<!-- <logo> -->Сообщество Canon SX10 IS<!-- </logo> -->
Добавить фотографию | Home | Здравствуйте, Гость | Вход | Регистрация | RSS
Автоматический переход на другую страницу
Меню сайта
Форма входа
Категории раздела
All [30]



Наш опрос
Какой фотоотчёт Вам понравился больше всех?
Всего ответов: 57
Мини-чат
Друзья сайта
Официальный сайт Canon
CHDK - Альтернативная прошивка
Статистика
Яндекс цитирования Сообщество Canon SX
Онлайн всего: 1
Гостей: 1
Пользователей: 0
Наши новички
  • UYG0935
  • onv-70
  • AlexSY
  • JB_spb
  • matthias84
  • мой
  • BOPOH
  • хелен
  • dosss
  • igorbondar



  • Главная » Статьи » All

    О фотографиировании в уменьшенном размере снимка
    Начинающих фотографов, снимающих на цифровые камеры с маленькой матрицей и огромных количеством мегапикселей, рано или поздно начинает интересовать вопрос как можно уменьшить уровень шума на своих фотографиях. Отвечающие, в зависимости от собственного опыта и знаний, предлагают разные рецепты. Одним из таких рецептов является фотографирование не в полном размере снимка, а в уменьшенном. Применительно к фотоаппаратам Canon серии S и других камер полный размер снимка выставляется в меню и имеет следующие обозначения: L - максимальный размер, M1, M2, M3 - промежуточные размеры и S - минимальный размер, обычно 640х480 точек. Оставляя пока в стороне внутрикамерные настройки (автоматический, сюжетный, программный режим, а также собственные настройки контраста, резкости и насыщенности) попробуем ответить на этот вопрос с точки зрения цифр.

    Но сначала немного теории. Съёмка в размере L производится попиксельно, то есть каждый светочувствительный элемент матрицы ЦФК даёт ровно один пиксель в итоговом изображении. Необходимо, впрочем, помнить, что цветным изображение получается благодаря байеровской матрице, но в нашем случае это неважно. Если в меню камеры задать другие размеры итогового изображения, то после съёмки внутри ЦФК происходит интерполяция или даун-сайзинг (down-sizing) полного изображения с матрицы до уменьшенного заданного. Для примера возьмём случай, когда происходит уменьшение в четыре раза, то есть каждая точка конечного изображения была получена из четырёх точек исходного. Зная о природе цифрового шума, логично предположить, что подобного рода усреднение должно привести к уменьшению уровня шума. Если объяснить на пальцах, то можно взять такой пример. Пусть значения четырёх соседних ячеек (размером 2х2), полученных при съёмке однородного фона будут такими:
    100, 98
    102, 100
    Уровень шума достигает ±2%. Если теперь сложить значение всех четырёх ячеек и разделить на 4, то получим 100, таким образом шум нивелировался. Примерно то же самое происходит и в камере, за исключением того, что, во-первых, каждой точке готового изображения может соответствовать не целое количество точек исходного, а, во-вторых, происходит вычисление не среднего арифметического, а используются другие формулы.

    Итак, для экспериментов нам потребуется серая карта (если есть желание, то можно провести все те же самые эксперименты для каждого из трёх каналов - красного, зелёного и синего) и фотоаппарат. В качестве серой карты в графическом редакторе было создано изображение, содержащее квадратные области от чисто чёрного (0, 0, 0) до чисто белого цвета (255, 255, 255), с центральным квадратом серого (127, 127, 127) цвета. Это изображение выводилось на ЖК-монитор ноутбука. В 40 см от плоскости монитора на твёрдую поверхность был установлен фотоаппарат и на нём было произведено зуммирование, чтобы изображение на мониторе полностью занимало кадр на ЦФК. Съёмка производилась в тёмной комнате (чтобы избежать бликов на поверхности экрана и изменение его цвета), при этом для нивелирования эффектов пикселизации и муара монитор был немного повёрнут по оптической оси ЦФК, а сам фотоаппарат переведён в режим макро и ручной фокусировки на 20 см. Таким образом, изображение на мониторе получалось полностью размытым, что позволяло в дальнейшем измерять шум собственно камеры (шумом ЖК-монитора из-за размытия можно пренебречь). В меню ЦФК был выбран усреднённый экспозамер (то есть по всему кадру) и установлена экспокоррекция +2/3 - для того, чтобы гистограмма получающегося изображения была растянута от 0 до 255. Съёмка производилась при заводских установках контраста, резкости и насыщенности в режиме приоритета диафрагмы, то есть автоматика камеры самостоятельно подбирала необходимую выдержку.

    Затем поочерёдно делались снимки, изменяя их размер в меню камеры (L=3648x2736 pix, M1=2816x2112 pix, M2=2272x1704 pix, M3=1600x1200 pix), а также варьируя ISO (от 80 до 1600). Из полученных кадров вырезалась средняя квадратная область, уровень шума которой измерялся в программе Neat Image 5.0. В альбоме "Интерполяция" можно посмотреть все полноразмерные снимки, сделанные для режима L. Полученные данные заносились в таблицу


    размер ISO 80 ISO 100 ISO 200 ISO 400 ISO 800 ISO 1600
    3648x2736 3,80 4,75 5,07 5,86 6,41 7,54
    2816x2112 2,92 3,65 4,07 4,70 5,57 6,29
    2272x1704 3,13 3,88 4,33 5,14 5,95 6,37
    1600x1200 2,03 2,54 2,84 2,92 4,12 4,74

    на основании данных которой был построен график зависимости уровня шума от размера кадра и ISO.

    Легко видеть, что при одном и том же ISO уровень шума действительно уменьшается при уменьшении размера кадра. Также можно заметить, что снимок, сделанный в режиме 1600х1200 точек при ISO1600 является менее шумным, чем аналогичный полный размером 3648x2736 точек, снятый при ISO 200.

    Тем не менее, вопрос о предпочтительном размере съёмки остаётся открытым, ведь на изображении 3648x2736, вероятно, находится больше деталей, чем на таком же, но снятом в размере 1600х1200. Кроме того, нам неизвестен алгоритм интерполяции точек в камере, не исключено, что он является не самым оптимальным (из-за быстроты обработки). Поэтому попробуем теперь изменить наш полученный снимок с размеров 3648x2736 до 1600х1200, используя для этого графический редактор, в качестве которого был выбран XnView, относящийся к категории свободного ПО и обладающего достаточно мощным фунционалом для каталогизации и обработки изображений.

    Для проведения этих экспериментов были выбраны два полных изображения нашей серой карты, снятых при ISO 80 и 400, после чего они уменьшались до размеров 1600х1200, используя различные алгоритмы интерполяции. В XnView таковыми являются: "По соседним точкам" (Neighbor), "Билинейная" (Bilinear), по методам Вell, B-spline, Gaussian, Hanning, Hermite, Lanczos, Mitchell. Каждый из них имеет какие-то свои преимущества для тех или иных целей (например, при уменьшении снимка с наклонными линиями они могут стать изломанными или нет, или можно добиться лучшего сохранения деталей или меньшего шума). К слову сказать, в том же широко известном Фотошопе существует всего три алгоритма для интерполяции. Из полученных изображений 1600х1200 вырезалась центральная часть, которая подвергалась профилированию в уже упомянутом Neat Image, и данные заносились в таблицу. Кроме того, анализу на уровень шума было также подвергнуто изображение с камеры размером 1600x1200 точек.


    Метод ISO 80 ISO 400
    bell 1,25 2,03
    bilinear 1,71 2,74
    b-spline 1,12 1,84
    gaussian 1,27 2,08
    hanning 1,57 2,51
    hermite 1,54 2,49
    lanczos 1,76 2,92
    mitchell 1,44 2,36
    neighbor 3,98 6,28
    camera 2,03 2,92

    На основании вычисленных данных был построен график

    Легко можно видеть, что к аналогичному уровню шума в камере приводят методы билинейной или Lanczos-интерполяции. Лично я склонен думать, что в камере используется билинейная интерполяция (как наиболее распространённая).

    До сих пор за кадром оставался вопрос о детализации интерполированных изображений. Ведь по большому счёту, можно так уменьшить изображение, что шума вообще не будет, равно как и деталей. Чтобы ответить на этот вопрос, нужно сфотографировать объект, содержащий эти самые детали в разном режиме, а затем сравнить полученные снимки. Для этого была выбрана распечатанная на лазерном принтере специальная карта, содержащая мелкие детали. Съёмка производилась в режиме приоритета диафрагмы при среднем зуме, с фиксированной настройкой баланса белого и заводскими установками контраста, резкости и насыщенности. При этом последовательно изменялись размеры получаемого изображения и ISO. Затем, большое изображение 3648x2736 уменьшалось в XnView до размеров 1600х1200 с использованием разных методов интерполяции, а полученные снимки попарно сравнивались. Можно самостоятельно посмотреть результаты, ткнув на соответствующую миниатюру изображения ниже.


    bell          
    bilinear    

    b-spline   
    gaussian  
    hanning   
    hermite    
    lanczos    
    mitchell   
    neighbor 
    camera   

    Самым "резким", но и одновременно самым шумным получился снимок, интерполированный по методу соседних точек. Достаточно хорошим в плане как резкости, так и уровня шума получились снимки, сделанные по методу билинейной интерполяции и Lanczos, и они выгодно отличаются от снимка, интерполяция которого была произведена в камере.

    Из всего вышесказанного следует простой вывод: если вам не нужно во что бы то ни стало экономить место на флеш-карте (а потом и на жёстком диске компьютера), то делайте все фотографии в полном размере. В случае необходимости, можно будет потом уменьшить снимок до нужных размеров в графическом редакторе, при этом сохранив детали и уменьшив шум. К тому же, если перед уменьшением снимка воспользоваться вышеупомянутой программой для шумоподавления Neat Image, то можно получить такой результат, который в случае съёмки с внутрикамерным уменьшением размера, получить вообще было бы невозможно.



    Источник: http://veloxiraptor.ya.ru/replies.xml?item_no=2180
    Категория: All | Добавил: КП (07.11.2010) | Автор: Константин Поддубный W
    Просмотров: 1547 | Комментарии: 7 | Теги: Photoshop, совет, редактирование, Мастер-класс, GIMP, редактор, опыт, XnView, обработка, детализация | Рейтинг: 5.0/4
    Всего комментариев: 7
    7 sania  
    Очень интересно! Спасибо! wink

    5 SERGAS  
    Спасибо !! очень познавательно !!

    6 КП  
    Пожалуйста! Буду рад, если это пригодится.

    3 Krueger  
    Респект, хорошая статья.

    4 КП  
    Главное - чтобы она была полезной smile

    1 SOVA  
    Просто титаническая работа проделана!Автору 5 баллов!

    2 КП  
    Благодарю! Пару дней потратил, хотя, по большому счёту, результат был предсказуемым smile

    Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.
    [ Регистрация | Вход ]
    Copyright MyCorp © 2018
    Designed by Viola