性會變現得更加明顯。

值得一提的是，在我們嘗試捕捉光的時候，這樣的雜訊總是存在的。不管你是用膠片、圖像感測器，任何感光介質，或者智能手機拍照，散粒雜訊是一定存在的。針對散粒雜訊的解決方案是一樣的：捕捉越多的光，可見的散粒雜訊也就越少了。

雜訊對於曝光的影響

要理解雜訊源，以及雜訊對最終照片產生的影響，就需要更好地理解捕捉光的過程，以及成像的過程。下面這個場景可能是很多人會拍攝的一個場景，場景下面的那個橫條呈現了場景亮度。這個橫條裡面有亮藍色的點，這些點就是在拍攝中可能遭遇到的散粒雜訊，相對來說暗部的點數量更少，但卻更為明顯。

需要明確一點：一旦按下快門，任何影調，不管是中間調還是暗部亮部，其信噪比都將無法再做提升（嚴格說，其實還可以通過降噪來提高信噪比，即在儘可能保留信號的基礎上移除雜訊。但這其實還是會對畫面細節造成影響）。由於還有電子雜訊，信噪比還會進一步變差，如果你嘗試對信號進行放大，那麼雜訊也會隨之被推高，信噪比是保持不變的。這也是要認真對待拍攝的一個原因。

下面這張圖則呈現了，你所選擇的曝光部分，場景的亮度與圖像感測器捕捉到亮度（tone）之間的對應關係。上圖呈現的則是場景本身，其亮度是固定不變的，也不受到相機曝光的影響。

（譯者註：這一段的意思應該是指，我們看到的場景，和你拍下來的照片還是存在差異的；這種差異是多方面因素造成的，比如說相機圖像感測器的寬容度有限，再比如說你的曝光設置，還有相機對於畫面暗部層次的呈現，和人眼對於場景暗部的感知可能也是存在差異的。所以，場景某一處的亮度，和最終照片呈現出的此處的亮度有一個對應關係。）

圖像感測器得到這部分信息之後，會將信號再傳遞給放大器，然後再轉換成數字信號，並寫入到 Raw 圖像文件（本例中，我們採用原生 ISO，即信號放大倍數最小，所以感測器獲取到的最亮部分，基本對應到 Raw 文件的最亮值）：

最後還會應用一個 tone 曲線，讓 Raw 原始數據形成最終的照片——也就是 JPEG 圖片。這應該是相機內部的 JPEG 引擎做的事情，或者是處理軟體中進行的調整、手動 Raw 轉換等過程。

改變曝光設置

在下一篇文章中，我們還會探討電子雜訊的部分。不過現在我們就來看看雜訊是如何受到曝光影響的。下面這張圖所呈現的，其實就是從最初場景是什麼樣，到按下快門最終形成 JPEG 圖片，高光、中間調和陰影部分的對應關係。

首先我們來看看，在其它各部分不變的情況下，減曝光（用更快的快門或更小的光圈）會發生什麼。在降低曝光之後，照片出現了更多的亮部細節，場景的亮部層次都有了。如果看最終照片的亮度級，散粒雜訊是一樣的（譯者註：注意看上面兩張圖，不同 tone 與原場景的對應關係差別）。

但問題來了，由於減曝光以後，捕捉到的光更少了，畫面中任意區域看起來都更暗了。由於畫面每一部分的信號都更少，所以信噪比會更差，看起來雜訊就更多。

這個時候如果嘗試推高 ISO 來達到原有的畫面亮度，那麼信噪比變差還會表現得更加明顯。

調整 ISO

按照上述 -1EV 的快門和光圈設置，推高 ISO 感光度，來達到原有的照片亮度水平。就得到了如下這個對應關係：

如前文所述，減曝光之後，圖像感測器捕捉到的信號更少。不過相機會針對信號進行額外的放大處理（譯者註：也就是調高 ISO），所以最終照片的亮度又回到了應有的狀態。前文還提到，對原有信號進行放大，其信噪比是不變的，所以這張照片的信噪比，比原有照片（採用初始曝光的左圖）要低。這也就解釋了，調高 ISO 來拍照，畫質會下降，畫面雜訊明顯增多。實際上電子雜訊在此也扮演重要角色，不過本文要闡述的核心在於，我們所看到的大量雜訊其實並不來自於感測器或相機，而在於捕捉光的這種隨機性——這主要取決於你的曝光設置。

對調高 ISO 的過程，我們再做一點解釋：其本質就在於，曝光設定捕捉到的信號，其實絕大部分都是比較弱的信號，但被放大器進行了放大。這樣一來，高 ISO 造成較低的信噪比也就不難理解了。

其間還有一件事值得一提，如果我們減曝光的話，理論上圖像感測器應該是能夠捕捉到場景中額外的高光信息的。但問題在於，後續調高 ISO 對信號進行放大，那麼這些高光信號也放大了，在 Raw 文件中最終還是一併溢出丟失了。這也解釋了為什麼更高的 ISO 會造成動態範圍的下降：雖然圖像感測器捕捉到的信號範圍可能本身比較廣，但在放大之後，一部分信息會溢出。

（譯者註：就這個問題，有興趣的各位可以聯繫我翻譯的另一篇文章《別用高 ISO，後期給照片加亮度更好！索尼 a7RII 相機 ISOless 研究》，再深入思考其中的差別。）

圖像感測器尺寸的影響

影響感測器捕捉到光多少的要素有 3 個：快門速度、F 值，以及圖像感測器的大小。

在我們相關等效問題的探討文章中就提到了（譯者註：其實有關等效光圈的探討，國內不少攝影媒體都翻譯了 DPReview 的這篇文章，但似乎都翻譯得不大好；這篇文章從通俗的角度解釋了等效光圈，各位可以看一看），一台全畫幅相機-搭配 85mm F5.6 的鏡頭，和一台 M43 畫幅相機-搭配 42.5mm F2.8 光圈的鏡頭，其拍攝視角相同，光圈孔徑一樣大（15.2mm 直徑）——如果以相同時間曝光，則進光量也一樣。換句話說，如果這兩台相機採用相同 F 值的光圈來拍攝（都設定為 F2.8），那麼全畫幅相機捕捉到的光，是 M43 畫幅相機捕捉到的光的 4 倍之多。或者也可以這麼理解，圖像感測器單位面積內，兩者捕捉到的光是一樣多的，但由於全畫幅圖像感測器的尺寸大 4 倍，所以獲得的光更多。

這樣一來，用不同尺寸的圖像感測器來拍照，快門速度相同、光圈 F 值相同、ISO 也相同的情況下，兩者拍到的照片亮度雖然是一樣的，但實際上更小的圖像感測器捕獲的光總量更少（譯者註：至於兩者究竟是如何做到最終拍出來的照片一樣亮的，這個話題我們以後再發文探討）。結論也就很清晰了，更大的圖像感測器捕獲的光更多，所以無論是何種影調，圖像感測器越大，其拍攝的照片信噪比也會越高，畫面看起來也更乾淨。

在光照充足的情況下，不同大小圖像感測器拍出來的照片，在高光和中間調區域的差別可能不會很大，即便是相對較小的圖像感測器，也能捕捉到足夠的光，獲得不錯的信噪比。但在陰影區域，也就是暗部，這裡的光信號很少，差異就會顯現出來。如果拍攝環境本身光照就比較弱，畫面大量區域都以較低的信噪比來捕捉，雜訊在畫面中也就會愈發明顯了。所以不難理解，相機圖像感測器越小，拍出來的照片，雜訊也會越多。

本質上，不同尺寸的圖像感測器，代表了畫面質量、大小、價格方面的平衡。其實當代圖像感測器的電特性都趨同了，所以散粒雜訊的影響也就意味著，圖像感測器的尺寸成為影響成像質量的決定性因素。的確，像素數量對於成像質量會造成一定的影響，但散粒雜訊在其中的影響則要大得多。

（譯者註：順帶一提，「等效光圈」理論本質上是對鼓吹「單個像素尺寸」對畫質有決定性影響的媒體的一種打擊。其實不承認「等效光圈」的法師不在少數，國內對這方面探討的文章比較多，各位可以去搜一搜，這裡推薦知乎上一個比較通俗易懂的解釋：徐元直：到底有沒有等效光圈?）

這對我們拍照有指導價值嗎？

無論你的相機圖像感測器尺寸是多大，了解上面這些的價值在於，拍照的時候採用正確的曝光參數（譯者註：正確的曝光參數主要是指光圈和快門，這一點還是看 ISOless 那篇文章吧）。總結一下就是，拍照的時候，在保證你所需的部分不會溢出的情況下，用你能用上的最亮的曝光參數來拍照，直方圖儘可能往右靠，也就是傳說中的 ETTR（向右曝光）。

既然不考慮曝光的正確性，那麼這麼拍就需要採用 Raw 格式，也就是說後期需要對文件進行亮度調節處理。還有個弊端，由於相機的曝游標尺是以 JPEG 亮度級中間調正確曝光為準的，所以這個標尺對於這麼拍也就沒什麼指導意義了。

但其價值就在於，圖像感測器捕捉到了儘可能多的光。場景中每一部分都有較多的信號，散粒雜訊帶來的影響最小，也就有了最佳的信噪比。以這種方式拍的照片雜訊水平會做到儘可能低，Raw 文件的調節也最具彈性（註：有人可能誤解，採用 ETTR 曝光，以更高位的 Raw 來拍攝，可以記錄畫面更多層次；但實際情況是，散粒雜訊會對更為精細的畫面層次過渡造成影響，所以額外的比特位其實更多地可以更為細緻地呈現噪點...）。

不過也有一些拍攝場景是不能這麼做的，比如拍攝高速動態畫面，需要用到高速快門。這種情況下，我們有兩個選擇：要麼抬高 ISO，或者不抬高 ISO，等後期再提亮 Raw 照片——這取決於相機的圖像感測器特性（譯者註：這其實就是《別用高 ISO，後期給照片加亮度更好！索尼 a7RII 相機 ISOless 研究》一文探討的問題），我們在後續的文章中會再做探討。

* 參考來源：Whats that noise? Part one: Shedding some light on the sources of noise，轉載請註明來自 DPReview，及譯者歐陽洋蔥