Op een dag vroeg ik me af: 'Waarom zijn de RAW-bestanden van mijn camera? Nikon D700 zo weinig wegen?'. Terwijl ik op zoek was naar een antwoord, vond ik een aantal zeer interessante informatie.
Over pixelkunst
Dus tijdens het fotograferen gebruik ik soms het RAW-bestandsformaat (Nikon noemt het NEF - Nikon Electronic Format - Nikon's elektronische bestandsformaat). RAW-bestanden van Nikon bepaalde instellingen hebben, Ik gebruik meestal 14-bits kleurdiepte met verliesvrije of geen compressie. Over het algemeen wegen 14-bits ongecomprimeerde NEF-bestanden ongeveer 24.4 MB. In de onderstaande afbeelding heb ik de grootte van mijn bestanden in bytes weergegeven.
NEF-bestandsgrootten op mijn Nikon D700-camera
Zoals u kunt zien, zijn de bestanden bijna even groot. Neem bijvoorbeeld het bestand ARK-4820.NEF, het gewicht is 25 bytes of 621 MB. Bytes naar Megabytes worden heel eenvoudig vertaald:
25 / 624 = 760
Ik wil uw aandacht vestigen op het feit dat het verschillende gewicht van RAW (NEF)-bestanden te wijten is aan het feit dat ze niet alleen nuttige 'onbewerkte' informatie bevatten, maar ook een kleine voorbeeldafbeelding, evenals EXIF gegevensmodule. Het voorbeeldbeeld wordt gebruikt om het beeld snel op de cameramonitor te bekijken. De camera hoeft tijdens het snel bekijken geen zwaar 25 MB-bestand te downloaden, maar haalt gewoon een miniatuurafbeelding eruit en toont deze op het display. Deze afbeeldingen zijn hoogstwaarschijnlijk gecodeerd met JPEG en het JPEG-algoritme is zeer flexibel en vereist een andere hoeveelheid informatie voor opslag voor elke afzonderlijke miniatuur.
14-bits kleurdiepte betekent dat elk van de drie primaire tinten gecodeerd met 14 bits geheugen. Wanneer u bijvoorbeeld op de 'vraagteken'-knop klikt op het bijbehorende menu-item van de camera Nikon D700 u kunt het volgende lezen:
'NEF (RAW)-beelden worden opgenomen met 14-bits kleurdiepte (16384 niveaus). Tegelijkertijd zijn de bestanden groter en nauwkeuriger reproductie van tinten'
De kleur wordt gevormd door drie basistinten te mengen - rood R (Rood), blauw B (Blauw), groen G (Groen). Als we dus 14-bits kleurdiepte gebruiken, kunnen we elk van de 4 kleuren krijgen. (elk van vier miljard driehonderd achtennegentig miljard zesenveertig miljoen vijfhonderd elfduizend honderd en vier kleuren).
Het is gemakkelijk te berekenen: 16384 (R) * 16384 (G) * 16384 (B)
In feite is 4 miljard veel meer dan nodig is voor normale kleurweergave, er wordt zo'n groot aanbod aan kleuren gebruikt voor eenvoudige beeldbewerking. En om één 'pixel' van de afbeelding op deze manier te coderen, zou het nodig zijn 42 bits geheugen:
14 bit R + 14 bit G + 14 bit B = 42 bits
Мой Nikon D700 maakt afbeeldingen van maximale kwaliteit 4256 bij 2832 pixels, wat precies 12 pixels oplevert (ongeveer 052 miljoen pixels, of gewoon 992 MP). Als afbeeldingen van mijn . coderen Nikon D700, zonder het gebruik van compressie- en datacompressie-algoritmen, en met een 14-bits kleurdiepte, blijkt dat je 506 bits aan informatie moet gebruiken (225 bits / pixel maal 664 pixels). Dit is gelijk aan 42 bytes of 12 MB geheugen.
Vraag: waarom wordt berekend dat er ongeveer 60 MB geheugen nodig is voor één afbeelding, maar in werkelijkheid krijg ik bestanden van slechts 24.4 MB? Het geheim zit hem in het feit dat het originele RAW-bestand geen 'echte' pixels opslaat, maar informatie over de subpixels van de CMOS-matrix Nikon D700.
In de beschrijving van de camera vind je het volgende:
excerpt uit de instructies voor de Nikon D700
Dat wil zeggen, de instructies zeggen over 'effectieve pixels' en over het 'totale aantal' pixels. Het aantal effectieve pixels is heel eenvoudig te berekenen, maak gewoon een opname in JPEG L Fine-modus en krijg een beeld van 4256 bij 2832 pixels, wat gelijk is aan de 12 pixels die eerder zijn beschreven. Als we naar boven afronden, krijgen we de 052 MP aangegeven in de instructie. Maar wat is dit 'totale aantal pixels', waarvan er bijna een miljoen (992 MP) meer (12.1 MP) zijn?
Om dit te begrijpen volstaat het om te laten zien hoe de lichtgevoelige camerasensor eruit ziet. Nikon D700.
Bayer-filter
Als je goed kijkt, creëert de Bayer-matrix geen 'veelkleurig' beeld. De matrix registreert eenvoudig groene, rode en blauwe stippen, met twee keer zoveel groene stippen als rode of blauwe stippen.
'Niet echte' pixel
In feite bestaat deze matrix niet uit pixels ('in de gebruikelijke zin'), maar uit subpixels of registrarcellen. Doorgaans implicerendat een pixel een punt in een afbeelding is dat elke kleur vertegenwoordigt. Op een CMOS-sensor Nikon D700 er zijn alleen subpixels, die alleen verantwoordelijk zijn voor de drie hoofdtinten, op basis waarvan 'echte', 'multi-color' pixels worden gevormd. De Nikon D700 heeft ongeveer 12 van deze subpixels, in de handleiding ook wel 'effectieve' pixels genoemd.
Er zitten geen 'echte' 12 MP op de Nikon D700 sensor. En de 12 MP die we in de uiteindelijke afbeelding zien, is het resultaat van een harde wiskundige interpolatie van 12.87 Mega subpixels!
Gemiddeld wordt elke subpixel door algoritmen omgezet in één echte 'pixel'. Dit gebeurt door aangrenzende pixels. Hier is gewoon verborgen'pixel straat magie'. Evenzo is 4 miljard kleuren ook het werk van het debayerization-algoritme.
Het hoofdidee van het artikel: subpixels en pixels. Er worden 12 miljoen subpixels aan ons verkocht voor de prijs van 12 miljoen 'echte pixels'.
Heel grof gezegd noemden marketeers de subpixels van het Bayer-filter 'pixels' en maakten zo een vervanging van de betekenis van woorden. Alles hangt samen met wat u precies onder het woord 'pixel' moet verstaan.
Laten we terugkeren naar de berekeningen van het aantal bestanden. In feite slaat het NEF-bestand slechts 14 bits informatie op voor elke subpixel van het Bayer-filter, wat eigenlijk dezelfde tintdiepte is. Aangezien er 12 van dergelijke subpixels op de matrix zijn (het aantal is bij benadering, aangegeven in de instructies), vereist de opslag van de informatie die daaruit is verkregen:
12 * 870 bits=000 bits of 14 MB
En toch kreeg ik op geen enkele manier de 24,4 MB die ik op mijn computer waarneem. Maar als we gegevens toevoegen van EXIF en JPEG PreviewImage, kunt u de eerste 24,4 MB krijgen. Het blijkt dat het RAW-bestand ook opslaat:
24,4-21,48=2,92MB extra gegevens
Belangrijk: soortgelijke berekeningen kunnen worden gemaakt voor camera's met CCD-sensoren en RAW-bestanden zonder compressie - Nikon D1, D1h, D1x, D100, D200, evenals JFET (LBCAST)-matrices - Nikon D2h, D2hs. In feite is er geen verschil Is het CCD of CMOS? – ze gebruiken nog steeds het Bayer-filter en subpixels om het beeld te vormen.
Maar Sigma-camera's met Foveon-matrices hebben een veel grotere RAW-bestandsgrootte voor dezelfde 12 MP in vergelijking met een CMOS-matrix die één echte pixel codeert met drie pixels primaire kleuren (zoals verwacht), dit bevestigt alleen maar mijn redenering. Trouwens, er verscheen er nog een op Radozhiv interessant artikel и nog een.
Bevindingen
Camera's die Bayer-filtermatrices gebruiken (CCD, CMOS - het maakt niet uit) niet het gedeclareerde werkelijke aantal 'echte' pixels hebben. op de matrix er is slechts een set subpixels (foto-elementen) van het Bayer-patroon, waaruit met behulp van speciale complexe algoritmen 'echte' beeldpixels worden gecreëerd. Over het algemeen ziet de camera helemaal geen kleurenbeeld, de cameraprocessor werkt alleen met abstracte getallen die verantwoordelijk zijn voor een bepaalde tint rood, blauw of groen, en het maken van een kleurenbeeld is het zijn gewoon wiskundige trucs. Eigenlijk is het daarom zo moeilijk om op veel CZK's de 'juiste' kleurweergave te krijgen.
атериалы о теме
- Full frame spiegelloze systemen. Discussie, keuze, aanbevelingen.
- Bijgesneden spiegelloze systemen. Discussie, keuze, aanbevelingen.
- Bijgesneden spiegelloze systemen die hun ontwikkeling hebben stopgezet of aan het beëindigen zijn
- Digitale spiegelsystemen die hun ontwikkeling hebben stopgezet of beëindigd
- JVI of EVI (een belangrijk artikel dat antwoord geeft op de vraag 'spiegel of spiegelloos')
- Over spiegelloze batterijen
- Eenvoudig en duidelijk middenformaat
- Vooral snelle oplossingen van Chinese merken
- Alle snelste zoomlenzen met autofocus
- Alle snelste prime-lenzen met autofocus
- Gespiegeld full frame op spiegelloos middenformaat
- Autofocus Snelheidsboosters
- Eén lens om de wereld te regeren
- De impact van smartphones op de fotografiemarkt
- Wat is de volgende stap (smartphone suprematie)?
- Alle aankondigingen en nieuwigheden van lenzen en camera's
Reacties op dit bericht vereisen geen registratie. Iedereen kan een reactie achterlaten. Veel verschillende fotoapparatuur is te vinden op AliExpress.
Materiaal voorbereid Arkadi Shapoval. Trainingen/consulten | YouTube | Facebook | Instagram | Twitter | Telegram
RAV is de doos van Pandora en niemand weet wat erin zit. er is maar één ding bekend, dit alles is interpolatie
Nou ja, de fabrikanten van Capture One, Lightroom (camera raw) en stapels open source converters hebben daar in ieder geval een idee over.
De Nikon D700 heeft ongeveer 12 van deze subpixels, in de handleiding ook wel 'effectieve' pixels genoemd.
12.87 totaal, 12.1 effectief, 12.87 subpixels, 12.1 pixels.
Bedankt voor de recensie, erg spannend en interessant :) (vind ik leuk)
Het zou interessant zijn als u deze vragen aan Nikon's officiële vertegenwoordigingskantoor zou schrijven ... Arkady, heeft u er niet over nagedacht?
Met CCD, zoals ik het begrijp, zijn de dingen vergelijkbaar?
Ja, het maakt niet uit CCD of CMOS, zolang er maar een Bayer-filter is, worden alle pixels in aanmerking genomen.
"Maar Sigma-camera's met Foveon-matrices hebben een veel grotere RAW-bestandsgrootte voor dezelfde 12 MP in vergelijking met een CMOS-matrix" - ik weet niet waarom meer, maar de essentie is hetzelfde. Ze besloten dat aangezien alle fabrikanten liegen, we slechter af zijn, dus noemen ze hun 4-megapixel-matrices eigenlijk 12 megapixels (aangezien er drie subpixels op verschillende diepten in één pixel zijn, mag marketing niet stil blijven).
Het punt is niet helemaal hetzelfde. Er zijn 3 lagen, op elke laag alleen bepaalde subpixels (blauwe laag, groene laag, rode laag). Het aantal pixels voor dergelijke matrices is geschreven (bijvoorbeeld voor Sigma SD1) 15,36 miljoen (4800 × 3200) × 3 lagen. Die. er zijn echt in totaal 15.36 miljoen PIXELS. En het beeld is daar veel scherper.
Om dezelfde resolutie in een CMOS-matrix te hebben, moet deze laatste het volgende hebben:
15.36 * 3 * 0.75 = 34.56M SUBpixels
0.75 - conversiefactor - 3 subpixels in Foveon vs. 4 in CMOS
Ja, het is gewoon hetzelfde. "Net als de fabrikanten van Bayer-fotosensoren, die het aantal eenkleurige subpixels aangeven in de kenmerken van de matrices, positioneert Foveon de X3-14.1MP-matrix als "14-megapixel" (4,68 miljoen drie-sensor "kolommen"). Deze marketingbenadering, wanneer een "pixel" een element wordt genoemd dat één kleur waarneemt, is momenteel algemeen aanvaard in de fotografische industrie."
Trouwens, weet iemand wat de Bayer-filterstructuur Nikon D1X heeft met zijn prachtige matrix?
Precies hetzelfde, RGGB, alleen zijn de pixels niet vierkant, maar rechthoekig (langwerpig in hoogte).
Er is een uitstekend RawDigger-programma (http://www.rawdigger.ru/), Ik kwam er niet echt achter, maar het is erg handig om raven te plukken, met zijn hulp kun je begrijpen wat voor soort varken de fabrikant heeft geplant)))
Nou, de site van een geweldig persoon Alexei Tutubalin (http://blog.lexa.ru/) veel interessante dingen over het in gelijke delen plukken
uiterst ongebruikelijk en interessant artikel ... bedankt!
Wat een wending! In mijn naïviteit dacht ik dat als een pixel uit drie kleurencellen bestaat, deze cellen 12M per 36MP zouden moeten zijn ...
Hoewel er nog een interessant punt is. Inderdaad, wanneer bekeken op een LCD-monitor, bestaat elke pixel ook uit 3 cellen. Maar tegelijkertijd wordt het werkelijke aantal pixels in lengte / hoogte op de monitor geschreven en niet het aantal cellen. Het soort dat hier slim is, zijn alleen camerafabrikanten.
Wanneer u een afbeelding van een tv-monitor bekijkt, ziet u drie subpixels van drie kleuren als één pixel van een andere kleur. Er zijn drie rechthoeken, meestal met een hoogte gelijk aan een vierkante pixel en een breedte van een derde van dit vierkant - als je ze naast elkaar legt, krijg je gewoon een vierkant.
Bij de camera bestaat de matrix uit een reeks fotosensoren die niet KLEUR, maar lichtintensiteit registreren. Voor elke fotosensor bevindt zich een doorschijnend glas - rood, groen of blauw. Glas laat slechts 1/3 (ongeveer) van het zichtbare spectrum door. Als deze filters worden verwijderd, krijgen we een schoon zwart-witbeeld. Als de filters zijn ingesteld, dan krijgen we drie sets z/w-afbeeldingen, vergelijkbaar met de kanalen in Photoshop. Alleen zullen ze nog steeds korrelig zijn vanwege de eigenaardige rangschikking van elementen op de matrix.
De camera rekt het beeld van elk kanaal uit, voegt de ontbrekende pixels in en assembleert het RGB-beeld daaruit, dat de monitor aan ons weergeeft. Alle raw-converters doen hetzelfde in plaats van een camera, soms beter ten koste van meer rekenkracht.
Een beetje fout. Er zijn monitoren met vier RGBW-pixels. Op AMOLED is er over het algemeen een vreselijk beeld van het type koper.
Ik heb een Canon 50d met 15mp en RAW-bestanden variërend van 13mb tot 27mb.
Hmm ... ik heb een canon 550d en ook verschillende RAW-formaten, en ze verschillen enorm, op de een of andere manier past het niet bij het artikel ...
Dit komt doordat de 550D gebruik maakt van RAW met compressie, op de D700 kun je op dezelfde manier RAW bestanden krijgen van 10 tot 25 MB, hiervoor staat het hier beschreven https://radojuva.com.ua/2012/08/12-bit-raw-vs-14-bit-raw/. Daarom concentreer ik me in dit artikel op het feit dat ik de instelling "geen compressie" in het cameramenu heb gebruikt.
En mijn 50d dan? Daarop fotografeer ik altijd in RAW en het is zonder compressie - 14 bit.
wat moet er met hem aan de hand zijn?
Nou, ik vraag me af waarom alle bestanden van verschillende grootte zijn, maar zoals ik je begrijp, hebben alle bestanden bijna dezelfde grootte.
De Canon 50d gebruikt standaard gecomprimeerde RAW, de grootte van het uitvoerbestand is voor elke afzonderlijke opname anders. Zet je 'met compressie' op de d700 uit dit artikel, dan zullen de bestanden ook een andere grootte hebben. Hetzelfde geldt voor de lagere modellen van Nikon en Canon, waar je RAW niet kunt instellen zonder compressie. Deze kleinigheid onderscheidt professionele camera's van amateurcamera's.
Dit is wat ik heb gegoogled
RAW-bestanden van digitale camera's bevatten meestal:
-discrete spanningswaarden van matrixelementen (vóór interpolatie voor matrices met behulp van arrays van kleurfilters)
-metadata - camera-identificatie;
- metadata - een technische beschrijving van de opnameomstandigheden;
-metadata — standaard verwerkingsparameters;
- een of meer varianten van de standaard grafische weergave ("preview", meestal JPEG van gemiddelde kwaliteit), standaard verwerkt.
Vaak bevat een Raw-bestand ook een vrij groot jpeg-voorbeeld, waardoor het bestand groter wordt.
Bron: Wikipedia
http://ru.wikipedia.org/wiki/Raw_(формат_фотографий)
Arkady, je begon zo goed en eindigde zo slecht.
"Aangezien er 12 van dergelijke subpixels op de matrix zijn, vereist de opslag van de informatie die daaruit wordt verkregen:
12 * 052 bits = 992 bits of 14 bytes of 168741888 MB”
Je schreef dat er 12 subpixels zijn, echte fotosensoren.
daarom:
12 * 870 bits = 000 bits = 14 MB. Dit is de eerste.
Seconde. In plaats van 14 bits is het opslaan van 2 bytes (16 bits) een luxe die niemand nodig heeft. In elke vier subpixels zijn er al twee groene, d.w.z. 28 bits is half zo groot als een quad pixel.
Dit is in computergraphics, wanneer een 16-bits kleurweergave wordt gebruikt, is 16 bij 3 niet gelijk deelbaar (3 kleurcomponenten), de laatste 16e bit wordt gebruikt voor groen vanwege de hoogste gevoeligheid van het oog voor deze kleur.
Dus (24.44-21.48) MB wordt gebruikt om op te slaan wat je hebt vermeld (inclusief wat wordt beschreven in Wikipedia).
In de laatste berekening had ik eerst echt 12, maar ik kan niet echt controleren hoeveel ervan, omdat ik nog steeds alleen die waarden gebruikte die ik op mijn computer kan zien. De essentie hiervan verandert niet veel.
12 052 992 is in ieder geval een virtueel getal en wordt pas verkregen na debairing, en in RAW is er nog geen debairing.
Ik heb het artikel teruggebracht in de oorspronkelijke vorm, kijk, is het beter?
Ja. En het is goed dat ze de uitspraak hebben verwijderd dat de "coördinaten" van subpixels in RAW moeten worden opgeslagen. Om te begrijpen welke subpixel is gecodeerd op een bepaalde plaats met binaire informatie, volstaat het om de volgorde te kennen waarin ze volgen, de breedte van de Bayer-array en de hoogte. In een beetje leeslus is dit net zo eenvoudig als het pellen van peren.
Super artikel!
Arkadi! Evenzo spelen marketeers vals met lcd-schermen op camera's. Voor mijn D7000 wordt bijvoorbeeld aangegeven dat het scherm 921600 pixels heeft, het lijkt erop dat dit een grote resolutie is, maar in feite heeft het scherm een normale VGA-resolutie (640x480), en zo'n groot aantal pixels is verkregen door de formule 640x480x3, waarbij 3 het aantal kleursubpixels is
en ook de subpixels zelf beslaan niet het hele gebied van de matrix, het is alleen schematisch dat ze zo 'dik' zijn :)
Je hebt ongelijk! De schermresolutie is correct! 921600 punten! 1176×784px
In het boek van Tom Hogan, een erkend expert op het gebied van Nikon-apparaten "Complete Guide to the Nikon D7000" op pagina's 236-237, wordt aangegeven dat het scherm een resolutie heeft van VGA 640 × 480 pixels, en om preciezer te zijn, een reeks stippen 1920 × 480
goedeavond. Arkady, ik heb nog nooit een professionele camera gehad. Vraag: - welke 14 bits kleur geven het beeld echt veel nauwkeuriger weer dan 12?
14 bits zijn meer geschikt voor verdere verwerking en de beelden op de monitor zijn niet van elkaar te onderscheiden. Niet alleen professionele camera's hebben 14 bit, bijvoorbeeld D5100, D5200 gebruiken ook 14-bit kleurdiepte, maar alleen met compressie, meer details hier https://radojuva.com.ua/2012/08/12-bit-raw-vs-14-bit-raw/
Arkady, bedankt voor het artikel!
Alles lijkt in orde te zijn, maar naar mijn mening klopt er iets niet ...
als de D700 12 MegaSUB-pixels heeft, op welke wonderbaarlijke manier wordt het beeld dan op het scherm gevormd met een resolutie van 4256 bij 2832 ??? als 12 het aantal megaSubpixels was, dan zou de uiteindelijke resolutie anders moeten zijn!
Elk punt van deze 4256 bij 2832 wordt immers gevormd door 3(4) subpixels!
Als ik het mis heb, corrigeer me dan.
Dit is eigenlijk het debairing-algoritme, wanneer een monochrome pixel gekleurd wordt door informatie van aangrenzende pixels te lezen. In het artikel heb ik meer dan eens vermeld dat het algoritme pixels maakt van subpixels, waardoor we ons op de een of andere manier opblazen.
In de D5100 kunt u RAW-bestandscompressie uitschakelen met kapotte firmware. Ik heb het uitgeschakeld. Bestanden worden gemiddeld 32 KB verkregen. :)
Over 14 en 12 bits, het artikel:
"De laatste 2 stukjes - waarom zijn ze?"
http://www.libraw.su/articles/last-2-bits.html
Daarom produceert de Super CCD-matrix veel beter kleuren dan standaard CMOS.
en de oude Kodak biedt kleuren beter dan welke Nikon dan ook.
Er is er een :)
Arkady, bedankt voor je werk, ik mis geen enkel artikel van je. Ik heb veel nuttige dingen geleerd, nogmaals heel erg bedankt!
Hallo. Ik was ook geïnteresseerd in deze kwestie, en dit is wat ik heb opgegraven.
Ten eerste, volgens het debayerization-algoritme. In de kern is het vrij eenvoudig - een 2x2 subpixelvierkant wordt uit de matrix gehaald, een rode, een blauwe en twee groene vallen erin. Op basis hiervan wordt de kleur van de pixel berekend. Het vierkant wordt dan één subpixel naar rechts verschoven en RGGB komt er weer in. Het vierkant "loopt dus door" de hele matrix en de uitvoer is een afbeelding met bijna dezelfde resolutie als de matrix van subpixels. Dit is gewoon vereenvoudigd, in werkelijkheid is het iets gecompliceerder, en elk bedrijf heeft zijn eigen knowhow over het voorkomen van chromatische vervorming, vervaging, enzovoort tijdens het debayerisatieproces.
Waar gaan de inefficiënte pixels heen? Een beetje hierover wordt beschreven op dpreview: http://www.dpreview.com/glossary/camera-system/effective-pixels . In het kort:
1. Een deel van de pixels gaat verloren door debayerisatie - één pixel aan elke kant. Probeer het zelf, bijvoorbeeld in een 4x4 vierkant (16 subpixels) zijn er slechts 9 2x2 vierkanten (ontvangen pixels)
2. Een deel van de pixels wordt niet blootgesteld aan licht en ze worden gebruikt om gegevens te verkrijgen over het gedrag van de sensor in het onverlichte deel van de matrix - schaduwverlichting, misschien het ruisniveau, wat andere informatie
3. En sommige sensoren verdwijnen vanwege ontwerpkenmerken - het is alleen dat de matrix te groot blijkt te zijn voor dit cameramodel en een deel van het gebied niet wordt gebruikt. En om voor deze camera persoonlijk een aparte matrix van het juiste formaat te maken is duur.
En in het algemeen, als u zoekt naar de uitdrukkingen "inefficiënte pixels", "waar gaan inefficiënte pixels naartoe", dan vindt Google / Yandex veel meer dan zoeken naar "effectief" :)
Je hebt ook de uiteindelijke bestandsgrootte verkeerd berekend. Ja, RAW slaat absoluut alle informatie uit de matrix op, en in de meest onbewerkte vorm. De cameraprocessor leest 14-bits gegevens uit de matrix in een 2-byte geheugencel en schrijft deze in deze vorm naar een bestand. Hoogstwaarschijnlijk - lineair, zoals het staat, zonder een speciaal bestandsformaat. Elke subpixel beslaat dus niet 14 bits aan gegevens, maar alle 16, en de totale bestandsgrootte is 12 x 870 = 000 bytes, of 2 megabytes. Voeg hier metadata toe (opnameomstandigheden, camera-instellingen, cameramodel, firmwareversie), plus een voorbeeldafbeelding, u krijgt alleen uw 25.
Twee bytes rollen niet. Je gaf aan dat je op deze manier 24,54 krijgt, en dit is al meer dan mijn 24,4 MB-bestand. Waar anders metadata toevoegen?
Ja, het spijt me, ik heb het echt gemist. Het bleek dat zelfs binnen hetzelfde bedrijf gegevens ofwel in bundels kunnen worden verpakt, waarna elke subpixel echt alleen zijn eigen volume inneemt, of afzonderlijk kan worden opgeslagen, waarna ze worden uitgebreid tot twee bytes.
“Ten eerste volgens het debayerization-algoritme. In de kern is het vrij eenvoudig: er wordt een vierkant van 2x2 subpixels uit de matrix gehaald, een rode, een blauwe en twee groene vallen erin.”
Niet echt. Meer precies, helemaal niet :) De verwerking wordt voor elk vlak afzonderlijk uitgevoerd - voor rood, blauw en groen. Tegelijkertijd heeft groen twee keer de resolutie. De taak is om drie pixels te herstellen voor elk rood en blauw blok en twee pixels voor het groene blok.
De algoritmen die in dit geval worden gebruikt, zijn heel verschillend en vaak behoorlijk complex. Beginnend met het feit dat de interpolatie wordt uitgevoerd op blokken van een groter formaat (5x5, 7x7 pixels, geen 2x2 vierkant) en eindigend met berekeningen op basis van de helderheidscomponent verkregen uit pixels van alle kleuren.
Jullie doen nu erg denken aan een menigte verwarde Talmoedische tolken die ruzie maken over de betekenis van de locatie van een oude letter in het midden van een woord uit een zin van een wijsgeer over een bepaald onderwerp, zogenaamd bij het herschikken naar een andere plaats, het volledig verandert de betekenis van de uitdrukking en accenten … Misschien hoeven sommigen van jullie helemaal niet te fotograferen, hè? Welnu, er zijn autocoureurs, en er zijn autoreparateurs, naaisters en naainaaldenmakers...
Kameraad, waarom zou u zich niet verdiepen in technische en technische termen, is dat slecht?
Het is ondenkbaar dat een professionele autocoureur niet begrijpt wat hij rijdt en hoe zijn apparaat werkt.
Nu worden camera's gemaakt door ingenieurs met marketeers, en niet door kunstenaars en fotografen.
Moeten we toegeven dat op bevel van onze Heer Jezus Christus een wonderbaarlijk gezicht wordt gevormd in een prachtige doos? En vergeestelijkt door deze boodschap om hun bezigheid voort te zetten, zonder de magere geest te verduisteren met verboden verzinsels?
Je zei onzin! Je bent een moedig persoon: Niet iedereen kan zomaar nonsens "afblazen" en zich er helemaal niet voor schamen.
Met spoed naar de exorcist!
Dat is precies wat het is :) Proberen te fotograferen en over het algemeen niet eens de instelling van licht en verlichting te onthouden voor het fotograferen is volkomen dom - als je niet "ziet" wat je moet fotograferen, is het niet nodig om over de tool te praten op alle - "camera en lens". Van de duizenden reacties op het project zijn er maar een paar met vragen "over licht" en geen zinnig antwoord daarop.
Ik heb niks gekregen.
"Maar wat zijn deze 'effectieve pixels', waarvan er bijna een miljoen (1 MP) meer (12,87 MP) zijn?"
Misschien was het totale aantal pixels bedoeld, en niet effectief in dit voorstel?
Bedankt voor het artikel. Een belangrijk punt gemaakt. Debayerisatie is in wezen interpolatie. En interpolatie doet geen wonderen, nieuwe informatie wordt nergens vandaan gehaald. Die. in feite kunnen we een jpg, bmp (niet raw) foto 2 keer in breedte en lengte verkleinen, en daardoor fotobestanden ongeveer 4 keer verkleinen, terwijl het dezelfde hoeveelheid informatie zal bevatten als het origineel.
Die. al deze introducties door marketeers leiden, naast te hoge aantallen, tot kunstmatige vergroting van de bestandsgrootte en als gevolg daarvan tot de kosten van nieuwe harde schijven, flashdrives, geheugenkaarten, nieuwe computers (grote bestanden zijn moeilijker te verwerken ), verkeer op internet, enz.. Als het mijn wil was, zou ik deze marketeers.... .
Debayerisatie en interpolatie zijn niet hetzelfde. Ja, er is minder kleurinformatie dan in het uiteindelijke bestand, maar alle pixels verzamelen nog steeds luminantie-informatie. Fabrikanten gebruiken herstelalgoritmen die ingewikkelder zijn dan "2x toename", dus het is niet zo eenvoudig om te zeggen dat 4 pixels één laatste vormen, alles is veel gecompliceerder. Nadat u, zoals u zegt, het beeld met 2 keer hebt verminderd, kunt u door interpolatie niet herstellen wat de camera heeft geproduceerd na debayerisatie. Ja, de scherpte in het verkleinde beeld zal hoger zijn, maar dit betekent niet dat we dit hebben bereikt zonder verlies van informatie.
Vanwege het feit dat debayerisatie niet hetzelfde is als interpolatie. Laten we zeggen dat de fotik-matrix 10 * 10 cellen bevat, dit is 100 bytes aan informatie. Ze maken er een RGB-foto van, met daarin al 10 * 10 * 3 = 300 bytes aan informatie. Waar heeft debayerization 200 bytes aan nieuwe informatie over het onderwerp vandaan gehaald? Ze heeft het geïnterpoleerd van de originele 100 bytes, het is gewoon slim versluierd. Deze 200 bytes kunnen geen nieuwe informatie bevatten over het object dat wordt vastgelegd.
Probeer elke foto 2 keer te comprimeren en herstel vervolgens de oorspronkelijke grootte, bijvoorbeeld met bilineaire inerpolatie (xnview kan dit doen). Zie je een sterk verschil tussen het origineel en deze?
Om te beginnen, bestudeer, althans ongeveer, de debayerisatie-algoritmen en praat vervolgens over het feit dat de camera 200 bytes aan informatie heeft bedacht. Ze heeft deze 200 bytes niet uitgevonden, maar berekend en hersteld op basis van gegevens van alle pixels. Als de camera debayerization heeft gedaan. het verminderen van de resolutie zou resulteren in enig verlies van detail.
Als ik de foto 2 keer verklein en vervolgens vergroot, is er een verschil. En hoe beter de camera en optiek, hoe groter het verschil zal zijn (natuurlijk is een 16 megapixel frame uit een zeepschaal niet te onderscheiden, zelfs niet als het formaat 4 keer wordt vergroot, maar daar hebben we het niet over).
Vergeet ook de ruis en dezelfde JPEG niet, waarin alle zeepschalen en veel spiegelreflexcamera's zijn opgenomen - daar zal het comprimeren van een afbeelding met een lagere resolutie tot meer detailverlies leiden, u kunt dit controleren door een 2 op te slaan -vouw de afbeelding in JPEG en vergroot deze vervolgens weer.
>> Ze heeft deze 200 bytes niet uitgevonden, maar berekend, hersteld op basis van gegevens van alle pixels
Dit is wat interpolatie is. Ik kan elke foto maken en niet uitvinden, maar een willekeurig aantal pixels berekenen en herstellen door bilineaire interpolatie. De enige waarneming van deze pixels is 0. We weten van het object slechts 100 bytes, en de overige 200 zijn onze gissingen die uit de vinger zijn gezogen.
>>Als de camera de debayerization zou doen door de resolutie te verlagen, zou dit leiden tot enig verlies van detail.
Dan krijg je in plaats van 10*10 5*5*3=75 bytes, d.w.z. Er zouden 25 bytes verloren gaan. Die. 2 kanalen van groen zouden worden gemiddeld in één, het verlies is klein. Het is natuurlijk cooler voor een marketeer om de grootte op te blazen tot 300 bytes.
Het is mogelijk om een matrix van cellen 10*10 eerlijk te vertalen naar een foto 10*10*3, zodat elke pixel dezelfde kleur heeft als de cel, d.w.z. in elke pixel zouden alleen rode, alleen groene of alleen blauwe subpixels oplichten en de andere 2 zouden uit zijn. Zo'n foto, hoewel hij 300 bytes in beslag neemt, slaat er slechts 100 op, de overige 200 zijn lege nullen. Maar dit is een eerlijke vertaling. Maak er dan van wat je wilt, op zijn minst debayerisatie, op zijn minst interpolatie. Maar dan zal het bedrog heel duidelijk zijn, ik heb de foto vergroot en daar is elke pixel slechts één tint. Daarom vervagen fabrikanten zo'n foto eigenlijk een beetje, en elke pixel wordt gemiddeld met zijn buurman, en ze noemen het debayerization, hoewel dit niet eens interpolatie is, maar domme vervaging. Nu zien we pixels van alle schakeringen en het bedrog is niet duidelijk. Net zoals op de foto 100 bytes aan nuttige informatie waren, zijn de overige 200 rommel.
Ja, verschillende mensen leggen je al hetzelfde uit, en je staat er alleen voor, rotzooi en al :)
Leer hoe debayerisatie echt werkt, of verklein je foto's met 4x en blijf denken dat je niets te verliezen hebt. Ik kan je aanraden om een Nokia 808 PureView-telefoon te kopen, er is precies wat bij je past - een 41 megapixel-matrix, maar de nadruk ligt niet op resolutie, maar op de hoge kwaliteit van 8 megapixel-afbeeldingen door aangrenzende pixels te combineren. Dat is waar de meest eerlijke megapixels voor jou zullen zijn :)
de fabrikant overspoelen met beweringen van vervalsing) geen enkele rechter zal zich over het onderwerp buigen ... en het artikel is sterk, het zet je aan het denken.
En waar precies vervalsing? :)
Er zijn 12 megapixels op de camera geschreven, er zijn ook ongeveer 12 miljoen lichtgevoelige cellen, het beeld bevat ook 12 miljoen dots - alles komt overeen met de aangegeven.
alles is zeer interessant en informatief, veel dank aan de auteur voor zijn werk, en laat alles in zijn leven vari-goed zijn