Какова оценка «истинного разрешения» Snapsort?

Позвольте мне начать с того, что термин «истинное разрешение» не имеет определенного значения. Это термин, который Snapsort использует, чтобы попытаться упростить значимые детали, которые может зафиксировать камера.

Разрешение — это, по сути, уровень детализации, который камера может зафиксировать. У вас может быть 200-мегапиксельная камера, но если бы изображение было не в фокусе, а у вас была бы только гигантская коричневая клякса, значимое разрешение было бы практически нулевым, потому что вы не можете разобрать какой-либо уровень детализации.

Большое количество факторов влияет на количество деталей, которые вы можете запечатлеть, качество, скорость и четкость объектива, положение в кадре, на которое вы смотрите (в центре, как правило, более высокая детализация, чем снаружи), размер сенсора. (и, следовательно, дифракционный предел), уровень шума на датчике, даже атмосферные условия могут повлиять на общий уровень реальных значимых деталей, которые могут быть захвачены камерой.

«Истинное разрешение» — это просто попытка Snapsort обобщить это до легко потребляемого числа, но, поскольку это грубое упрощение сложной темы, оно также почти бесполезно. Например, один дешевый объектив может иметь суперрезкий центр, но разваливаться по углам. Это приведет к низкому общему разрешению из-за среднего, однако другой объектив, который в целом однороден, но довольно низкого качества, может в конечном итоге быть помечен как более высокое «общее разрешение».

Проблема в том, что если вы делаете портрет, например, с объектом в центре, вы можете не заботиться о резкости по краям, поскольку все нужные вам детали будут в центре. Таким образом, объектив с более низким разрешением был бы лучшим выбором.

Snapsort — хороший источник сравнения базовых характеристик между камерами, но большая часть их информации чрезмерно упрощена и, следовательно, бесполезна. Не придавайте большого значения их сравнениям, поскольку они не особенно заслуживают доверия или надежны.

«Истинное разрешение» — это термин, который этот конкретный сайт (snapsort.com) придумал в попытке учесть тот факт, что размер и плотность пикселей также играют важную роль. Вы можете проверить всю их страницу об этом здесь . Не существует стандартного отраслевого термина под названием «истинное разрешение».

Они рассчитывают его на основе размера диска Эйри, учитывая максимум четыре пикселя на диск Эйри при f/5,6. Идея заключается в том, что большая плотность пикселей, превышающая четыре на диск Эйри, не дает никакой дополнительной детализации. Итак, учитывая физический размер сенсора и возможные фокусные расстояния объективов, они, кажется, пытаются рассчитать отдельную меру от фактических мегапикселей — больше похоже на «эффективные» мегапиксели для измерения способности сенсора улавливать детали.

Это спорный вопрос, и я боюсь, что единого общепринятого определения вы нигде не найдете. Рассматриваемый веб-сайт использует относительно простой расчет, который на самом деле не охватывает все задействованные переменные (и ответ rfusca касается этого).

«Самый правильный» ответ (если это был один из тех запутанных вопросов с несколькими вариантами ответов с несколькими частично правильными ответами) касается функции передачи модуляции (MTF); то есть детали какого размера, при каком уровне контрастности сенсор может записывать и переводить в пиксели. То есть ответ приходит экспериментальным путем, когда делаются тестовые снимки (или проецируются изображения непосредственно на датчик) и определяется, какого размера должен быть узор, прежде чем он будет визуализирован с приемлемым уровнем контрастности и детализации.

У типичного датчика Байера (или с аналогичными датчиками цветовой матрицы) это число никогда не может быть таким же, как количество элементов датчика. Поскольку каждый сенсорный элемент записывает только один цвет, необходимо проконсультироваться с его соседями для получения информации о цвете, прежде чем можно будет определить значение любого одного пикселя. В лучшем случае вы можете ожидать «истинное» разрешение, которое составляет примерно 1/sqrt(2) от числа сенсорных элементов/пикселей. (Очевидным исключением здесь является многокадровая студийная камера, такая как задняя камера Hasselblad 50MS, которая имеет фильтр Байера, но делает четыре последовательных изображения, каждое из которых сдвинуто на один пиксель, так что каждый пиксель в изображении имеет собственную полную информацию о цвете, записанную вместе с информация о яркости)

Существует также фильтр сглаживания (оптический фильтр нижних частот), который следует учитывать, если он есть. Его задача состоит в том, чтобы преднамеренно размыть изображение на контролируемую величину в контролируемых направлениях, чтобы предотвратить появление артефактов изображения (таких как муаровые узоры) на изображении, когда размер и рисунок деталей приближаются к размеру и рисунку элементов датчика. То есть количество деталей, которые вы можете записать, намеренно ограничено меньшим, чем теоретически может записать голый датчик.(предел Найквиста) на некоторую величину, чтобы предотвратить появление ложных деталей в выходном изображении. Это несколько перекрывается с разрешением, которое вы теряете из-за фильтра массива цветов, поэтому эффект не является кумулятивным. (То есть вы не можете просто умножить потери массива цветовых фильтров на потери оптического фильтра нижних частот и получить число.)

В лучшем случае датчик Байера будет иметь только около 70% отношения данных к пикселю. Монохромные датчики, изготовленные таким образом или в результате вторичной модификации, а также датчики типа Foveon, когда они не «задушены» оптическим фильтром нижних частот, приближаются к 100%. (Ровно на 100 % вы никогда не можете быть уверены, видите ли вы настоящие данные или артефакт алиасинга. Это фундаментальная проблема с дискретными данными; «больше», чем корзины, в которые вы его записываете. И именно поэтому датчики с очень высоким разрешением в большинстве случаев могут обойтись без оптических фильтров нижних частот — вы редко записываете что-то, что имеет повторяющийся шаблон, достаточно маленький, чтобы вызвать проблему. с одной стороны,

Есть и другие факторы, влияющие на количество реальных деталей, которые вы можете записать, например собственный шум датчика и схемы считывания. Поскольку «эффективные мегапиксели» зависят от того, действительно ли вы можете видеть детали изображения, все, что нельзя легко отличить от шума, на самом деле не считается. С очень шумным датчиком могут потребоваться совокупные данные нескольких соседних пикселей, прежде чем вы сможете объективно определить, что представляет собой информация об изображении. Это не обязательно ужасно; Nokia использует крошечный 41-мегапиксельный датчик в некоторых своих устройствах для создания 5-мегапиксельных изображений, что позволяет ей иметь эффективный «цифровой зум» и компенсировать все потери данных.

Начнем с разрешения, которое не совпадает с плотностью пикселей сенсора, которую обычно называют разрешением.

Чтобы получить фактическое разрешение комбинации камеры и объектива, вы должны сфотографировать диаграмму разрешения и использовать полученное изображение, чтобы определить, сколько строк можно воспроизвести. Вы бы измерили разрешение для основных горизонтальных, вертикальных и диагональных линий.

Ссылка: Объяснение таблиц разрешений при тестировании камеры

Похоже, что этот веб-сайт делает некоторые расчеты на основе размера и типа сенсора, чтобы определить, какой может быть максимальная полезная плотность пикселей с теоретически идеальным объективом. «Истинное разрешение» будет ниже, чем плотность пикселей датчика, если у датчика больше пикселей, чем он может фактически использовать.

Они упрощают гораздо более сложный мир. ваше истинное разрешение будет произведением объектива и сенсора. но разрешение объектива (лп/мм) будет зависеть как от его настроек, так и от его качества. поэтому, чтобы сделать эти преобразования, им нужно сделать много предположений. Чтобы пролить свет на сложность разрешения:

Прежде всего, MP не является мерой разрешения. В реальном мире это начинается с пар линий (черных и белых смежных линий), которые проецируются и сжимаются на плоскости датчика. точка в реальном мире окажется не точкой, а кругом, который тоже зависит от длины волны. ваш датчик сэмплирует их в определенном цифровом разрешении. Результат этого зависит от размера сенсора и количества пикселей в каждом направлении. разрешение обычно близко (не всегда равно) друг к другу по осям X и Y. Объективы также должны быть близко друг к другу в каждом направлении. это означает, что сенсор 4000x3000 36*24 мм будет иметь одинаковое разрешение по осям X и Y, но не по диагонали! Допустим, объектив со светосилой 120 л/мм проецирует эти линии, поэтому они идеально выровнены на сенсоре 4000x3000. Тогда получится идеальная картинка — но только если это монохромная камера! Если линии не выровнены, получится муар. Поэтому производитель добавляет фильтр оптического размытия. то аккуратное изображение испортится. теперь вам нужно увеличить разрешение объектива, или приблизиться для лучшего увеличения и потерять половину изображения, или спроецировать на больший сенсор, чтобы раздвинуть эти «диски Эйри». добавьте в микс интерполяцию шаблона Байера, и вам нужно удвоить или учетверить ваше разрешение (по каждой оси, а не MP, которое будет в 4-16 раз выше).

Многие другие ответы сделали это излишне сложным и говорили о вещах, не имеющих отношения к ОП, поэтому позвольте мне попытаться быть более ясным:

Многие люди думают, что камера с большим количеством мегапикселей дает более четкие фотографии. Однако для данного размера сенсора существует ограничение на количество мегапикселей фактической информации, которую можно захватить. Превышение этого предела не помогает. Во всяком случае, это больно, потому что у вас есть файлы большего размера без заметной выгоды. Компании делают это, потому что они могут рекламировать более высокое число мегапикселей, чтобы обмануть людей, которые не знают ничего лучшего.

Snapsort пытается зафиксировать это число как «истинное разрешение». В вашем случае у вас заявлена ​​камера на 16 мегапикселей, но ее истинное разрешение всего 9,7 мегапикселей. Это означает, что ваша камера не может зафиксировать больше деталей, чем если бы она была оснащена 9,7-мегапиксельным сенсором.

Если вы купили эту 16-мегапиксельную камеру вместо идентичной в остальном 12-мегапиксельной камеры, скажем, думая, что получите более подробные фотографии, вы были обмануты :) И 16-мегапиксельная, и 12-мегапиксельная камеры на самом деле являются 9,7-мегапиксельными камерами.

Обратите внимание, что это все теоретически — Snapsort на самом деле не измеряет производительность камеры, делая фотографии с ее помощью. Вместо этого он выполняет некоторые математические вычисления на основе размера сенсора, чтобы определить его «истинное разрешение».

«Истинное разрешение» также является верхним пределом. На самом деле вы можете не получить 9,7-мегапиксельной детализации с этой камеры, но вы, конечно, не получите больше.

До сих пор мы говорили только о сенсоре, но объектив камеры может и снижает качество фотографий. Возвращаясь к нашему предыдущему примеру, ваша камера с «истинным разрешением» 9,7 мегапикселей может быть оснащена объективом, который позволяет датчику захватывать информацию размером всего 5 мегапикселей. Это похоже на просмотр в размытый бинокль — даже если у вас отличное зрение, вы не сможете разглядеть детали, которые могли бы иначе. По той же аналогии, возможно, датчик может захватить 9,7 мегапикселей информации, но не при просмотре через эту размытую линзу.

Компания под названием Dxomark пытается зафиксировать это в метрике, называемой «перцептивные мегапиксели». Например, объектив Sony E-mount 35mm F1.8 имеет перцепционное количество мегапикселей 11 . Это означает, что независимо от того, установите ли вы этот объектив на камеру, рекламируемую как 11-мегапиксельную, 24-мегапиксельную или 200-мегапиксельную, вы не получите более четких фотографий.

Итак, если вы сравниваете камеры или объективы, у вас есть три измерения, которые вы можете использовать, чтобы определить, насколько они резкие:

1. Рекламируемые мегапиксели.
2. «Истинное разрешение» Snapsort
3. «Воспринимаемые мегапиксели» Dxomark.

Из них перцептивные мегапиксели являются наиболее точным измерением, поскольку они учитывают как камеру, так и объектив, и выводятся из реальных измерений. Второй лучший показатель — «истинное разрешение» Snapsort. Не обращайте внимания на мегапиксели, заявленные производителем, потому что это всего лишь цифра на бумаге, которая на практике никогда не будет достигнута вашей камерой.

Важнее всего то, что резкость/разрешение — это только один из аспектов выбора камеры. Не выбирайте вслепую самую резкую камеру. Существует множество факторов, таких как производительность при слабом освещении, точность и скорость автофокусировки, срок службы батареи, поддержка сменных объективов, размер сенсора, тип камеры (зеркальная, беззеркальная, суперзум, телефон, компактная), подходит ли она для вашего карман и так далее. Не ориентируйтесь только на разрешение камеры, когда принимаете решение.

Для моей камеры истинное число мегапикселей указано так же, как и фактическое число мегапикселей, поэтому я не думаю, что нам следует придавать этому числу слишком большое значение. На сайте также указан размер сенсора и размер пикселя. Размер пикселя также можно рассчитать, разделив площадь сенсора на количество мегапикселей. Если вы возьмете квадратный корень из этого числа, вы получите размер пикселя как расстояние между двумя соседними пикселями. Затем вы можете рассчитать максимальное разрешение, которое теоретически можете получить, разделив его на фокусное расстояние объектива. Например, расстояние между пикселями на датчике моей камеры составляет 4,2 микрометра, деление его на фокусное расстояние объектива 50 мм дает разрешение 8,4 * 10 ^ (-5) радиан = 4,8 * 10 ^ (-3) градусов = 17 угловых секунд.

На практике разрешение будет хуже 17 угловых секунд из-за шума, дефектов объектива, фильтра нижних частот, слегка размывающего изображение для удаления артефактов. Это подробно обсуждается в других данных ответах. Но приложив большие усилия, вы можете приблизиться к теоретическому пределу, если сможете сделать несколько снимков и объединить их в постобработке (например, в строфотографии или пейзажной фотографии).

Дифракция становится важной при числах F около 7. Точечный источник с длиной волны лямбда будет иметь угловое рассеяние тета (измеренное от направления источника) тета = 1,22 лямбда/d, где d — диаметр линзы. Если 2*theta равно угловому размеру пикселя 8,4*10^(-5) радиан, то часть дифракционной картины до ее первого минимума примерно полностью покрывает один пиксель. Если дифракционная картина делается шире, так что тета равна угловому размеру пикселя, то соседний пиксель все равно не будет получать много света, потому что он имеет минимальную интенсивность дифракционной картины, и вблизи этой точки изменение интенсивности невелико. Для зеленого света лямбда = 500 нанометров, поэтому для моей камеры это происходит при d = 7,3 мм, что соответствует числу F 50/7,3 = 6,9. Обратите внимание, что это не t зависит от фокусного расстояния, поскольку тета также зависит от фокусного расстояния, тогда фокусное расстояние выпадает из уравнения для критического числа F, выше которого дифракция начинает ограничивать разрешение. В общем случае критическое F-число определяется как:

Критическое F-число = r/(1,22*лямбда)

где r — расстояние между соседними пикселями на сенсоре.

Просто вы можете обработать 4-мегапиксельное изображение с помощью фотошопа и увеличить его до 8-мегапиксельного изображения. Потом будут дублированные пиксели, но теоретически сейчас это 8мп изображение. Я считаю, что «истинное разрешение» snapsort означает фактическое разрешение изображения в пикселях без таких дублированных пикселей.