Детекторы — это устройства, определяющие только градации сероватого (градации интенсивности света — от стопроцентно белоснежного до стопроцентно темного). Чтоб камера могла различать цвета, на кремний при помощи процесса фотолитографии накладывается массив цветных фильтров. В тех детекторах, где употребляются микролинзы, фильтры помещаются меж линзами и фотоприемником. В сканерах, где употребляются трилинейные ПЗС (рядом расположенные три ПЗС, реагирующие соответственно на красноватый, голубий и зеленоватый цвета), либо в high-end цифровых камерах, где также употребляются три детектора, на каждый детектор фильтруется свет собственного определенного цвета. (Заметим, что в неких камерах с несколькими детекторами употребляются композиции нескольких цветов в фильтрах, а не три стандартных). Но для устройств с одним детектором, каковыми является большая часть потребительских цифровых фотоаппаратов, для обработки разных цветов употребляются массивы цветных фильтров (color filter arrays, CFA).

Для того чтоб каждому пикселю соответствовал собственный основной цвет, над ним помещается фильтр соответственного цвета. Фотоны, до того как попасть на пиксель, поначалу проходят через фильтр, который пропускает только волны собственного цвета. Света другой длины будет просто поглощаться фильтром. Ученые обусловили, что хоть какой цвет в диапазоне можно получить смешением всего нескольких главных цветов. В модели RGB таких цвета три.

Для каждого внедрения разрабатываются свои массивы цветных фильтров. Но в большинстве детекторов цифровых камер более пользующимися популярностью являются массивы фильтров цветовой модели Байера (Bayer pattern). Эта разработка была придумана в 70-х компанией Kodak, когда проводились исследования в области пространственного разделения. В этой системе фильтры размещены вперемежку, в шахматном порядке, а количество зеленоватых фильтров вдвое больше, чем бардовых либо голубых. Порядок расположения такой, что красноватые и голубые фильтры размещены меж зеленоватыми.

Такое количественное соотношение разъясняется строением людского глаза — он более чувствителен к зеленоватому свету. А шахматный порядок обеспечивает однообразные по цвету изображения независимо от того, как вы держите камеру (вертикально либо горизонтально). При чтении инфы с такового детектора, цвета записываются поочередно в строках. 1-ая строка должна быть BGBGBG, последующая — GRGRGR и т.д. Такая разработка именуется поочередной RGB (sequential RGB).

В ПЗС камерах совмещение всех 3-х сигналов воедино происходит не на детекторе, а в устройстве формирования изображения, уже после того, как сигнал преобразован из аналогового вида в цифровой. В КМОП детекторах это совмещение может происходить конкретно на чипе. В любом случае, первичные цвета каждого фильтра математически интерполируются с учетом цветов примыкающих фильтров. Заметим, что в любом изображении большая часть точек — это смешение главных цветов, и только немногие вправду представляют незапятнанный красноватый, голубий либо зеленоватый цвет.

К примеру, чтоб найти, воздействие примыкающих пикселей на цвет центрального при линейной интерполяции будет обрабатываться матрица пикселей размером 3х3. Возьмем, например, простой случай — три пикселя — с голубым, красноватым и голубым фильтрами, размещены в одной строке (BRB). Представим, вы пытаетесь получить результирующее значение цвета красноватого пикселя. Если все цвета равноправны, то цвет центрального пикселя рассчитывается математически как две части голубого к одной части красноватого. На самом же деле, методы даже обычный линейной интерполяции намного более сложны, они учитывают значения всех окружающих пикселей. Если интерполяция происходит плохо, то получаются зубцы на границах смены цветов (либо возникают цветовые артефакты).

Отметим, что слово «разрешение» в области цифровой графики употребляется неправильно. Пуристы (либо педанты — кому как больше нравится), знакомые с фото и оптикой, знают, что разрешение — это мера возможности людского глаза либо прибора различать отдельные полосы на сетке разрешений, к примеру, на сетке ISO, показанной ниже. Но в компьютерной промышленности принято разрешением именовать количество пикселей, и раз уж так повелось, мы также последуем этой конвенции. Ведь даже разработчики именуют разрешением количество пикселей в детекторе.


Посчитаем?

Размер файла изображения находится в зависимости от количества пикселей (разрешения). Чем больше пикселей, тем больше файл. К примеру, изображение детекторов эталона VGA (640х480 либо 307200 активных пикселей) будет занимать в несжатом виде около 900 кб. (307200 пикселей по 3 б (R-G-B) = 921600 б, что приблизительно равно 900 кб) Изображение 16 MP детектора будет занимать около 48 мб.

Казалось бы, что такового — сосчитать количество пикселей в детекторе, чтоб найти размер получающегося изображения. Тем не наименее, производители камер представляют кучу различных цифр, и каждый раз говорят, что это и есть настоящее разрешение камеры.

В общее число пикселей входят все пиксели, на физическом уровне имеющиеся в детекторе. Но активными числятся только те, которые участвуют в получении изображения. Около 5 процентов всех пикселей не будут участвовать в получении изображения. Это или дефектные пиксели, или пиксели, использующиеся камерой по другому предназначению. К примеру, могут существовать маски для определения уровня темнового тока либо для определения формата кадра.

Формат кадра — соотношения меж шириной и высотой детектора. В неких детекторах, к примеру, с разрешением 640х480, это соотношение равно 1,34:1, что соответствует формату кадра большинства компьютерных мониторов. Это значит, что изображения, сделанные такими детекторами, будут точно улечся в экран монитора, без подготовительного кадрирования. В почти всех аппаратах формат кадра соответствует формату классической 35-милиметровой пленки, где соотношение равно 1:1,5. Это позволяет делать снимки стандартного размера и формы.
Интерполяция разрешения

Не считая оптического разрешения (настоящая способность пикселей реагировать на фотоны), существует также разрешение, увеличенное программно-аппаратным комплексом, при помощи интерполирующих алгоритмов. Как и в интерполяции цветов, в интерполяции разрешения математически анализируются данные примыкающих пикселей. При всем этом в итоге интерполяции создаются промежные значения. Такое «внедрение» новых данных может выполняться достаточно гладко, при этом интерполированные данные будут кое-чем средними, меж реальными оптическими данными. Но время от времени при таковой операции могут появляться разные помехи, артефакты, появляться преломления, в итоге которых качество отображения только ухудшится. Потому многие пессимисты считают, что интерполяция разрешения — это совсем не метод улучшения свойства изображений, а только способ роста файлов. При выборе устройства обращайте внимание, какое разрешение обозначено. Не стоит очень ликовать высочайшему интерполированному разрешению. (Оно помечается как interpolated либо enhanced).

Ещё один процесс обработки изображения на программном уровне — это субдискретизация (Sub-sampling). На самом деле, это процесс, оборотный интерполяции. Этот процесс делается на стадии обработки изображения, уже после того, как данные преобразованы из аналогового цифровой вид. При всем этом удаляются данные разных пикселей. В КМОП детекторах эту операцию можно провести на самом чипе, временно отключив считывание определенных строчек пикселей, либо считывая данные только с избранных пикселей.

Субдискретизация делает две функции. Во-1-х, для уплотнения данных — чтоб хранить больше снимков в памяти определенного размера. Чем меньше количество пикселей, тем меньше выходит размер файла, и тем больше снимков вы можете уместить на карточке памяти либо во внутренней памяти устройства и тем пореже вам придется закачивать фото на компьютер либо поменять карточки памяти.

2-ая функция этого процесса — создание изображений определенного размера для определенных целей. Камеры с 2MP детектором полностью по зубам сделать снимок стандартной фото размером 8х10 дюймов. Но если вы попытаетесь переслать такую фотографию по почте, то это приметно прирастит размер письма. Субдискретизация позволяет обработать изображение так, чтоб оно нормально смотрелось на мониторах ваших друзей (если не ставить целью детализацию) и при этом отчаливало довольно стремительно даже на машинах с неспешным соединением.

Сейчас, когда мы ознакомились с механизмами работы детекторов, знаем, как выходит изображение, давайте заглянем несколько поглубже и затронем более сложные ситуации, возникающие при цифровой фото.

Отзывов нет

No comments yet.

RSS-лента комментариев.

К сожалению, по вашему запросу ничего не найдено.