Fabelaktig støyfjerning med Topaz DeNoise AI - og bra saker ellers...
Bildestøy er sjelden et veldig stort problem ved "normal" fotografering, men av og til blir det tatt bilder i dårlig lys der man må presse ISOen i meste laget - og så skjer det jo at man skal lage store utskrifter av bildene, og da kan også kornstrukturen i bildet bli godt synlig. Jeg har prøvd noen bildebehandlingsprogrammer for å håndtere dette opp gjennom årene, hovedsakelig Olympus Viewer og Workspace (ikke særlig egnet til akkurat den jobben), Neat Image (godt, men omstendelig) og Adobe Lightroom (bra, men sjelden helt tilfredstillende). De beste fungerer ganske greit så lenge de har blitt brukt med omhu, og så har man jo med tiden akseptert at en optimal løsning ikke finnes. En av mange naturlover sier som kjent at dersom man fjerner støy i et bilde, forsvinner også litt av skarpheten - og omvendt; at mer skarphet betyr mer støy. Slik har bildebehandling alltid fungert.
Men nå er den kunstige intelligensen over oss, og med den kommer andre tilnærmingsmåter. Topaz Labs utviklet for flere år siden et program de kalte DeNoise, som ikke skilte seg spesielt ut i floraen av støyfjerningsprogrammer før de endret tilnærming til støyproblematikken og gikk over til å bruke "kunstig intelligens" (forkortet til AI på engelsk). Produsenten sier nå at med Topaz DeNoise AI er det ikke lenger noen sammenheng mellom støy og skarphet. I stedet for de vanlige logaritmene i et bildebehandlingsprogram, har DeNoise AI blitt lært opp til å skille støyen fra resten av bildet. Dette er gjort på omtrent samme måte som med lysmålerne som revolusjonerte kamerabransjen for mange tiår siden; gjennom å la et dataprogram analysere tusenvis av bilder. På denne måten har programmet lært å kjenne igjen støy, som jo egentlig arter seg svært likt i alle slags motiver. Resultatet er at støyen kan fjernes uten at det går ut over de andre elementene i bildet. Slik er det i alle fall i teorien, og ikke minst på de mange reklamebildene som viser bilder før og etter behandling.
Første utgave av Topaz DeNoise AI kom i 2019, og er ifølge reklamen - og ganske mange testsider - noe helt for seg selv. Selv ble jeg oppmerksom på programmet i fjor, og har prøvd det ut en stund nå. Det store spørsmålet blir jo da om det fungerer like bra som det påstås? Svaret er såre enkelt: Ja!
Bildeeksempel 1: DeNoise AI og bilder med lite til middels bildestøy
Bildet av en gulerlehann under ble tatt med ISO innstilt på 400. Dette fungerer vanligvis helt greit i godt lys, men bildet ble tatt på litt avstand og gjennom greinene på et tre, så det er naturlig å beskjære det en hel del for å fjerne forstyrrende elementer. Bildet er laget rett fra den ubehandlede raw-fila, det er ikke gjort annet enn å komprimere den 4608 piksler brede originalen til en bredde på 950 piksler, og lagre bildet som jpg-fil for at det skal passe inn på denne nettsiden:
For å studere detaljene i raw-fila har jeg under laget et utsnitt med bredde 950 piksler. Bildet er med andre ord vist i størrelsesforhold 1:1 (en piksel på skjermen er en piksel på bildet):
Bildet under viser et tilsvarende utsnitt av bildet etter at raw-fila har vært gjennom Topaz DeNoise:
I dette tilfellet lot jeg programmet velge selv hvilke instillinger som skulle brukes. Ikke bare ble himmelen bortimot støyfri, gulerla fikk også en høyere detaljeringsgrad! Ingen andre bildebehandlingsprogrammer jeg har prøvd, har vært i nærheten av et slikt resultat. For en gangs skyld overdriver ikke reklamen...!
Bildet har i tillegg blitt litt mørkere etter behandlingen. En forklaring på dette skal visst være at programmet luker ut de lyse flekkene i støystrukturen. Jeg vet ikke om det stemmer, men endringen er uansett til det bedre, i alle fall i dette tilfellet. Skal vi være kritiske, kan vi også se en tynn stripe bildestøy i overgangen mellom gulerlas nakkefjær og himmelen. Slike artefakter er noe man må være oppmerksom på underveis, men det er ikke noe stort problem. Vanligvis bruker jeg mer forsiktig støyfjerning enn programmet anbefaler, og da dukker det sjelden opp slike problemer.
Og hvordan bruker man programmet? Når programmet er installert på PCen, kan du velge om du vil bruke det som et frittstående program, og bearbeide filene der (kan åpne raw-filer), eller om du vil bruke det integrert i et annet bildebehandlingsprogram (Lightroom, for eksempel). Når programmet er startet, og et bilde er klar til å behandles, kan du velge mellom flere måter å vise bildet på. En av dem er med en glidende delelinje som kan flyttes mot høyre og venstre, med originalbildet til venstre for delelinjen og det behandlede bildet til høyre. Men aller først må du velge hvilken behandling du vil gi bildet. Det er fem muligheter; Standard, Clear, Low light, Severe Noise og RAW. De skal være tilpasset ulike grader og typer av støy, men det synes noe tilfeldig hvilken behandling som passer et bilde best. Ofte gir Low light best resultat for min del, men det anbefales å prøve ut alle (bildet over ga best resultat med Clear). Velg et utsnitt av bildet før du setter i gang, for med hele bildet på skjermen kan prosessen ta lang tid, avhengig av hvor raskt grafikkort du har i PCen. På bildet under har jeg valgt å se på resultatet fra behandlingen med Low light. Jeg har latt programmet selv finne fram til de finjusteringene det mener er de beste (Model preferences), noe som kan sees ved at den lille skyvebryteren til høyre er gul. Det har stilt Remove noise på 15, og Enhance sharpness på 21 (begge går maksimalt til 100).
For å kunne sammenligne de ulike behandlingsmåtene, kan du også velge å vise bildet med firedelt skjerm. Dersom du vil justere innstillingene, klikker du på det bildet du vil justere. Det blir da markert med blå farge i nedre venstre hjørne. I dette tilfellet vises instillingene for "Clear", som for anledningen er satt til auto
Ettersom Topaz DeNoise AI påberoper seg å bruke kunstig intelligens, valgte jeg her å bruke autoinnstillingene for å la programmet få vise hva det kan få til på egen hånd. Men det er sjelden nødvendig å stille glidebryteren for Remove noise på mer enn 5-10, og Enhance sharpness får ofte stå på null eller deromkring. Behandlingsmåten Clear som er vist over skiller seg ut fra de andre ved ikke å ha glidebryter, men bare tre trinn for støyfjerning og to trinn for skarphet.
Når du har funnet en behandlingsmåte og tilhørende innstillinger du er fornøyd med, må du klikke på det bildet du liker best (markert med blått i nedre venstre hjørne, som nevnt over) og trykke på "Save Image" (blå knapp nederst til høyre). Så blir det ferdigbehandlede bildet lagret der du spesifiserer at du vil ha det.
Bildeeksempel 2: DeNoise AI og bilder med mye bildestøy
Gulerla over ble som nevnt fotografert med ISO 400. For å sjekke hvordan Topaz DeNoise AI takler grovere støy fant jeg fram noen gamle bilder av en stokkrose, fotografert for å illustrere bildestøy med Olympus E-30 helt tilbake i 2011. Bildet under er tatt med ISO 3200:
Studerer vi et utsnitt i 1:1 som med gulerla over, ser vi at gamle E-30 ikke trivdes så godt når ISO ble presset litt opp. Utsnittet av raw-fila er veldig kornete, og det er snakk om både struktur- og fargestøy:
Raw-fila med ISO 3200 ble så sendt gjennom Topaz DeNoise, også her med autoinnstilling. "Low light" ga det beste resultatet, og det ble slik:
Den ekstreme kornstrukturen er borte vekk, og det er ganske imponerende. Men om programvaren er aldri så intelligent, ga det grovkornede bildet lite informasjon om hvordan motivet egentlig så ut på grunn av alle detaljene som forsvant i støyen. Her måtte programvaren med andre ord gjette seg fram etter beste evne til hvordan pollentråder ser ut - og det har det i grunnen klart bemerkelsesverdig bra.
For å vise hvordan pollentrådene faktisk ser ut på nært hold, legger jeg til et utsnitt av bildet som ble tatt med ISO 100:
Topaz Sharpen AI
Da jeg fikk tilgang til Topaz DeNoise, var det som del av en pakke med to andre programmer: Sharpen AI og Gigapixel AI. Det siste skal kunne brukes til å lage store, detajerte filer av enklere utgangspunkt, mens det første skal gjøre bilder skarpere. Jeg må innrømme at det var dette programmet jeg var mest spent på, for av alle "gjennombruddene" innefor skarphetskorrigering reklamen har fortalt oss om de siste tiårene har så lang ingen vist seg å ha rot i realiteter. Det som gjorde saken litt mer spennende denne gangen, var at det dreide seg om en ny tilnærmingsmåte. Kan kunstig intelligens ordne biffen?
Topaz Sharpen er også "trent opp" ved å la det gå gjennom tusenvis av bilder, men det er nok lettere å lære et dataprogram å identifisere strukturstøy enn å lære det hvordan alle strukturer i verden ser ut når de er skarpe. Så la det sies med en gang: Sharpen imponerer ikke like mye som DeNoise. Som all annen skarphetsprogramvare fungerer også denne best på bilder som allerede er ganske skarpe fra før. Ikke et like stort gjennombrudd her (og resultatene blir ikke på langt nær så bra som de første reklamebildene viste!), men Sharpen er likevel interessant fordi det også lar deg fjerne støy (på samme måte som DeNoise lar deg justere skarpheten til en viss grad). Det som jo skiller disse AI-programmene fra annen programvare, er at det ene ikke går ut over det andre. Det er kanskje i størst grad der selve gjennombruddet ligger: Du kan fjerne støy med DeNoise uten at bildet blir mer uskarpt, og med Sharpen kan du gjøre bildet skarpere utan at det blir mer støy.
Bildeeksempel 3: Sharpen AI og bilder litt ute av fokus
Eksempelet under viser en sivhauk som dukket opp litt brått, og som jeg slengte av et bilde etter. Som mange slike bilder ble ikke resultatet helt skarpt.
Utsnittet under er tatt direkte fra raw-fila og forstørret opp til 1:1. Det er litt bevegelsesuskarphet i bildet, men mest av alt er det ikke helt i fokus.
Etter en runde med finjusteringer i Topaz Sharpen var bildet under det beste jeg fikk til. En klar forbedring, og programmet har faktisk klart å rekonstruere de små dekkfjærene under vingen på en bra måte. Men selvfølgelig ikke like bra som det kunne ha blitt med perfekt fokus. Legg merke til at også her har bildet blitt litt mørkere, uten at det gjør noe.
Her må det vel legges til at det er de urealistiske forhåpningene reklamen tenner som gjør at man blir litt skuffet. Og selv om vi enda en gang må slå fast at det ikke finnes programvare som kan gjøre et uskarpt bilde helt skarpt, må man samtidig ta med seg at dette forsøket på å oppnå det umulige er bedre enn noe annet jeg har prøvd. Og det er jo ikke så rent lite, bare det...
Topaz Sharpen tilbyr fire ulike måter å behandle et bilde på: Standard, Motion blur, Out of Focus og Too Soft. Dette er jo greit nok, men litt mer uoversiktlig blir det når de tre siste i tillegg er delt i tre ulie tilnærmingsmåter; Normal, Very noisy og Very blurry. I alt må man altså velge mellom 10 behandlingsmåter, og det er før man begynner å finjustere innstillingene med glidebryterne "Remove blur" og "Suppress noise" (Standard har i tillegg en glidebryter for "Remove artifacts" og en knapp for å velge mellom Motion blur og Lens blur. Det kan med andre ord ta sin tid før man finner fram til den behandlingen som passer bildet best. Heldigvis kan resultatene fra de fire hovedinnstillingene vises samtidig på et firedelt skjermbilde, på samme måte som i DeNoise.
Bildeeksempel 4: Sharpen AI og ustøtt kamera
Et nytt eksempel, denne gangen av en flaggspett. Bildet ble tatt med kameraet festet på et stativhode som pga. en løs festeskrue ikke satt helt fast. Selv om bildet under ser helt greit ut, viser utsnittene nedenfor at et ustøtt stativ gikk klart ut over skarpheten.
Et utsnitt av originalen i 1:1 viser at bildet ikke er helt skarpt:
Topaz Sharpen ble tatt i bruk, og behandlingsmåten Motion blur så etter mitt syn best ut i dette tilfellet. På bildet under valgte jeg å gå videre med "Very noisy" med fininnstillingene Remove blur på 10 og Suppress noise på 5 (begge går til 100). Selv om øyet ikke er helt skarpt, er nakkefjærene perfekt rekonstruert, og det meste ellers ser også bra ut. Et godt resultat, også dette bedre enn man kan håpe på med andre programmer - men ikke fullt så bra som reklamen gir oss inntrykk av. Selvfølgelig.
Det er lettere å gå over streken med Sharpen enn med DeNoise, og det er fort gjort å trekke behandlingen for langt. På bildet under lot jeg programmet velge de instillingene det mente ga det beste resultatet: Med Motion blur og Very noisy betød det at Remove blur ble stil tinn på 41, og Suppress noise på 19.
Tislynelatende ser det greit ut, men legg merke til det fine stripemønsteret som har dannet seg på langs av nebbet. I tillegg er fjærene i strupen tegnet som doble streker, og markerte linjer har begynt å dannes også i andre deler av fjærene. For en "pixel peeper" er dette å gå for langt, og nedjustering av verdiene må til.
Som man skjønner, kan det gå med en del tid før man finner den beste behandlingsmåten og de perfekte innstillingene. I tillegg er Sharpen tydeligvis langt mer kapasitetskrevende enn DeNoise: Det tok ett minutt og 35 sekunder å lagre bildet med de første, manuelle innstillingene; og ikke mindre enn 6 minutter og 53 sekunder å lagre bildet med de innstillingene som automatikken hadde funnet fram til! Riktignok har jeg et sørgelig beskjedent grafikkort, men dette kan nok uansett fort ta tid.
Topaz Gigapixel AI
Det tredje programmet i buketten er Topaz Gigapixel AI, som beskrives slik på hjemmesidene til Topaz Labs: "Gigapixel AI helps you do a single thing very well: increase image resolution in a natural way. This is pretty hard to do. Most upscaling algorithms don’t know how to accurately fill in missing pixels, so you end up with blocky low-quality results. To solve this problem, Gigapixel AI’s neural networks are continuously trained on a wide variety of sample images to understand how photorealistic detail looks. After learning from millions of images, our AI image upscaler can now believably increase resolution on a wide variety of different subjects". Teksten ledsages av bilder i siste stadium av disintegrering, som mirakuløst reddes til en skarphet og detaljeringsgrad man ikke skulle tro er mulig.
Bildeeksempel 5: Gigapixel AI og bilder med svært dårlig oppløsning
Det er det da heller ikke. Et eksempel på linje med det Topaz Labs bruker i reklamen kan være bildet under, som jeg laget for å bruke på forsiden. Det er 220 piksler bredt, og må være midt i blinken å berge for Gigapixel AI dersom vi skal ta reklamen alvorlig. Det større bildet rett under viser hvordan bildet ser ut når det forstørres opp til å passe på denne nettsiden.
Bildet ble hentet inn i Gigapixel AI, og oppløsningen seksdoblet fra 220 til 1320 piksler. Det går an å forstørre mer, men da tar Topaz Labs forbehold om at kvaliteten kan bli dårligere. Med behandlingsmåten Standard (som så klart best ut ved første gjennomsyn) fikk programmet lov til å selv finne fram til de idelle finjusteringene. Resultatet ble slik:
Ikke verst med tanke på utgangspunktet, men et godt stykke fra det reklamen påstår at Gigapiksel AI kan gjøre.
Men her har jeg vært litt slem, og tatt Topaz Labs på ordet. Kanskje er det meningen vi skal forstå at reklame er synonymt med å smøre tjukt på? For dersom vi skrur ned forventningene noen hakk, kan programmet faktisk gjøre en utmerket jobb så lenge vi gir det realistiske arbeidsoppgaver.
En gang for flere år siden hadde jeg for eksempel på ett eller annet uforklarlig vis klart å stille inn kameraet slik at det lagret bildene som jpeg-filer med bare 1280 piksler i bredden - i stedet for å ta raw-filer, slik jeg ellers alltid gjør. Det plaget meg lenge at dette skjedde samme dag som jeg tok mine første gjerdesmettbilder, som også var de eneste jeg fikk tatt på mange år. Da jeg 11 år senere fikk hendene i Gigapixel AI, var gjerdesmettbildene derfor blant de første jeg fant fram. Gikk det an å forstørre dem opp til en mer detaljrik størrelse enn 1280 x 960 piksler?
Bildeeksempel 6: Gigapixel AI og bilder med litt dårlig oppløsning
Det gikk faktisk ikke så ille. Bildene under er vist i omvendt rekkefølge, med et usnitt i 1:1 av det reparerte bildet først. Her prøvde jeg først bare en dobling av oppløsningen, fra 1280 til 2560 piksler i bredden. Bilde to nedenfor viser originalen med samme utsnitt. Sammenligningen viser en svært god forbedring i detaljnivået på den soppkledde greina, men bildet viser også at Gigapixel AI har problemer med å gjenskape fjær, i alle fall der de ikke har noe tydelig mønster. Mer markerte elementer som øyne, nebb og bein fungerer klart bedre. Gigapixel AI fungerer alt i alt bra når utgangspunktet ikke er altfor ille, og det brukes en moderat økning av oppløsningen.
Bildet under viser resultatet da jeg prøvde med firedobling av oppløsningen. Med et utsnitt i 1:1 (950 piksler på bildet utgjør 950 piksler på skjermen) ser vi enda tydeligere at programmet takler tydelig avgrensede strukturer som nebb og øyne, mens det ikke får dreisen på fjær uten mønster. Originalen er vist til sammenligning nedenfor.
Firedoblet oppløsning med dette utgangspunktet fører til overdrevne streker og strukturer i bildet. Når man sjekker det på pikselnivå som her, ser resultatet derfor ikke like bra ut som med bare dobbel oppløsning. Men dersom man skal skrive ut bildene, er nok også dette et helt greit resultat, og klart bedre enn originalen.
Bildeeksempel 7: Gigapixel AI og økning av oppløsningen i normale bilder av god teknisk kvalitet
Gigapiksel AI gjør med andre ord en god jobb dersom man trenger å få litt mer oppløsning, eller rettere sagt en større bildefil med flere piksler og høyere detaljnivå, fra et allerede godt utgangspunkt. Jeg tar med et eksempel til, her den vanlige veien fra original til bearbeidet bilde:
Bildet over viser en myrsnipe på rullesteinstrand. Raw-fila har en oppløsning på 4608 x 3456 piksler. Bildet er skarpt, men det er nødvendig å skjære bort ganske mye av det for å bli kvitt de forstyrrende lyse steinene i forgrunnen, og da må også mye av bakgrunnen vekk for å få en grei komposisjon. Men hvor mye beskjæring tåler bildet egentlig? For å finne ut av det, ser vi på et utsnitt av bildet, forstørret opp til 1:1. Slik ser det ut når et 950 piksler bredt utsnitt vises over 950 piksler på skjermen. Det er tydelig at myrsnipa utgjør en for liten del av originalfila til at den vil tåle så mye beskjæring og forstørring som man kunne ønske:
For å gjøre en lang historie kortere ble Gigapixel AI tatt i bruk, og den 4608 piksler brede originalfilen ble justert opp til et 9216 piksler bredt bilde. Den kunstige intelligensen fylte ut med detaljer der det trengtes, og samme del av bildet ble da slik:
En vesentlig forbedring, og nå er det ikke lenger noe problem å beskjære hele bildet ganske mye.
Topaz Gigapiksel AI er alt i alt et svært nyttig verktøy dersom man ønsker å øke oppløsningen på allerede skarpe bilder. Og så fjerner det støy i samme slengen. Men de små filene med virkelig dårlig oppløsning og uskarpe motiver klarer det ikke å berge, selv om reklamen prøver å lure oss til å tro det. Som så mange andre har vel Topaz Labs funnet ut at man må smøre litt tjukt på for å lokke folk til å se nærmere på det de tilbyr.
Og man bør absolutt se nærmere på disse programmene. DeNoise er kort sagt utrolig bra, og kan fjerne (ikke bare redusere) bildestøy på omtrent alt av bilder. Sharpen AI gir også gode resultater, som går utenpå alt annet av skarphetskorrigering, men det er såpass plundrete å bruke at man bare har tid til å behandle noen få bilder på en kveldstime. Gigapixel AI på sin side er et spesialverktøy for å lage store filer av bilder som allerede er teknisk gode. Det berger IKKE lavoppløste bilder der pikslene er lette å se med det blotte øye.
Alle tre anbefales til sitt bruk.
I fjor høst kom Topaz Labs med et nytt program som slår sammen DeNoise, Sharpen og Gigapixel til ett. Det nye programmet heter Topaz Photo AI. Det høres jo fornuftig ut å kunne bruke alle de tre programmene på en gang uten å måtte gå ut av det ene og inn i det neste, men det koster litt. Nærmere bestemt 199 US$ (rundt 2000 kroner), det samme som man i skrivende stund må betale for de tre programmene samlet. Topaz DeNoise, som uten tvil er det programmet som gir mest for pengene, koster alene 79 US$. Både nytt og gammelt kan integreres i Lightroom, og alle er programmer du betaler én gang for (oppdateringer er imidlertid bare gratis det første året). Alle programmene kan testes ut i 30 dager, slik at du har mulighet for å se med egne øyne før du bestemmer deg.
1.2.2023