标题就是问题。在尝试制作噪声最小的图片过程时，我使用：
- 拍摄场景的稳定连拍
- 对齐镜头（使用笨拙的自制 python 程序，使用 Opencv 或更糟糕的内部自动对齐 Photoshop 功能）
- 将镜头对准图层
- 将它们转换为智能对象并使用 Mean 或 Median 堆叠它们
我将最后一部分与自动混合功能进行了比较，似乎自动混合对降噪几乎没有任何作用，而数学上的堆叠产生了最佳效果。
最佳场景类型：
- 静态：平均堆叠
- 运动：中值堆叠
两者最差：
- 自动混合
如果 Auto-Blend 对降噪没有任何作用，那么它的用例是什么？
Adobe 在功能描述中声称“堆叠图像混合了每个相应区域中的最佳细节。此选项最适合对齐图层。”
自动混合图层
自动混合用于在最终合成图像中拼接或组合具有平滑过渡的图像。它旨在混合全景图或拼贴画的图像，或组合同一图像的多次曝光以扩展景深（更多的物体在焦点上）。使用自动混合时，Photoshop 会创建复杂的图层蒙版以将您的图像混合在一起，从而为您节省大量的蒙版时间。它像其他从图像中添加和删除元素的 PS 工具一样是“内容感知”的。
自动混合没有明确定义。 虽然它在幕后显然非常复杂，但 Adobe 的工具文档有限且含糊不清。例如，在描述自动混合中的“堆叠图像”选项时，Adobe 写道它“混合了每个相应区域的最佳细节”。 在那句话中，“Blends”是模棱两可的，“best”是主观的，“details”没有定义， “相应区域”的边界是什么也没有解释。与 Median Stacking 不同，Auto-Blend 是一个Black Box，最好根据输入和输出而不是其内部工作原理来理解。
中值堆叠
中值堆叠是一种像素颜色“平均”技术。它通常用于减少低光拍摄的噪音，也可以去除内容。它返回图像堆栈 (RGB) 中每个像素位置的中值通道值。该工具不是“内容感知”的。
来自 3 个图像的中值堆栈 1 个 RGB 像素
图片 2
图片 3
12070
150
5167
45
140
145样本图像
下面是 4 张图片，每张都有 4 个象限中的 3 个失焦
下面是 4 张图片，每张都有 4 个象限中的 3 个失焦并且还有颜色差异