Но то, что слишком много мегапикселей не вредит либо

Еще мегапикселей означает большие файлы изображений, тем самым замедляя обработку изображения и передачи файлов. Но хорошей новостью является то, что все больше мегапикселей у не возрастают шумы изображения - несмотря на широко распространенное мнение об обратном.

Причиной этого является то, что при масштабировании вниз [27] с разрешением, необходимого для отображения или печати, в результате чего шум и динамический диапазон выходных пикселей улучшить (при условии, хорошо ведет себя программное обеспечение масштабирование). В результате шум и динамический диапазон после масштабирования затем в теории идентичным тому, что вы должны были бы, если бы вы начали с датчиком с точно требуемого разрешения для начала. И в конечном итоге можно с немного более четкого изображения в качестве бонуса - но это не по теме здесь.

Давайте посмотрим на это рассуждение более внимательно. Мы существенно обсудить немного основной алгебры - но я оставлю о точных формул, потому что они отпугивают большинство читателей.

Рисунок 4. Влияние размера пикселя на уровне шума.

Нажмите на картинку для увеличения.

Рисунок 4 показывает точную аналогию сбора фотонов или основные "частицы" света: измерения скорости осадков, собирая дождь в чашках. Мы могли бы решить для измерения осадков с одной большой миске. Или, в качестве альтернативы, можно использовать, например, 4, 16 или 64 небольших чашках. Во всех этих случаях эффективная площадь используется для ловли капель предполагается остаются теми же [28].

В примере с 64 чашек, я выставил эти чашки в моделируемой осадков, что вызвало каждая чашка, чтобы получить в среднем 5 капель дождя во время экспозиции. Для наглядности я использовал действительно большие капли (град?) Или - если вы предпочитаете - минута чашки. Тем не менее, для отношения сигнал-шум размер чашки не имеет значения. Благодаря статистике (распределение Пуассона [29] с "λ = 5", на жаргоне), в среднем только 17% из чашек будет содержать ровно 5 капель дождя после облучения.Некоторые чашки вместо этого есть 4 капли (17% вероятности) или 6 капель (15% вероятности), но некоторые из них могут содержать 9 капель (4% шанс) или даже остаются сухими (0,7% шанс) во время воздействия дождя.

Это явление объясняет главный источник пикселя шума ("Фотон выстрел шума" [30]). Этот источник является неизбежным и особенно заметно с маленькими пикселями, в темные тени или при высоких настройках ISO. Соответствующий уровень освещенности показано на рисунке 4 в качестве прогнозируемого полутонового изображении ниже чашек: пустые или почти пустые чашки соответствуют черных пикселей и полностью или почти полностью чашки соответствуют белых пикселей.

Теперь давайте посмотрим на массив 16 (вместо 64) чашек. Каждая чашка является 4 × больше и, таким образом, в среднем, поймать ровно 20 капель вместо 5 капель. Но, после масштабирования, измерения очевидно привести к той же расчетной осадки [31]. Благодаря статистике Пуассона, мы можем иногда (9% вероятности) сталкиваются ровно 20 капель в чашку, но мы также можем столкнуться 18 капли (8%), 21 капель (9%), или 25 капель (5%). Шансы наблюдения 4 или 36 капель очень небольшие, но не равен нулю.Таким образом, хотя более крупные чашки будет иметь немного более абсолютное изменение при экспрессии в каплях, чем более мелкие чашки, относительное изменение выражается в объеме воды в поверхности будет реально уменьшить по мере увеличения размера чашки [32].

Дело в том, что корректное масштабирование позволяет нам получить точно такой же сигнал и уровень шума с использованием многих маленькие чашки (пикселей) или с использованием эквивалентного площадь поверхности, покрытую несколькими крупными чашек (пикселей) [33]. Таким образом набор из 4 чашек даст вам точно такую ​​же информацию, как одной большей чашки площадью в 4x больше поверхности бы: просто осторожно влить содержание 4 маленьких чашек в один большой чашке перед измерением. Или вес все 4 чашки вместе и вычесть их вес пустого.

Попиксельное шум датчика

Наша чашки-и-капли аналогия дает основную [34] модель поведения пикселей.

Теперь давайте вычислить, что происходит, когда у нас есть много света, падающего на датчик освещенности. Реальные пикселей в полном кадре 36 Мпикс Nikon D800 (Е) с 5 мкм фотодиодов может содержать около 40000 свободных электронов [35], которые временно постучал свободно в пределах CMOS или ПЗС-сенсор фотонами. Если применить даже больше света, пиксель больше не может измерить разницу: это известно как «насыщения» к датчику экспертов или "Утомленные основные моменты" в фотографов.

Для высокого класса компактной камеры с 2 мкм фотодиодов, λ падает до возможно 6400 из-за меньших размеров пикселов. Для достойного датчика среднего формата, λ может достичь 100 000 электронов.

Значение λ = 40000 для Nikon D800 (E) означает, колебания уровня шума в порядка 200 электронов. Это потому, что для распределения Пуассона, "стандартное отклонение" равняется квадратный корень из ожидаемой средней. Соотношение 40000 до 200 дает отношение сигнал-шум 200:1 (обычно 200 вариации электронов на средней измеренной величины 40000; "46 дБ" [36] в инженер-говорить). Это в наилучших возможных условиях: это уровень шума в изображении выделить в «базе» на камере ISO (скажем, 100 ISO), когда вы "разоблачение вправо" (имеется в виду: как раз перед насыщая основные моменты).

Таким образом, вместо λ = 5, λ = 20, λ = 80 и λ = 320, как моделируется на рисунке 4, фактические датчики имеют "значения полной мощности хорошо" или λ значения тысяч или десятков тысяч электронов на пиксель. Основная математика, однако, остается той же и говорит нам, что если λ = 40000, фотон выстрелил уровень шума в светах незаметны для глаза [37]. Для примера, см. также подвергается часть Фото 1, записанный на D800 Nikon при 100 ISO.

Фото 1. Тень в этом 100% урожая примерно 6% серый
(100 ISO, Nikon D800, 85 мм, f/1.8)

Из D800 обзор Nikon в http://www.imaging-resource.com (используется с разрешения).

Теперь давайте рассмотрим части изображения, которые подвергаются четыре останавливается ниже (-4 EV, 6% серый), чем основных моментов. Это справедливо и для размытой тенью фото Фото 1. Каждый пиксель здесь держит сигнал о 40000 / (2 × 2 × 2 × 2) электронов или λ = 2500. Это дает уровень шума 50 электронов и отношение сигнал-шум 50:1 или 33 дБ [38]. Такой уровень шума, как правило, почти не видны, но мы можем видеть это на пиксель подглядывания в размытом безликой районе в этом 100% урожая. Помните, что исходное изображение 36 Мпикс изображения, и что мы, таким образом, видя только 1,5% изображения. Урок здесь состоит в том, что даже при 100 ISO, темные тени демонстрируют шум, который можно увидеть (если вы сознательно идти искать шума) на любой камере [39].

Теперь мы еще хуже, имитируя свадебный фотограф съемки только с окружающим освещением в тускло освещенной замка. Скажи это требует повышения ISO от сказать 100 до 3200 ISO (см. фото 3). Это означает, что мы Недоэкспонирование сенсор, 32 ×!

Повышение настройки ISO на цифровой камере просто underexposes
датчик, и проворачивает Полученное изображение / сигнал аналоговым
усиления или цифровой умножения.

Они уже говорил вам, что, не так ли?

Так подвергая нашу темную 6% серый при 3200 ISO, оставляет нас со средним уровнем сигнала жалкие 78 электронов на пиксель, с уровнем шума 9 электронов - в результате весьма заметны отношения сигнал-шум 9:1 или "19 дБ".

Стоит отметить, что, как только у вас есть "на полную мощность также" 40000 электронов, остальные это просто законы физики. Эти законы не могут быть изменены по смарт-инженеров или излишне оптимистичными менеджеров R & D. Другими словами, предшествующие расчеты говорит вам примерно[40] верхний предел того, что любое прошлое, настоящее или будущее цифровая камера может делать.

Независимо от того, используете ли вы CCD, CMOS, обратно на стороне освещение или даже в будущем изобретение: датчик может (и будет) выполнять хуже этих теоретических пределов при высокой ISO - особенно, когда значение λ низкая - за счет дополнительных источников шума в электронике [41]. Оценки этих дополнительных источников шума, сделанных аппроксимации кривой данным DxOMark можно найти на www.sensorgen.info.

НО... шум датчика на пиксель не очень актуальны

Это возвращает нас к "меньшие пикселей дать более высокие уровни на пиксел шума". Это факт, и мы показали вам, как математика для этого работает. Но, к счастью для нас, пользователей, за-датчика-пиксель шума неправильный метрики для печатных изданий [42]. Печать подразумевает масштабирования к (давайте предположим, ниже) фиксированной разрешением (arbitrarily!) 8 мегапикселей. Если масштабирование сделано хорошо, это точно компенсирует дополнительную попиксельную шум, который вы получили, начиная с более требуемых 8000000 мегапикселей.

Так следующие четыре сценария для уменьшения разрешения изображения даст вам те же уровни сигнала и те же уровни шума - по крайней мере, в соответствии с нашей упрощенной модели:

1. Вы можете начать с датчиком 8 мегапикселов ("низкого разрешения") с той же суммарной светочувствительной области, как и другие сценарии.

2. Вы можете использовать датчик 32 мегапикселов, но объединить каждые 4 аналоговых величин, прежде чем цифровой. Это похоже на выливание 4 маленьких чашек в миску перед взвешиванием ("аналоговый биннинга").

3. Вы можете с помощью датчика 32 мегапикселов, измерения выходного на пиксель, а затем масштабирование полученное изображение до 8 мегапикселов цифровой ("цифровой биннинга" [43]).

4. Вы можете использовать датчик 32 мегапикселов, захватив все данные измерений в файле, и позволяя ПК масштабировать изображение до 8 мегапикселов.

Вот еще один пример: 60 Датчик Мпикс в Phase One P65 + камеры спине должны [44] дают такое же качество печати и одинаковое количество очков DxOMark камеры датчика, как:

· гипотетический датчик 15 Мпикс с тем же физического размера сенсора

· образ, который понижает в камере до 15 мегапикселей

· образ, который понижает в ПК или Mac до 15 мегапикселей

По стечению обстоятельств (как я потом услышал от эксперта DxO) DxOMark фактически проверили второй сценарий для P65 + цифровой задник: в его "Sensor +" [45] режим с 15 вывода мегапикселов, он получает такую ​​же оценку DxOMark камеры датчика, как и в его 60 Мпикс основной режим. Это обнадеживает для справедливости масштабных формул.

Я кстати считаю, что подобный вывод справедлив, когда вы увеличить разрешение, а не уменьшить его, но это дело меньше актуальны и труднее объяснить по-простому. В сущности числа как 8 мегапикселей или соотношениях 4:01 просто произвольные примеры. Если бы мы объяснили все это с помощью формул вместо примеры, число 8 Мпикс бы это параметр, который бы исчезли ("компенсируется") в конечном результате.