Достаточно ли 2 мегапикселей для снимков с разрешением HD?

HD-изображения имеют разрешение 1920x1080 = 2073600 пикселей = 2025 килопикселей = 1,98 мегапикселя.

Означает ли это, что мы можем делать снимки в формате HD с помощью 2-мегапиксельной камеры? Если нет, то почему?

Не буду педантичным, но я думаю, что принятое определение мегапикселя — это 1 миллион пикселей, а не 1 048 576. Таким образом, HD будет иметь 2,07 МП.
Я думаю, что в целом из-за округления не имеет большого значения, являются ли «мегапиксели» двоичными или десятичными. Мегапиксель — полезный термин, потому что он находится в диапазоне, в котором мы получаем полезные для человека небольшие числа с цифровыми камерами (пока). Это редко используется для обозначения точного значения — одна 16-мегапиксельная камера, скорее всего, будет генерировать фотографии с немного другим размером, чем у другой марки. По той же основной причине слово «килопиксель» не является настоящим словом, потому что нет конкретного случая, когда оно было бы полезно.
В основном да. На практике большинство людей не используют термин HD применительно к фотографии, если только они не используют его в маркетинговых целях, поскольку сегодня компании, похоже, стремятся приклеить термин HD ко всему. Если вы просматриваете изображения на телевизоре с разрешением 1080p, да, 2 МП будет отлично смотреться.
На мой взгляд, высокое разрешение почти всегда хорошо, потому что вы можете обрезать ненужные части, которые вам не нужны, и извлечь хорошие части фотографии. Если приходится экономить на разрешении, то вольготно фотографировать сложнее.

Ответы (4)

Если разрешение по длинной оси не менее 1920, а по короткому краю не менее 1080, то да, вы можете снимать HD-изображения без увеличения масштаба.

Тем не менее, из-за преимуществ передискретизации вы можете улучшить HD-изображение, захватив 16-мегапиксельное изображение, а затем изменив его размер с помощью наилучшего доступного метода изменения размера, например, с помощью интерполяции Ланцоша, если она доступна.

Еще одна проблема, с которой вы можете столкнуться, заключается в том, что 2-мегапиксельная камера не была разработана с учетом высокого качества изображения (*если только вы не говорите о чем-то вроде Canon EOS D2000 1998 года выпуска с неправильным соотношением сторон), поэтому они сэкономили на затратах. только датчик, но и остальная часть системы обработки изображений - низкоуровневая оптика, АЦП, обработка и т. д., что приводит к более низкому общему разрешению системы и IQ.

Я готов поспорить, что 90% фотографов, которым может быть полезен этот вопрос, не будут знать, что такое «интерполяция Ланцоша». ;PI использовал бы фразу «базовое уменьшение масштаба в Photoshop», которой более чем достаточно для усреднения пикселей, уменьшения шума и повышения резкости выходного изображения 1920x1080.
Помните мои тесты изображения с передискретизацией в другом вопросе, где я показал, что мелкая текстура сохранится в версии с уменьшенным масштабом, в то время как съемка непосредственно с этим разрешением не захватила текстуру? Я отметил, что конечный результат зависел от использования наилучшего доступного метода изменения размера. Я думаю, что я могу написать это :)
@jrista Я не знаю, какова ситуация в США, но здесь, в Европе, Lanczos и другие фильтры на основе ядра являются частью дошкольной программы;)
@jrista Почему бы не предоставить больше информации? Я не знаю, что это такое, но поскольку Майкл упомянул об этом, я могу исследовать методы интерполяции, чтобы узнать больше.

Нет, из-за фильтра Байера. На самом деле вам потребуется около 11 мегапикселей.

Что такое фильтр Байера

Датчики цветных камер используют фильтры Байера для захвата различных цветов. Фильтр Байера эффективно вдвое уменьшает разрешение сенсора для каждого цвета (хотя зеленого цвета остается чуть больше в шахматном порядке).

Каждый пиксель сенсора может улавливать только красный, зеленый или синий свет, но не все три цвета . Программный алгоритм должен позже интерполировать данные, чтобы воссоздать полноцветную фотографию с полным разрешением.

Демозаика

Этот процесс интерполяции (называемый демозаикой ) визуально восстанавливает большую часть эффективного потерянного разрешения, делая его снова довольно четким, но он может сделать это только с помощью довольно разумных предположений. Это не то же самое, как если бы вы изначально смогли сделать снимок с полным разрешением.

Например, в то время как демозаика довольно хорошо восстанавливает резкость, потерянную фильтром Байера, любые мелкие детали, такие как волосы, гребенчатые узоры или тонкие полосы, скорее всего, пострадают от алиасинга , который может проявляться в виде цветных интерференционных узоров:

( источник )

(Для иллюстрации на этих изображениях показаны очень плохие алгоритмы демозаики. Современные камеры — даже мобильные телефоны — используют гораздо более умные алгоритмы.)

Современные алгоритмы демозаики довольно умны и могут свести к минимуму эффект алиасинга, но все же не могут сохранить мелкие детали. Далекий частокол, снятый на цветной датчик 1920x1080, сохранит менее эффективное разрешение, чем изображение RGB 1920x1080, созданное компьютером или уменьшенное с большего датчика или отсканированное на сканере.

Как это влияет на разрешение

(и как я придумал цифру "11 мегапикселей")

Эффективное разрешение результирующего изображения после демозаики не выглядит так, как будто оно составляет половину разрешения, заявленного датчиком, из-за выигрыша, полученного с помощью интеллектуальных процедур демозаики, и того факта, что зеленый канал, который хорошо коррелирует с яркостью, имеет больше разрешение, чем другие цвета.

Но его все равно нужно было бы уменьшить на 50%, чтобы устранить любые потери из-за интерполяции. Если вы действительно хотите, чтобы ваше изображение было в «полном разрешении» без какой-либо потери деталей из-за интерполяции, вам потребуется датчик цвета с удвоенным разрешением, которое вы хотите, как по горизонтали, так и по вертикали, а затем выполните повторную выборку. результирующее изображение до 50%.

Чтобы захватить полное эффективное разрешение 1920x1080, датчик цветной камеры (с фильтром Байера, который включает 99% датчиков цветной камеры) должен иметь разрешение вдвое больше: 3840x2160. Это более 8,2 мегапикселя. Из-за обрезки сенсора (опять же из-за метода демозаики камеры) вам фактически потребуется около 8,8 мегапикселей, чтобы быть уверенным.

И это если у вашего сенсора идеальное соотношение сторон 16:9. Если ваш датчик имеет соотношение сторон 3:2, вам потребуется около 10,7 мегапикселей для захвата изображения 3840x2160, включая отброшенные области вверху и внизу, чтобы компенсировать соотношение сторон, и небольшую рамку для учета любой обрезки демозаики. .

Датчики без фильтров Байера

В то время как 99% сенсоров цветных камер используют фильтры Байера, некоторые используют альтернативную компоновку пикселей, но принцип тот же.

Есть также некоторые датчики цвета, которым вообще не нужен цветовой фильтр, например датчик Fovean X3 , но они все еще исключительно редки и имеют свои проблемы. Производители также склонны врать о количестве своих пикселей (чтобы быть конкурентоспособными с датчиками, использующими фильтр Байера, где количество пикселей всегда звучит намного более впечатляюще, чем оно есть на самом деле из-за вышеописанного фильтра).

Другая альтернатива, используемая некоторыми дорогими профессиональными видеокамерами, состоит в том, чтобы иметь три совершенно отдельных датчика, по одному для каждого из красного, зеленого и синего, и использовать светоделитель для создания одного и того же изображения на всех трех из них. Очевидно, что этого не может быть в цифровой зеркальной или компактной камере, или в любом обычном типе потребительской фотокамеры. Но это может объяснить, почему число пикселей на сенсорах профессиональных видеокамер нельзя сравнить с числом пикселей на цифровых зеркальных фотокамерах.

Но видео все равно использует субдискретизацию цветности!

(Только для технарей)

Несмотря на то, что видео (а иногда и JPEG) использует субдискретизацию цветности, ему все же нужен канал яркости, чтобы сохранить полное разрешение. В изображении с датчика Байера канал яркости по-прежнему необходимо вычислять с использованием процесса интерполяции, даже несмотря на то, что с хорошим алгоритмом демозаики может показаться, что он приближается к полному разрешению из-за высокой корреляции между яркостью и зеленым каналом в большинстве случаев. содержание.

Ваша 11-мегапиксельная математика предполагает, что байеровская демозаика не имеет ценности. Разумные люди могут не согласиться с точным числом, но это, безусловно, нечто менее драматичное.
Как кадр 3840X1216, который уже был интерполирован перед уменьшением размера, может быть более точным, чем кадр 1920X1080, который был интерполирован из массива Байера 1920X1080? Мне кажется, нам нужно, чтобы каналы RGB из большего изображения не интерполировались. Он должен быть в 2 раза шире и выше, чтобы можно было комбинировать один R, один B и 2 G пикселя , а не интерполировать их в каждый пиксель кадра 1920X1080.
@mattdm 2-кратное число просто основано на минимально необходимом понижении частоты дискретизации, чтобы полностью исключить любой эффект интерполяции. Вы правы в том, что фильтр Байера не уменьшает вдвое эффективное разрешение результирующего изображения — он сохраняет больше деталей. Но чтобы полностью исключить эффект интерполяции, необходимо вдвое уменьшить разрешение.
Уже поздно, и я немного устал, но разве ваша математика не предполагает, что массив Байера 4x4 представляет собой дискретный пиксель без перекрытия?
Если вы имеете в виду 2x2, то это эффективное предположение, да. Он основан на том, что цифра 2x является минимальной требуемой субдискретизацией по сравнению с исходными данными, чтобы полностью исключить необходимость интерполяции. Однако я не утверждаю, что каждая группа байеровских пикселей 2x2 хранит не больше информации, чем один пиксель RGB.
Ага, я сказал, что уже поздно... :) Я имел в виду 2х2. Однако, насколько я помню, алгоритм демозаики датчика перекрывается таким образом, что массив 4x4 фактически даст вам данные размером 9 пикселей. Хотя могу сильно ошибаться.
Вы были бы правы. Алгоритмы демозаики, чтобы обнаруживать шаблоны, должны учитывать диапазон окружающих пикселей при выполнении своих вычислений. По этой же причине алгоритмы демозаики в камере, как правило, обрезают несколько пикселей за края изображения — край может сбить с толку более простой встроенный алгоритм демозаики.
Я отрицаю этот ответ, хотя он хорошо написан, и вот почему: почти каждая камера с помощью интерполяции Байера дает изображения с тем же количеством пикселей, что и ее датчик. Это общепринято. Если говорить о 12-мегапиксельной цифровой фотографии, мы можем с уверенностью предположить, что она сделана с 12-мегапиксельной камеры, которая технически имеет 12-мегапиксельный датчик. С другой стороны, мы говорим о разрешении, но нам нужно учитывать соотношение сторон и качество изображения в целом. Интерполяция есть с потерей качества, которую она подразумевает, но это другой вопрос.
MattiaG: Я не вижу, чтобы этот ответ когда-либо подразумевал, что изображение X MP исходит от датчика Y (где Y ~ X/2) mP. Он говорит (правильно), что для захвата мелких деталей, которые не будут испорчены из-за шаблонов Байера (в мелких деталях допущения алгоритмов фактически терпят неудачу), вам нужно удвоить разрешение (в обоих измерениях, что приводит к коэффициенту x4 для И Кларк: это действительно помогает сначала интерполировать более мелкие детали, а затем передискретизировать для уменьшения размера, потому что это удваивает максимальную частоту сигнала, который вы можете захватить.
И при интерполяции вы угадываете неизвестные данные, что всегда означает, что вы делаете предположения, а при повторной выборке вы интерпретируете известные вам данные, чтобы они были более надежными.
Я думаю, что 11 мегапикселей - это слишком много, но это все же лучший ответ, так как другие полностью игнорируют фильтры Байера и цветовое разрешение.
Первая иллюстрация в этом ответе совершенно ложна и неверна. Взгляните на кривую отклика любого сенсора с маской Байера, и станет ясно, что некоторые из двух других цветов (фактически диапазон длин волн) проходят через каждый фильтр. То же самое относится и к колбочкам сетчатки глаза человека. Наш мозг конструирует «цвет» из разницы в интенсивности между тремя цветами. Я никогда не видел датчик с маской Байера без перекрытия между красными, зелеными и синими фильтрующими датчиками, и вы тоже этого не видели.
Кроме того, поскольку почти все детали, которые мы часто называем «разрешением», находятся в зеленой полосе для человеческого зрения, даже очень грубые алгоритмы демозаики дают сенсору с маской Байера около 1/2 разрешения от общего числа пикселей. Очень хорошие алгоритмы могут приблизить это значение к 1/√2.

Вы правы в том, что HD-изображение 1080p имеет разрешение чуть менее 2 мегапикселей .

Теперь вы должны быть осторожны при рассмотрении соотношения сторон вашей камеры. Если он изначально снимает изображения 16:9 и имеет 2 МП, то вам будет достаточно разрешения. Если камера оснащена датчиком формата 4:3, который чаще всего используется для небольших камер, 2-мегапиксельная камера, скорее всего, будет снимать изображение с разрешением 1680x1260. К сожалению, это не дает достаточного горизонтального разрешения.

С другой стороны, 3-мегапиксельная камера с сенсором 4:3 обычно создает изображения 2048x1536, которых достаточно для уменьшения масштаба и кадрирования до изображения 1080p.

Существует три распространенных видеорежима высокой четкости: Видеорежим: Размер кадра (ШxВ): Количество пикселей в изображении (разрешение) Тип сканирования

  1. 720p 1 280 x 720 921 600 (почти 1 МП) Прогрессивная
  2. 1080i 1 920 x 1 080 2 073 600 (> 2 МП) Чересстрочная развертка
  3. 1080p 1 920 x 1 080 2 073 600 (> 2 МП) Прогрессивная

это зависит от того, какое использование вы планируете. если вы хотите проецировать видео на большой экран (например, проектор), используйте более высокий видеорежим, по крайней мере, 1080p, что, конечно же, требует более высокого разрешения (что означает большее количество мегапикселей) для плавного проецирования изображения. Обратите также внимание на то, что использование более высокого разрешения означает большее потребление места на карте памяти и потребует более высоких характеристик вашего ПК для редактирования видео. Но если вы планируете проецировать на небольшой экран (ноутбук, ПК), подойдет 720p.

Специальное примечание о типе сканирования Прогрессивный — это способ отображения, хранения или передачи движущихся изображений, при котором все строки каждого кадра рисуются последовательно. Основное преимущество прогрессивной развертки заключается в том, что движение выглядит более плавным и реалистичным.

Чересстрочная развертка - обычно используется в аналоговом телевидении и ЭЛТ, представляет собой метод удвоения воспринимаемой частоты кадров, вводимой с сигналом, без использования дополнительной полосы пропускания. Главной проблемой этого является межстрочный твиттер. Например, человек на телевидении, одетый в рубашку с мелкими темными и светлыми полосками, может появиться на видеомониторе так, как будто полосы на рубашке «щебечут». Этот эффект наложения проявляется, когда объект содержит вертикальные детали, которые приближаются к горизонтальному разрешению формата видео.

Достаточно ли 2 мегапикселей для снимков с разрешением HD?
СпросиСетьПолитика конфиденциальности1y, 0v