Как условия низкой освещенности влияют на качество цвета?

Question

Я недавно сфотографировал событие, которое произошло, когда солнце садилось. Качество цветов, кажется, ухудшается, поскольку становится темнее. Сцены были хорошо видны при изменении ISO от ~ 1200 до ~ 6400.

Изменяется ли качество цвета просто из-за увеличения ISO, и если да, то почему?

Изменяется ли цвет в определенном направлении, когда интенсивность света падает?

Из-за реализации фильтра Байера качество красного / синего цветов ухудшается быстрее?

Answer 1

Высокий ISO может быть фактором (см. Есть ли метод увеличения насыщенности при высоком ISO? ), но я подозреваю, что другой эффект, который вы видите, - это уменьшение света с естественным полным спектром относительно источник флуоресцентного света - см. Как изменяется качество света между флуоресцентным (КЛЛ) и лампой накаливания? (при этом солнечный свет примерно такой же, как у лампы накаливания).

Как правило, на освещенных солнцем фотографиях присутствуют все цвета сцены, хотя возможны некоторые сдвиги баланса белого. Позже, поскольку фотографии в основном освещаются флуоресцентными трубками, цвета, которые не реагируют на длины волн в этом источнике света, не отображаются, вызывая описанное вами «ухудшение».

Answer 2

Я думаю, это зависит от того, что вы подразумеваете под «качеством цветов». По сути, если у вас есть блок чистого цвета и сфотографировать его при ISO 100, вы получите что-то, что почти чистый цвет из камеры - или, по крайней мере, каждый красный / зеленый / синий фотосайт на сенсоре будет записывать то же значение, что и у любого другого красного / зеленого / синего фотосайта на датчике; как это на самом деле переводится в значение RGB - это вопрос нескольких других вещей, главным образом баланса белого. Несмотря на то, что при ISO 100, очевидно, будет небольшое количество шума, на современной камере он будет довольно небольшим.

С другой стороны, если вы фотографируете один и тот же блок чистого цвета при ISO 6400, от датчика будет значительное количество шума, поэтому разные фотосайты будут записывать разные значения. Это означает, что ваш блок чистого цвета больше не будет чистого цвета, но будет иметь случайный шум, который будет выглядеть по-другому. Если величина шума в первую очередь аналогична величине сигнала, вы больше не получите ничего похожего на чистый цвет.

Answer 3

Отклики сенсоров относительно линейны, проблема заключается в обработке изображения и обработке шума. По мере уменьшения сигнала и увеличения ISO на датчик подается больший электрический заряд, чтобы сделать его более чувствительным к свету. Думайте об этом как об образце Байера из ведер. При среднем освещении достаточно света, чтобы заполнить ведра без особой помощи для ISO, но в условиях слабого освещения / высоких ISO электрический заряд увеличивается, и для создания полного ведра требуется меньше света Этот шумовой свет содержит цветовой шум, который большинство производителей пытаются устранить, но в некоторых ситуациях освещения этот шум может быть более выраженным.

Таким образом, краткий ответ на все ваши вопросы - да, но направление смещения по ошибке зависит от спектральной чувствительности датчика и света, проходящего через линзу. Красный / синий (в основном синий) ухудшается быстрее, чем зеленый, потому что эти цвета фильтра имеют более высокую ошибку аддитивности. Синий канал является самым шумным по той же причине.

Answer 4

Это похоже на доказательство, но в этом случае снимайте в необработанном формате, потому что:

• Изменение цветовой температуры и jpeg необходимо предварительно установить задание температуры, поэтому после съемки и записи в файл исходная информация будет потеряна, а затем перейдите к новому заданию. Трудно перейти на другую ссылку без потери дополнительной информации. Необработанные файлы - это информация, напрямую выводимая датчиком, с небольшим количеством интерпретаций (протокол, формат файла / информация, добавленная информация, ...), а цветовая температура - это просто информация, указывающая, как обращаться с контентом, но это можно изменить при создании. JPG (или другой формат) с помощью инструментов, которые вы используете для извлечения изображения.

• Необработанный формат позволяет (и использует) больший масштаб для хранения элементарной информации о цвете (больше бита), которая позволяет иметь большую тонкость, которая очень интересна на краю шкалы. Информация недоступна в формате jpeg (среднее значение, делающее большой шаг в восприятии при слабом освещении, которое может легко увидеть глаз). Для использования этой информации в необработанном виде необходима постобработка, но с возможностью ее масштабирования с использованием собственных средних значений лучше подойдет, с вашей точки зрения восприятия, на изображение.

Почему это почти обязательно на закате: Для высоких ISO модификация ISO на самом деле является усилением сигнала ячейки от датчика, а не старой рулонной пленки, которая меняет природу самого датчика. Это означает, что шум (электронная концепция) также усиливается и появляются другие специфические проблемы (особенно при длительной экспозиции). Это изменит цвет и свет, воспринимаемый датчиком (на выходе датчика датчик не меняет луч света). Это создаст разницу с реальным цветом / светом и записью информации в файл.

Высокие ISO интересны для того, чтобы делать снимки при слабом освещении, но стоимость - это шум в цвете и интенсивности. Шум является немного опасным, и 2 снимка в одном и том же состоянии дают вам 2 разных изображения, которые дают низкое значение ISO (низкое значение означает ближайшее значение к реальной чувствительности датчика, а не самое низкое доступное на камере) (при достаточном освещении) 2 почти идентичная картинка.

Вам также нужно знать, что, как вы знаете, более низкий ISO также скажет, что более длительная экспозиция при той же дистанции будет иметь другой побочный эффект на датчик. Чем дольше датчик «открыт», тем больше выделяется тепла, и тепло оказывает на выход аналогичное влияние, чем усиление, оно создает шум.

Итак, вам нужно найти оптимальное значение между ISO и временем воздействия, чтобы уменьшить возмущение.

Последний важный момент - способ, которым современный датчик воспринимает цвет. Установите специальный датчик, например, «фовеон сигма», все датчики могут видеть только интенсивность света, а не интенсивность цветного света или сам цвет. Для этой информации интерпретируется конкретная матрица цветных микрообъективов на датчике спереди (матрица Байера) и цвет. ( схема байеровской матрицы ) Поскольку каждый элементарный цвет различается в зависимости от интенсивности, интерпретируемое значение дает плохую информацию (например: если на 2-элементном датчике виден 1 красный при 75% и 1 зеленый при 75%, которые дают зеленую оливку, уменьшая свет может дать красный на 30% и зеленый на 15%, давая темно-коричневый, а не темно-зеленый оливковый)