我用DxO的Photolab也有好几年了，以前一直觉得它的降噪点功能很强大，但与其他几家的比也还是各有千秋，特别是Topaz的Denoise，支持raw和jpg，不像Photolab只支持raw。但从2020年DxO在Photolab 4推出深度降噪DeepPRIME后它的降噪功能就像开了挂，其结果是把原来噪得根本没法看的照片变得一点噪点没有，还保持了暗部的细节，即使后期把暗部提亮也还是清楚的。和同类软件的降噪功能比简直是一骑绝尘（当然2024年Adobe在Lightroom/Camera Raw推出的深度去噪也很强大）。我以前也了解过一些DeepPRIME的原理，这次借着蓝总几个有关降噪帖子的东风，再花了点时间深挖了一些有关的信息，试图进一步理解深度降噪的过程，也试图解答几个与之有关的问题。下面分享一下我的收获，望大家不吝赐教！

1. 为什么DeepPRIME只支持raw文件？

这是因为这个技术的核心就是基于对去马赛克前的raw data进行分析，使得降噪和去马赛克得以同时进行。

我们知道相机里的感光元件都是“色盲”，为了得到彩色的画面，每个感光元上都贴了一块彩色滤片，对每个2x2的矩阵，颜色依次是红蓝绿绿。这样在raw文件中的每一个像素就只有一种颜色。要得到这个像素其他两个颜色的数值，就得靠附近具有同颜色像素的数值去“猜”，而这个猜的过程就叫去马赛克（demosaicing)。去马赛克前，图像的噪点信息最为清楚，也最容易去除，去马赛克后这些信息损失殆尽，转换成了更加混沌的噪点，很难在不损失细节的前提下消除。但如果在去马赛克之前降噪，又会影响去马赛克的质量。DxO于是就发明了独家秘笈：根据对去马赛克前噪点信息的分析，让去马赛克和降噪同时进行！

下面看一看去马赛克前raw文件长啥样？（文件来自DxO网站，ISO 25000， f/5.6, 1/2000。用RawTherapee打开）

1 怎么这么绿？有一半的像素都被加了绿色滤片，能不绿吗。

2 放大到400%下看看这张ISO两万五照片的噪点情况如何？噪点还是不少，但大都是孤立的。

3 变成单色看得更清楚：噪点主要在背景，羽毛上很干净。

4 在DxO PhotoLab里直接去马赛克（不同时降噪）后的结果。背景的噪点像是被混合、被扩散了，羽毛上出现了与纹理垂直的条纹。

5 这是同时进行去马赛克和降噪（DeepPRIME XD/XD2s)的结果，虽然看起来有点糊，但要知道这是对ISO两万五的图像去噪，还是放大400%后的效果。

6 这是整体的效果（关掉了除降噪外所有PhotoLab预设的矫正）

 2. AI在深度降噪中起了什么作用？

根据ChatGpt的说法，DeepPRIME采用了AI中处理和理解图像数据的深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network，简称CNN）用多层次方法获取和处理去马赛克前的信息：

1. 在卷积层（Convolutional Layer）用被称为卷积核（Kernel / Filter）的小方格（比如 3 × 3 或 5 × 5 的像素矩阵扫描整个文件用来提取特征，不同的卷积核提取不同的特征。

2. 在池化层（Pooling Layer）对提取的特征进行压缩和降维，大幅减少了计算量，还让网络具备了“平移不变性”（即无论一只猫在照片的左边还是右边，AI 都能认出它是猫）。

此外，在训练这个模型时，也大量应用了类似的神经网络，对各种厂家的传感器特征和海量的图片资料进行深度学习。在上述的分析过程中得以迅速分辨出噪点和真实细节（如动物的毛发，植物的纹理等等），并在后面的去马赛克和降噪中精准去掉噪点，保留细节。

  3. 用JPG格式拍照，如何解决噪点的问题？

实事求是地讲，我觉得在光线充足，相机曝光设置正确，不需要在后期做太大修正的情况下，用JPEG格式拍出来的照片不比用raw的差。况且各个厂家都花大力气在直出的JPEG文件里加上本场特有的风格，且提供多种变化供客户选择，比如富士的“胶片模拟（Film Simulations）”、佳能的“照片风格（Picture Styles）”等等，能让用户轻松切换风格，不必在后期费劲。

对于需要很高的ISO情况下，各个相机也都提供了降噪功能（尼康是“高ISO降噪”，只有“开启”和“关闭”），如用JPEG格式，打开这个格式即可，但降噪效果明显不如raw格式（如果用DxO）。

JPEG格式的最大问题是禁不起在后期加大明暗或色彩的对比度，包括提亮暗部使其暴露更多细节。在JPEG格式下，每个颜色通道只有256个亮度值（0-255），在从raw到JPEG转换中很多暗部的细节就永远损失掉了。如果后期提亮这些部分，得到的只是一些新增的噪点，除非用AI“脑补”出无中生有的细节。这是AI的另一种用途。另外如果在后期想要加大明暗对比度或颜色对比度，也很容易出现类似水印木刻的效果（banding）,这也是为什么向右曝光（ETTR）很多情况下对JPEG不成功的原因。

7 Banding