Для меня полосатость выглядит как шум 8-битного квантования, поскольку она очень похожа на синтетически сгенерированные изображения, где я видел то же самое и знаю, что происходило. Обычно 8 бит на цвет на пиксель достаточно, но не всегда. С медленно меняющейся плоской областью с небольшим шумом вы можете увидеть полосу с 8 битами, что, безусловно, выглядит следующим образом.
Нет, это скорее всего не ошибка вашей камеры. Я не смотрел, какова ширина исходных значений у Nikon D5100, но, скорее всего, больше 8 бит. Предполагая, что вы использовали почти полный динамический диапазон датчика, исходное изображение не будет иметь такого уровня полос. Проблема состоит в том, что почти все системы отображения используют 8 бит на цвет на пиксель, поэтому любое постобработанное изображение будет ограничено этим. Даже с более глубокой обработкой изображения на большинстве дисплеев вы все равно вернетесь к 8 битам / цвету / пикселю.
Это может звучать так, как будто вы облажались с физикой, но есть способ это исправить. Решение - дизеринг. Простой шаблон сглаживания 2x2 дает эффективно 10 бит / цвет / пиксель, чего достаточно для исчезновения полос. Смешение 8-битной интенсивности с фиксированным шаблоном 2x2 будет невидимым для практических целей. Даже если кто-то просматривает пиксели, будет очень трудно заметить изменение значения 1 между соседними пикселями. Самое смешное в дизеринге - это то, что он работает лучше, чем меньше он вам нужен.
Хотя есть одна ошибка. Хотя сглаживание от исходного до окончательного 8-битного изображения устранит полосы для практических целей, это вызовет проблемы с некоторыми схемами сжатия. Сжатие JPG может решить, что соседние значения достаточно близки и «пропустить» сглаживание. Другие схемы могут плохо сжиматься. Сжатие LZW, как обычно в файлах TIF, будет работать хорошо. Если конечным результатом является JPG, выберите максимально возможный уровень «качества» (обычно 100) и проверьте, сглаживает ли он сглаживание или нет. Возможно, вам придется придерживаться схем сжатия без потерь.