Topaz Denoise AI vs DxO PureRAW

[Guillermo Luijk]

Sí que es un dilema.
Fotografía computacioal
Me imagino entonces que una foto de móvil tampoco podrá usarse en forense.
Y al paso que van las marcas, pronto ninguna

No todo es lo mismo. El Modo noche y el HDR de los móviles por ejemplo son apilados de exposición, la información proviene en todo momento de la escena.

Salu2!

[Guillermo Luijk]

Comparación DxO PureRAW (modo Deep Prime con enfoque desactivado) vs Topaz Denoise AI (modo RAW con reducción de ruido y detalle por defecto):

Importante hacer clic para ver al 100%:


Me quedo con DxO PureRAW. Topaz Denoise da un acabado muy acuarelado y con los textos hace cosas rarísimas (parece que los subraye ), aunque va más lejos en la recuperación de texturas ocultas en el ruido, pero por el mismo motivo se "inventa" más cosas. Los parches de color los deja con más ruido.

Diría que Topaz tiene un comportamiento más estándar (por imprevisible) de las redes neuronales imitando texturas de las cuales ha aprendido. Durante la instalación pude ver que se cargaban varios archivos relacionados con Tensorflow (la librería de deep learning de Google).

Salu2!

[afloresa]

Venga Guillermo tu que sabes hacerlo bien, una comparacion del pure con el Nonoise AI 2022 cuando puedas, gracias

[Guillermo Luijk]

Buah qué perezón ya. No me gusta instalar cosas en el PC. Te paso el testigo

Salu2!

[Rafa18]

Comparación DxO PureRAW (modo Deep Prime con enfoque desactivado) vs Topaz Denoise AI (modo RAW con reducción de ruido y detalle por defecto):

Importante hacer clic para ver al 100%:


Me quedo con DxO PureRAW. Topaz Denoise da un acabado muy acuarelado y con los textos hace cosas rarísimas (parece que los subraye ), aunque va más lejos en la recuperación de texturas ocultas en el ruido, pero por el mismo motivo se "inventa" más cosas. Los parches de color los deja con más ruido.

Diría que Topaz tiene un comportamiento más estándar (por imprevisible) de las redes neuronales imitando texturas de las cuales ha aprendido. Durante la instalación pude ver que se cargaban varios archivos relacionados con Tensorflow (la librería de deep learning de Google).

Salu2!

Gracias por la comparativa Guillermo.

A mi el texto tratado con Topaz me parece más nítido, apesar de esos subrayados que comentas.

En temas de texturas estoy contigo, me quedo con DxO PureRAW.

[Guillermo Luijk]

A mi el texto tratado con Topaz me parece más nítido, apesar de esos subrayados que comentas.

Como que es más nítido que el original, algo obviamente imposible si no se ha aplicado algún proceso de enfoque. Vamos que esa mayor nitidez no es un punto a favor sino otro defecto de cara a la fidelidad (le puse la nitidez que sugería el programa). He procesado los tres DNG exactamente igual.

Salu2!

[Rafa Buscaret]

Como era de esperar, ninguno es perfecto. Pero dependiendo del tipo de fotos que se haga, uno ya sabe por cual decantarse.
Personalmente, prefiero el PureRaw.
Muchísimas gracias por el curro, Guillermo.

[Rafa18]

A mi el texto tratado con Topaz me parece más nítido, apesar de esos subrayados que comentas.

Como que es más nítido que el original, algo obviamente imposible si no se ha aplicado algún proceso de enfoque. Vamos que esa mayor nitidez no es un punto a favor sino otro defecto de cara a la fidelidad (le puse la nitidez que sugería el programa). He procesado los tres DNG exactamente igual.

Salu2!

Hombre visto así, si.

[Guillermo Luijk]

Tenía curiosidad por medir numéricamente la mejora en rango dinámico (o en relación S/N, que es equivalente) que proporciona DxO PureRAW. He calculado la relación S/N sobre los 24 parches de esta tarjeta capturada a ISO25600:
- Una vez sobre un revelado neutro del RAW original (hecho con DCRAW)
- Otra sobre el DNG que produce DxO PureRAW a partir del anterior RAW




Y la verdad es que los números me han decepcionado un poco, porque la mejora es de aprox. 1,25EV o pasos de rango dinámico (lo que equivale a que el ruido se reduce aprox. al 40% del original):




Las curvas de relación S/N de las que provienen las cifras anteriores:



Digo que me ha decepcionado un poco porque visualmente habría apostado por al menos 2 pasos completos o casi. Pero creo que tiene una explicación: por una parte el ruido de color desaparece completamente. Pero sobre todo lo más llamativo es la distribución de ruido tan peculiar que produce DxO PureRAW: si se miran los histogramas anteriores, el RAW original tiene la habitual distribución gaussiana como era esperable. Sin embargo el ruido de DxO PureRAW es mucho más cercano a una distr. uniforme, es algo así como una gaussiana truncada lo que impide desviaciones grandes. Así aunque numéricamente no destaca como se podría pensar, visualmente es un ruido mucho más contenido, denso pero sin píxeles espúreos que se desvíen mucho por arriba o por abajo.

Salu2!

[Guillermo Luijk]

Pasado a limpio para que se pueda seguir mejor:

DxO PureRAW. Reducción de ruido con redes neuronales

Salu2!

[Rafa Buscaret]

Buen artículo. Resumen claro y bien estructurado del trabajo que hiciste.

[juaval]

Gracias Guillermo por tu trabajo y por compartir


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[habitacion104]

Gracias por los aportes, DxO PureRaw es el que parece tener un mejor comportamiento según lo veo en mi monitor

[luigimaloni]

Muy interesante el artículo Guillermo. Gracias por compartir tus conocimientos e inquietudes.


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[Pau]

Solo para aquellas fotos con demasiado ruido. Que nadie se vuelva loco ahora quitando ruido (como si éste fuera la peste) porque se va a quedar sin disco duro. El resultado es mas del triple de peso con el DNG final.

[Rafa Buscaret]

El resultado es mas del triple de peso con el DNG final.

Muy cierto, pero siempre te queda la opción de eliminar el DNG una vez pasado a TIFF o a jpg, guardando el RAW original si quieres.
La ventaja (y el inconveniente?) de PureRAW es que uno no interviene para nada en la conversión. Si por lo que fuese volvieses a necesitar el DNG en el futuro, obtendrías exactamente el mismo sin ningún trabajo de procesado por tu parte.

[Guillermo Luijk]

Lo que sale del programa es un TIFF de 16 bits a color, por eso ocupa tanto.

Salu2!