Действительно ли 24MP соответствует разрешению Full-HD при учете различий в определении пикселей?

Question

Наивное предположение: 24-мегапиксельный сенсор против 2-мегапиксельного монитора Full HD, сенсор имеет гораздо большее разрешение.

Второй взгляд: вы выбираете что-то, что не синхронизировано с вашим растром / тактовым импульсом, вы должны уважать Nyquist- так что вы либо теряете что-либо из-за сглаживания, либо из-за наложения псевдонима, в результате вы получаете только половину разрешения в каждом измерении. Теперь мы находимся на уровне 6MP против 2MP (если только дисплей фактически не сглаживает! Кроме того, монитор может синхронизировать пиксели с их часами, датчик не может синхронизироваться с реальностью).

Пытаясь быть слишком умным: датчикопределяет пиксели как монохромные, одно значение R или G или B, в то время как монитор определяется в триплетах монохромных пикселей. Теперь мы находимся на уровне 2MP против 2MP.

Является ли это основной причиной, почему 24MP стал квази стандартом?

Один основной вопрос: если вы снимаете объектив, который будет хорош для 2MP на24-мегапиксельный сенсор и отображение его на 2-мегапиксельном экране, результат, безусловно, будет выглядеть некорректноПочему?

Answer 1

Нет, правда где-то посередине. Вы частично правы, но вы упускаете несколько вещей.

Что касается пространственной выборки, воспитание Найквиста - это в основном красная сельдь, потому что вы можете точно так же рассуждать о дискретных пикселях следит за датчиками. Таким образом, для этой цели один пиксель датчика равен одному пикселю монитора. Однако, когда камеры используют оптические фильтры нижних частот (фильтры сглаживания), чтобы избежать эффектов наложения на сенсор, это действительно немного уменьшает пространственное разрешение сенсора (из-за невозможности идеального фильтра из кирпичной стены), немного уменьшая информационное содержание каждого пикселя (потому что пиксели связаны с их соседями, поэтому знание соседа предоставляет частичную информацию о пикселе).

Относительно фильтра Байера ... да, это абсолютно верно, чтокаждый цвет отбирается с более низким разрешением (в классическом фильтре RGBG, 1/2 линейного разрешения для красного и синего и 1 / sqrt (2) линейного разрешения для зеленого). И это обязательно уменьшает максимальную информацию, получаемую сенсором Байера с заданным размером пикселя, по сравнению с тем, что может отображать монитор с полным RGB с таким же размером пикселя.

Но важно помнить, чтосцены, которые мы фотографируем, не являются источниками максимальной энтропии. В какой-то степени сцена содержит в основном низкочастотную информацию, ниже частоты Найквиста, фильтр АА удаляет очень мало информации - и в основном это происходит. В какой бы степени цветовые каналы в данном фрагменте сцены коррелировались предсказуемым образом, фильтр Байера удаляет очень мало информации - и в основном это так. Таким образом, теоретико-информационное «эффективное разрешение» для датчика изображения , фотографирующего обычные сцены , намного выше, чем вы рассчитываете. Без какой-либо реальной математической резервной копии я бы сказал, что это, вероятно, 75-90% от общего числа пикселей, а не 8%.

Учитывая это, и отсутствие каких-либо подтверждающих доказательств (и указанная разница в соотношении сторонв другом ответе), нет никаких оснований думать, что преобладание 24MP датчиков имеет какое-либо отношение к мониторам 1920x1080 или видеоформатам 1080p. Скорее всего, это просто удобное место, где производственные технологии, ожидания потребителей в отношении достойных фотографий и цена объединяются.

Answer 2

Краткий ответ: №

---

Пояснение

Соотношение сторон

6000x4000 пикселей - это соотношение сторон 3: 2.

1920x1080 пикселейэто соотношение сторон 16: 9.

Таким образом, число пикселей от обычного 24-мегапиксельного датчика, используемого для получения изображения высокой четкости, не все 24M. Даже если ширина «не обрезана», используется только 3375 из 4000 горизонтальных линий. Это в сумме 20,25 MP.

«Сырье» против RGB

Допустим, «Красный» («R»), «Зеленый» («G») и «Синий»(«B») - это цвета, по которым фильтры в маске Байера центрированы и являются наиболее пропускающими.

Давайте обозначим частоты света, используемые в системах цветопередачи RGB, как R, G и B.

Необработанные данные изображения являются монохромными, но каждый «пиксель» не только собирает «красный»"," зеленый "или" синий "свет. Каждый фильтр пропускает широкий диапазон частот с пиком определенного цвета. Существует много совпадений того, что проходит через каждый цветной фильтр, особенно между «зеленым» и «красным» фильтрами. Все три значения R, G и B интерполируются. «Красные» фильтры в типичной маске Байера центрированы на расстоянии около 590 нм, что является скорее желто-оранжевым, чем красным. Красный канал в RGB составляет около 640 нм. Фильтры маски Байера также не центрированы на частотах G и B, используемых в RGB.

Значения R, G и B для каждого пикселя должны быть интерполированы из необработанных значений сенсоров, покрытых фильтрами «R», «G» и «B», поскольку «R» ≠ R,«G» ≠ G и «B» ≠ B.

_{Каждый из фильтров в маске Байера пропускает широкий диапазон длин волн. Они ослабляются для пиковой передачи при 455 нм («синий»), 540 нм (зеленый) и 590–600 нм («красный»). Существует также много совпадений между тем, что проходит через каждый фильтр, по сравнению с другими. Наши системы воспроизведения цвета RGB используют значения около 480 нм (синий), 525 нм (зеленый) и 640 нм (красный) для трех основных цветов. Некоторые экраны также содержат желтые субпиксели, излучающие со скоростью около 580 нм. Как видите, пики детекторов, используемых в наших камерах, не соответствуют цветам, используемым в наших устройствах вывода.}

Для получения дополнительной информации см .: Почему красный, зеленый иСиний основные цвета света?

Заключение

Результатом демозаики / интерполяции необработанного файла 24 Мп обычно является 24-мегапиксельное изображение с 24 000 000 пикселей RGB, а не изображение с 12 000 000G, 6 000 000 R и 6 000 000 B пикселей. Обычно он имеет соотношение сторон 3: 2 (6000 x 4000 пикселей), а не соотношение сторон 16: 9.