цвет и материалы (ektar)

Цитата:

от: Alexey Shadrin
Я в этой сфере с 1987 г. -- в те годы зарабатывал проявкой. Все злачные места Петербурга и качество проявки в них мне были хорошо известны.

Лучшее подтверждение того, что я и высказал. Нормальные профессионалы работали по договорам с издательствами, там получали и технику, и плёнку и проявку.

Цитата:

от: Alex Tutubalin
Вы пишете какие-то странные вещи. Шум - не обладает интеллектом (и прямым влиянием на АЦП) и не может целенаправленно "забивать" младшие биты не трогая, к примеру, старших.

Напомню, что я о пленке и лишь иллюстрирую это цифрой (условно иллюстрацию можно превратить в реальности, сканируя пленку с шумами на ней нешумящим сканером
Цитата:

от: Alex Tutubalin
Он - аддитивно добавляется к сигналу, а затем АЦП (камеры, сканера, неважно), добавляя свой шум, это цифрует.

Кто сказал, что аддитивно?

Цитата:

от: Alex Tutubalin
У сигнала есть мат-ожидание (те самые 85 и 87, которые вы указали)

Это так, если шум накладывается с сохранением среднего. Если нет - то матожидание зашумленного сигнала не равно истинному значению (это и есть "сохранение среднего"). Т.е., не те самые 85 и 87. Дальнейшее, сказанное вами, следует из посылки о равенстве матожидания естинному значению, поэтому я пока пропускаю.

Коротко говоря - вы исходите из предположения, что матожидание зашумленного сигнала равно истинному значению, но это предположение следует сперва обосновать.

Цитата:

от: Сергей Катковский

То, что среднее не сохраняется точно, в цифре видно даже лучше. Снимите кадр с закрытом крышкой объективом, вы увидите шум. Среднее от этого шума будет, очевидно, ненулевым.

Неочевидно.

Если ноль АЦП выведен куда-то в положительные значения по цифрам (как это сделано на многих камерах) и камера этот ноль не вычла сама (как это тоже на многих камерах), то среднее значение шума будет именно в нуле.

В частности по этой причине, астрофотографы любят Canon и не любят Nikon (есть и другие причины). У первых все сделано (для вычитания шума) правильно, у вторых - камера "уровень черного" вычитает сама и так как значения в RAW-целые, то мат-ожидание шума отличается от нуля.

Цитата:

от: Сергей Катковский

Кто сказал, что аддитивно?

Ну вот модель такая. "цифра с АЦП" = "истинный сигнал" + "шум"

Цитата:

от:Сергей Катковский
Это так, если шум накладывается с сохранением среднего. Если нет - то матожидание зашумленного сигнала не равно истинному значению (это и есть "сохранение среднего").

Подробнее

У нас задача ведь - различить два "истинных" уровня? Ну вот и различаем, среднее, дисперсия, критерий Стьюдента, теория обработки сигналов.

Цитата:

от:Alex Tutubalin
Неочевидно.

Если ноль АЦП выведен куда-то в положительные значения по цифрам (как это сделано на многих камерах) и камера этот ноль не вычла сама (как это тоже на многих камерах), то среднее значение шума будет именно в нуле.

В частности по этой причине, астрофотографы любят Canon и не любят Nikon (есть и другие причины). У первых все сделано (для вычитания шума) правильно, у вторых - камера "уровень черного" вычитает сама и так как значения в RAW-целые, то мат-ожидание шума отличается от нуля.

Подробнее

По-моему, очевидно по крайней мере в том случае, если шум виден на снимке с закрытым объективо. У нешумящей матрицы все возможны числовые значения - истинные, стало быть, различным градаций - 2 в степени числа бит. У шумящей - среднее значение даже нулевого сигнала - не 0. Стало быть, отпадает как минимум 0 как одно из значений, и исходно различимых меньше 2 в степени числа бит. После этого, вычитай, не вычитай - различимых градаций уже не прибавится.

Цитата:

от:Сергей Катковский
По-моему, очевидно по крайней мере в том случае, если шум виден на снимке с закрытым объективо. У нешумящей матрицы все возможны числовые значения - истинные, стало быть, различным градаций - 2 в степени числа бит. У шумящей - среднее значение даже нулевого сигнала - не 0. Стало быть, отпадает как минимум 0 как одно из значений, и исходно различимых меньше 2 в степени числа бит. После этого, вычитай, не вычитай - различимых градаций уже не прибавится.

Подробнее

Вы явно не улавливаете глубинную суть обработки сигналов.
Вот представим себе однобитную матрицу (к примеру - черно-белую пленку). У нее - две возможные градации. Черное и Белое.

Теперь порежем ее на кусочки 4x4 и усредним их. Возможных градаций стало 17, от 0 до 16-ти. Исходная битность, конечно, играет роль, если бы матрица исходно была бы 5-битной, то 17 (и даже 32) градации получились бы из одного пикселя (минус шум).

При рассмотрении ч-б пленки (и матрицы) нужно твердо помнить, что все это - много биномиальных распределений, перемноженных. Прямо вот начиная от атома водорода на солнце (который испустил фотон в конкретный момент или забил) или от аналогичного атома где-то в лампочке. Дальше отразилось в сторону объектива или нет, захватилось зерном галогенида или нет, проявилось или нет.....

P.S. К фотографии это имеет именно то отношение, что при увеличении формата пленки и сохранении формата отпечатка мы большее количество глобул на матрице/пикселей серебра утаптываем в единицу площади отпечатка (для простоты, возьмем такую единицу площади, которая неразличима глазом с расстояния рассматривания)

P.P.S. Хорошим примером того, как глаз усредняет 1-битные изображения, является типографская CMYK-печать. Красок - 4, а градаций - больше.

Цитата:

от:Сергей Катковский
Во-первых, цифра не пленка (я вел разговор о пленке, просто иллюстрировать идею проще в цифрах). Во-вторых, если говорить о грубых градациях (а вы, вероятно, видите именно их в упомянутых ночных сценах), то в них, например, среднее может лучше сохраняться.

Подробнее

Ну, практика показывает, что с ростом количества усредняемых экспозиций качество растет заметно и до весьма приличного уровня, это вопрос терпения (у меня есть пример с 8-ю).

Если чуть вернуться к истокам разговора, то речь об увеличении тонального разрешения с ростом площади сенсора. А если еще раньше, то речь об увеличении тонального разрешения за счет выходного ДД сенсора. Где слайд должен иметь преимущество даже в случае идеального нешумящего сканера.

Но это как раз поддается измерению. Снимаем три плашки, скажем, серую карту, карту на стоп светлее и на стоп темнее. На слайд и на негатив. И сравниваем шум скана после приведения к одним и тем же средним числам.

Цитата:

от: Alex Tutubalin
Цитата:

от: Сергей Катковский
Кто сказал, что аддитивно?

Ну вот модель такая. "цифра с АЦП" = "истинный сигнал" + "шум"

Ну хорошо, кто сказал, что эта модель правильно отражает реальную ситуацию? Примерно она может быть похоже, в грубых вещах, а в более тонких - нет.
Скажем, если правильная модель "истинный сигнал" + "шум" + f( "истинный сигнал","шум"), где f - малая, но ненулевая функция, матожидание уже не есть истинный сигнал, хотя издалека будет казаться, что так и есть.

Цитата:

от: Alex Tutubalin
У нас задача ведь - различить два "истинных" уровня? Ну вот и различаем, среднее, дисперсия, критерий Стьюдента, теория обработки сигналов.

Ну так вот представьте, что среднее двух истинных уровней - одинаковое. Как будете различать?

Далее, пусть это крайний случай, а реальность где-то посередине. Ваше утверждение о том, что увеличением линейного разрешения вдвое можно снизить шум вдвое (и во столько же повысить тональное разрешение, утраченное из-за шума) верно только в чисто аддитивной модели. В средней модели вам придется увеличивать не вдвое, а, скажем, в десять раз. А увеличение вдвое даст совсем немного. И хотя формально можно будет добиться произвольно хорошего результата, на реально доступных размерах пленки особой разницы не будет.

Цитата:

от:Сергей Катковский

Ну хорошо, кто сказал, что эта модель правильно отражает реальную ситуацию? Примерно она может быть похоже, в грубых вещах, а в более тонких - нет.
Скажем, если правильная модель "истинный сигнал" + "шум" + f( "истинный сигнал","шум"), где f - малая, но ненулевая функция, матожидание уже не есть истинный сигнал, хотя издалека будет казаться, что так и есть.

Подробнее

Пока мы рассуждаем о различении двух близких сигналов (т.е. о числе различимых градаций), вклад f будет очень мал.

Конечно, модель когда "шум зависит от сигнала" - имеет право на жизнь (и вид этой зависимости - важен). Но эта модель важна когда мы хотим не различить градации, а восстановить "истинный сигнал", что есть другая задача.


Цитата:

от: Сергей Катковский

Ну так вот представьте, что среднее двух истинных уровней - одинаковое. Как будете различать?

Как Шадрин учит - если разница между градациями меньше 1dE (JND), то не суть важно - есть эта разница или нет ее.

Цитата:

от: swilf
Ну, практика показывает, что с ростом количества усредняемых экспозиций качество растет заметно и до весьма приличного уровня, это вопрос терпения (у меня есть пример с 8-ю).

Я тут летом в Монголии упражнялся со съемкой Млечного Пути на цифру. Все как учили - широкоугольник, серия кадров по 30 секунд.

В художественном смысле ничего хорошего не достиг (но зато понял что можно снимать, что нельзя, как это делать правильнее, чем я делал, собираюсь продолжать).

А вот в техническом плане: разница между 8-ю кадрами и 32-мя видна хорошо, между 32 и 60-ю - есть, но на практике уже небольшая. В одном кадре, если смотреть его просто в RAW-конверторе (без правильного вычитания темнового кадра и т.п.) - изображения нет вовсе.

Цитата:

от:Alex Tutubalin
Вы явно не улавливаете глубинную суть обработки сигналов.
Вот представим себе однобитную матрицу (к примеру - черно-белую пленку). У нее - две возможные градации. Черное и Белое.

Теперь порежем ее на кусочки 4x4 и усредним их.

Подробнее

Алексей, погодите, вы смешали два моих ответа на разные (хоть и похожие вопросы). Здесь я отвечал (исходно) Станиславу на его предложение об усреднении сигнала с одной и той же матрицы по нескольким экспозициям и соспоставлении с тем, что дает нешумящая матрица. Усреднение же с уменьшением разрешения очевидно будет отличаться от нешумящей матрицы меньшим разрешением.

По поводу пространственного усреднения смотрите другой ответ.

Цитата:

от:Сергей Катковский
Алексей, погодите, вы смешали два моих ответа на разные (хоть и похожие вопросы). Здесь я отвечал (исходно) Станиславу на его предложение об усреднении сигнала с одной и той же матрицы по нескольким экспозициям и соспоставлении с тем, что дает нешумящая матрица.

Подробнее

С одной и той же матрицы - я усреднял на практике.
По науке, offset-кадры, bias-кадры, камера не вычитает темновой ток, все как надо.
На одном кадре - нет ничего кроме шума. На 32-х кадрах есть млечный путь и силуэт пейзажа под ним. И, да, систематического шума (hot-пикселей, banding) - тоже нет.

Просто вот чудеса Signal Processing.

P.S. Нет принципиальной разницы что усреднять. Что многими кадрами вы ловите бОльший сигнал (при том же шуме) в несколько приемов, что многими пикселями. В первом случае размениваете 'temporal resolution' на 'tone resolution', во втором - 'spatial resolution'.

P.P.S. Еще пару сообщений отвечу - и опять отвалюсь, с вами не попрограммируешь нормально.

Цитата:

от: Alex Tutubalin
Пока мы рассуждаем о различении двух близких сигналов (т.е. о числе различимых градаций), вклад f будет очень мал.

Почему? Почему вы так уверены?
Цитата:

от:Alex Tutubalin
Конечно, модель когда "шум зависит от сигнала" - имеет право на жизнь (и вид этой зависимости - важен). Но эта модель важна когда мы хотим не различить градации, а восстановить "истинный сигнал", что есть другая задача.

Подробнее

Ну почему? Если вклад f заметен на уровне разницы градаций, разве он будет неважен?
Цитата:

от: Alex Tutubalin
Как Шадрин учит - если разница между градациями меньше 1dE (JND), то не суть важно - есть эта разница или нет ее.

С этой точки зрения, в общем-то, наш разговор вообще ни о чем. Если вспомнить, что исходным (моим) тезисом была бессмысленность съемки высококонтрастных сцен с большим разрешением, то и так понятно, что градации мелких деталей будут неразличимы на отпечатке, если исходную гиперконтрастную сцену скомпрессовать так, чтобы она на отпечаток влезла. Даже если в промежуточных операциях (съемка, сканирование, обработка, печать) у нас везде все идеально и без шумов и потерь. Но все-таки, интересно разобраться и в смежных вопросах.

Цитата:

от:Alex Tutubalin
С одной и той же матрицы - я усреднял на практике.
По науке, offset-кадры, bias-кадры, камера не вычитает темновой ток, все как надо.
На одном кадре - нет ничего кроме шума. На 32-х кадрах есть млечный путь и силуэт пейзажа под ним. И, да, систематического шума (hot-пикселей, banding) - тоже нет.

Просто вот чудеса Signal Processing.

Подробнее

Да я не спорю, что вы крупные (относительно и тонально) детали сможете отловить. Но градаций у вас все равно не будет столько же.

Цитата:

от:Alex Tutubalin
P.S. Нет принципиальной разницы что усреднять. Что многими кадрами вы ловите бОльший сигнал (при том же шуме) в несколько приемов, что многими пикселями. В первом случае размениваете 'temporal resolution' на 'tone resolution', во втором - 'spatial resolution'.

Подробнее

Да пусть у нас статическая сцена и 'temporal resolution' стало быть - бесконечность, разменивай сколько угодно. Как вы с одной и той же матрицы, не теряя пространственного разрешения (не усредняя по соседним пикселям то есть), а только за счет многих экспозиций получите столько же градаций, сколько всего с одного снимка с такой же, но нешумящей матрицы? Для простоты возьмите один пиксель (раз нет пространственного усреднения, соседние не влияют), если среднее от истинного нуля у него не нуль - у него набор возможных значений меньше 2^бит.

Цитата:

от: Alex Tutubalin
P.P.S. Еще пару сообщений отвечу - и опять отвалюсь, с вами не попрограммируешь нормально.

Да, и мне тоже надо работать :)

Цитата:

от: Сергей Катковский

Почему? Почему вы так уверены?

В случае с цифрой - это же все поддается измерению. В случае с пленкой - тоже, только измерять мы будем систему "пленка-проявка-сканирование".

У цифровых астрофотографов (а других и нет, сейчас все снимается на цифру и у любителей и у настоящих астрономов) тема шумов, размена одного разрешения на другое и т.п. - она очень разработана и в смысле теории и в смысле практики (софта). Есть куча книжек, статей на вебе и прочих how-to.
Без малейших подколок - рекомендую ознакомиться.

Цитата:

от:Сергей Катковский

бессмысленность съемки высококонтрастных сцен с большим разрешением, то и так понятно, что градации мелких деталей будут неразличимы на отпечатке, если исходную гиперконтрастную сцену скомпрессовать так, чтобы она на отпечаток влезла.

Подробнее

Дежурно отвечу на это: есть ситуация "банального контровика", когда у снимка есть тени и света, но нет среднего тона.
В этом случае - и в меру - можно сжать несуществующий средний тон, сохранив на отпечатке градации и в тенях и в светах.

Цитата:

от: Сергей Катковский

Для простоты возьмите один пиксель (раз нет пространственного усреднения, соседние не влияют), если среднее от истинного нуля у него не нуль - у него набор возможных значений меньше 2^бит.

Так возьмите 1000 одинаковых экспозиций и сложите их.

У вас был диапазон значений 0-16383 (для 14 бит), станет 0-16383000
Шум (случайная составляющая) - усреднится, отношение сигнал-шум станет примерно в 32 раза лучше.

Для ловли систематической (и зависящей от сигнала) составляющей шума - придется снять flat field (той же камерой, при той же температуре, с той же выдержкой) - и на него отнормировать.

Все же украдено до нас, астрономами. Матрицы у них в точности те же, что и у нас. И проблемы те же. И решения надо брать у них, они физфак кончали и понимают.

P.S. Ну вот действительно, возьмите два близких тона (можно на принтере напечатать серое на сером) и посмотрите на чудеса усреденения. Они воистину чудесны.
P.P.S. Нажал "отписаться от уведомлений", в следующий раз не знаю когда загляну.

Цитата:

от:Alex Tutubalin
У цифровых астрофотографов (а других и нет, сейчас все снимается на цифру и у любителей и у настоящих астрономов) тема шумов, размена одного разрешения на другое и т.п. - она очень разработана и в смысле теории и в смысле практики (софта). Есть куча книжек, статей на вебе и прочих how-to.
Без малейших подколок - рекомендую ознакомиться.

Подробнее

ОК. Не дадите ссылку, где это можно найти в систематизированном и доступном виде?

Цитата:

от:Alex Tutubalin
Дежурно отвечу на это: есть ситуация "банального контровика", когда у снимка есть тени и света, но нет среднего тона.
В этом случае - и в меру - можно сжать несуществующий средний тон, сохранив на отпечатке градации и в тенях и в светах.

Подробнее

Вы уже отвечали так, я помню :) Эта ситуация более вероятна, когда у нас низкое простраственное разрешение и границы между светом и тенью на объектах ничтожны (по относительному линейному размерну - т.е., слишком резки) и фактически не видны. А вот если вы хотите снять с большим разрешением, у вас эти переходы уже займут вполне различимое геометрическое место. Ну просто совсем уж идеальный скачок свет-тень редко встречается.

Цитата:

от:Alex Tutubalin
Так возьмите 1000 одинаковых экспозиций и сложите их.

У вас был диапазон значений 0-16383 (для 14 бит), станет 0-16383000
Шум (случайная составляющая) - усреднится, отношение сигнал-шум станет примерно в 32 раза лучше.

Подробнее

Что усредняется и отношени сигнал-шум растете, понятно.
Вот с тем, что берутся лишние градации (с осмысленными значениями, а не с мусором, конечно), что-то не так. Пусть у меня вообще нешумящая идеальная матрица. Сколько ни складывай, у нее диапазон значений на постоянном сигнале не изменится. У тысячи экспозиций по прежнему будет диапазон 0-16383 (из формально возможных 0-16383000 достижимы только некоторые), т.е., точно такой же, как у единственной экспозции. Получается, что шумящая матрица по части градаций лучше нешумящей (если снимать в несколько экспозиций). Парадокс? Далее, если мы усредняем (и не включаем в наше исследование какие-то другие характеристики, только средние), то, в предположении, что шум аддитивен, у нас средние стремятся к истинным. Т.е., опять те же 0-16383 значений независимо от числа экспозиций (точнее, чем больше экспозций, тем меньше градаций после усреднения). Опять парадокс.

Цитата:

от: Alex Tutubalin
Для ловли систематической (и зависящей от сигнала) составляющей шума - придется снять flat field (той же камерой, при той же температуре, с той же выдержкой) - и на него отнормировать.

Это при условии, что систематическая составляющая в свою очередь аддитивна. Если нет - надо делать поправку на все возможные значения сигнала, так как она при разных сигналах разная. Но это на практике исключено совершенно :)

Астрономам тут проще, им обычно надо различить светлую точку на черном фоне. Ну туманности протяженные, все равно на черном фоне. А у нас - один нечерный фон на другом (а за ним третий и так далее), заранее ни о том, ни о другом ничего не известно.

Цитата:

от:Сергей Катковский
Что-то тут не так. Пусть у меня вообще нешумящая идеальная матрица. Сколько ни складывай, у нее диапазон значений на постоянном сигнале не изменится. У тысячи экспозиций по прежнему будет диапазон 0-16383 (из формально возможных 0-16383000 достижимы только некоторые), т.е., точно такой же, как Получается, что шумящая матрица по части градаций лучше нешумящей (если снимать в несколько экспозиций). Парадокс?

Подробнее

Вы считаете, что если у вас есть какой-то сигнал, к примеру 1000, то при отсутствии шума этот сигнал и будет отображен матрицей как 1000.
Соответственно, второй сигнал, с интенсивностью 1000.1 мы не сможем отличить т.к. все округлится.

Ошибка тут в том, что поток фотонов (собственно, сигнал) не постоянен, а обладает собственной вариативностью, причем строго определенного вида: распределением Пуассона (т.е. дисперсия равна сигналу). Это его имманентное свойство, "фотонный шум". Это не шум, а вероятностное свойство сигнала.

Как следствие, сигнал в 1000 на самом деле будет "1000+-30", сигнал в "1000.1" - на самом деле "1000.1 +- 30" и усреднение осмысленно даже если весь остальной шум - равен нулю.

Как я уже выше писал сегодня, Пуассоновскость вытекает из вероятностной судьбы фотона (излучился-не излучился, отразился-поглотился, отразился в нужную сторону /объектива/ или куда-то еще, захватился-не захватился).

Цитата:

от:Сергей Катковский

Это при условии, что систематическая составляющая в свою очередь аддитивна. Если нет - надо делать поправку на все возможные значения сигнала, так как она при разных сигналах разная. Но это на практике исключено совершенно

Подробнее

Матрица+АЦП - прекрасный измерительный прибор, выдающий сразу готовые для обработки цифры. Уж измерить шумовые характеристики в нужных режимах - не есть проблема.

Цитата:

от:Сергей Катковский

Астрономам тут проще, им обычно надо различить светлую точку на черном фоне. Ну туманности протяженные, все равно на черном фоне. А у нас - один нечерный фон на другом (а за ним третий и так далее), заранее ни о том, ни о другом ничего не известно.

Подробнее

Астрономам нужен не однобитный сигнал, уж поверьте.
И, опять же, возьмите серое на сером, возьмите свет похуже и ISO повыше, чтобы уж вовсе полная ерунда была - и посмотрите на результат усреднения. Это, честное слово, быстрее и продуктивнее, чем объяснять в форуме, что в этом нет смысла.

Цитата:

от:Alex Tutubalin
Цитата:

от:Сергей Катковский

Что-то тут не так. Пусть у меня вообще нешумящая идеальная матрица. Сколько ни складывай, у нее диапазон значений на постоянном сигнале не изменится. У тысячи экспозиций по прежнему будет диапазон 0-16383 (из формально возможных 0-16383000 достижимы только некоторые), т.е., точно такой же, как Получается, что шумящая матрица по части градаций лучше нешумящей (если снимать в несколько экспозиций). Парадокс?

Подробнее

Вы считаете, что если у вас есть какой-то сигнал, к примеру 1000, то при отсутствии шума этот сигнал и будет отображен матрицей как 1000.
Соответственно, второй сигнал, с интенсивностью 1000.1 мы не сможем отличить т.к. все округлится.

Ошибка тут в том, что поток фотонов (собственно, сигнал) не постоянен, а обладает собственной вариативностью, причем строго определенного вида: распределением Пуассона (т.е. дисперсия равна сигналу). Это его имманентное свойство, "фотонный шум". Это не шум, а вероятностное свойство сигнала.

Подробнее

Не-не, погодите. Во-первых, парадокс остается - получается, что коли сигнал зашумлен (вариативен, называйте как хотите) - то градаций можно различать больше (вот только градаций чего?). Ну пусть даже так, остается вторая часть - пусть у нас сигнал хороший, мощный, с большим количеством фотонов (хотя бы просто долго ждали и много прилетело). Среднеквадратичное отклонение будет мало по сравнению с сигналом. Опять получим фиксированные градации. Ну и опять - чем лучше сигнал, тем хуже с градациями.

Цитата:

от:Alex Tutubalin
Как следствие, сигнал в 1000 на самом деле будет "1000+-30", сигнал в "1000.1" - на самом деле "1000.1 +- 30" и усреднение осмысленно даже если весь остальной шум - равен нулю.

Подробнее

Не по сути, а в порядке поправки: если у нас распределение Пуассона, то 1000.1 +- 30 быть не может. Либо не может быть 1000.1, потому что оно целочисленное, либо вы на что-то поделили (например, на 10 фотонов - порог чувтствительности), тогда не может быть +-30, потому что дисперсия равна среднему и с.к.о. будет меньше 30 в корень из делителя раз.

Цитата:

от: Alex Tutubalin
Матрица+АЦП - прекрасный измерительный прибор, выдающий сразу готовые для обработки цифры. Уж измерить шумовые характеристики в нужных режимах - не есть проблема.

Для всех возможных значений сигнала? для 16000? Да еще температуру умудриться поддержать постоянной?

Цитата:

от: Alex Tutubalin
Астрономам нужен не однобитный сигнал, уж поверьте.

Однобитный не нужен, но и 14 бит тоже вряд ли. Но главное было в том, что у астрономов фон черный (или можно считать таковым). У нас нет.

Цитата:

от:Alex Tutubalin
И, опять же, возьмите серое на сером, возьмите свет похуже и ISO повыше, чтобы уж вовсе полная ерунда была - и посмотрите на результат усреднения. Это, честное слово, быстрее и продуктивнее, чем объяснять в форуме, что в этом нет смысла.

Подробнее

Хорошо, попробуем.