 |
|
| Преобразование файлов Raw с экспозицией +5,0 в Adobe Camera Raw |
Преобразование неотредактированного необработанного файла |
Фотонный дробовой шум (случайная природа света) означает, что снятые изображения всегда будут шумными, но небольшое количество шума оказывает гораздо большее влияние на слабый сигнал, формирующий теневые участки изображения, чем на сильный. сигналы, составляющие основные моменты.
В первой части мы рассмотрели, что такое динамический диапазон, где обнаруживаются различия и почему он на самом деле не является показателем качества изображения в целом. Во второй части мы рассмотрим факторы, влияющие на динамический диапазон, и почему мы склонны не просто цитировать цифры динамического диапазона в наших обзорах.
Как мы обсуждали в первой части, нижняя граница динамического диапазона — это точка, в которой шум подавляет изображение в тенях. Итак, чтобы понять динамический диапазон, вам нужно понять шум.
Каковы источники шума?
Шум — это название, данное степени, в которой сигнал отличается от ожидаемого значения. Есть много вещей, которые способствуют шуму на изображении, но для простоты мы сгруппируем их в две основные категории: читать шумсовокупное воздействие всех электронных источников шума в камере и фотонный дробовой шумвариация, возникающая из-за того, что свет падает на поверхность через случайные промежутки времени в виде серии квантованных пакетов.
Об этом втором источнике шума труднее думать, потому что наши глаза и мозг эволюционировали, чтобы компенсировать его, поэтому он не очень интуитивно понятен. Но фотонный дробовой шум является доминирующим источником шума в большинстве тонов большинства фотографий, которые вы когда-либо делали. Вы можете прочитать наш учебник по этому вопросу, но суть в том, что чем больше у вас сигнала, тем менее значительным появляется дробовой шум.
Почему соотношение сигнал/шум так важно?
Вопреки интуиции, численно будет большая степень дисперсии в ваших светлых участках, чем в тенях, но именно тени мы считаем зашумленной частью изображения.
Это потому, что степень шума — это не то, что вы воспринимаете как шум, а отношение между сигналом и шумом, который имеет значение. Небольшое количество шума оказывает гораздо большее влияние на крошечный слабый сигнал, который формирует затененные области вашего изображения, чем на сильные сигналы, формирующие светлые участки.
Некоторые примеры
Давайте посмотрим на влияние обоих источников шума, электронного шума считывания и фотонного дробового шума. На этом первом графике показан теоретический сигнал камеры, способной удерживать до 40 000 фотоэлектронов (синяя линия, левая шкала). Правая шкала отображает количества фотонного дробового шума (оранжевая линия) и шума считывания (зеленая линия), которые мы обычно ожидаем, от самого темного записываемого тона (нижняя шкала, яркость 0 %) до отсечения (яркость 100 %).
 |
Важно понимать, что даже воображаемая камера, не добавляющая никаких электронных шумов к своим изображениям, все равно будет иметь шумные тени. Фотонный дробовой шум (случайная природа света) означает, что снятые изображения всегда будут шумными. Но чтобы прояснить, почему этот шум обычно виден в теневых областях, мы соединим оранжевую линию с синей и посмотрим на результирующее отношение сигнал/шум.
На приведенных ниже графиках показано отношение сигнал/шум для различных уровней освещенности изображения. Они показали, как отношение сигнал/шум увеличивается по мере увеличения яркости (сигнала). (Оси нанесены в логарифмическом масштабе, так что каждое деление представляет собой удвоение или уменьшение вдвое яркости или SNR. На этом графике шкала внизу останавливается ниже точки отсечения, а не в процентах. Вы можете навести указатель мыши на шкалу «Нормальный». кнопку, чтобы увидеть те же данные, построенные с использованием масштаба, соответствующего приведенному выше графику.)
 |
|
|
Лог весы (Остановки) |
Нормальный масштаб |
Важным моментом является то, что даже при полном отсутствии электронного шума отношение сигнал/шум падает (шум увеличивается) по мере того, как вы смотрите на более темные тона изображения в левой части графика. Даже с идеальным датчиком, не добавляющим шума, ваш динамический диапазон в конечном итоге будет ограничен дробовым шумом фотонов.
Электронный шум
Тем не менее, датчики в современных камерах не идеальны: небольшое количество электронного шума добавляется по мере захвата света, а дополнительный шум может добавляться дальше в процессе считывания, вплоть до кодирования сигнала в цифровое число датчиком камеры. аналого-цифровой преобразователь.
Существует ряд источников этого электронного / «считываемого» шума, в том числе тепловой шум, возникающий при нагревании датчика. Но на современных датчиках, пока вы не доберетесь до длинных выдержек, они, как правило, очень хорошо контролируются.
Если мы добавим к нашим диаграммам эффект шума считывания, вы увидите, как они влияют на общую кривую отклика SNR. Несмотря на то, что зеленая линия на исходном графике выглядит тривиально, вы можете видеть, что она значительно изменила форму кривой.
 |
Как видите, из-за шума считывания нижняя часть кривой SNR отклоняется от прямой линии, которую мы видели, когда просто смотрели на дробовой шум фотонов. Опять же, несмотря на то, что общий объем шума чтения относительно невелик, он по-прежнему оказывает значительное влияние в областях со слабым сигналом, т. е. в тенях. И небольшие различия в шуме чтения могут иметь большое влияние на то, насколько полезны эти глубокие тени.
В данном случае мы предположили, что шум считывания составляет 5 электронов (что по современным меркам было бы много). Это почти не влияет на светлые участки (снижение SNR на 0,04 EV при отсечении), но этого достаточно, чтобы уменьшить измеренный инженерный динамический диапазон примерно с 15,3 EV до 12,3 EV.
Тот же показатель DR, разное качество изображения
Это не должно вызывать большого удивления, но подумайте о том, что это означает для измерений динамического диапазона: камера с низким уровнем шума считывания будет измеряться как имеющая больший динамический диапазон, чем камера с высоким уровнем шума считывания. И в крайних случаях это может означать, что камера с превосходным качеством изображения в других частях изображения, но высокий уровень шума считывания обеспечивает тот же показатель DR, что и камера более низкого качества, которая лучше контролирует шум считывания для более чистых теней.
 |
| Здесь мы добавили вторую камеру с меньшей емкостью для электронов (например, датчик меньшего размера), но также с меньшим шумом считывания. Вы увидите, что они пересекают шумовой порог SNR = 1 в одной и той же точке, поэтому оба измерения охватывают около 12,3 EV динамического диапазона.
И тем не менее, для большей части диапазона камера 1 создает более чистое изображение с лучшим соотношением сигнал-шум, причем качество изображения почти на ступень лучше в районе ступени 4, которая обычно используется многими камерами как средне-серая. |
Это то, что мы иногда видим, когда старые датчики Canon сравнивают с более новыми чипами с более низким уровнем шума при считывании, и люди делают ошибку, думая, что совпадающие числа DR означают, что две камеры будут иметь сопоставимое качество изображения. Это неправда.
И именно поэтому мы обычно не цитируем числа динамического диапазона на DPReview.com: потому что, хотя они являются вполне допустимым способом описания одного свойства датчика, мы часто видим, что они обсуждаются так, как будто они означают нечто большее. Вместо этого наши тесты динамического диапазона пытаются визуально продемонстрировать реакцию разных камер на глубокие тени, где существуют различия в динамическом диапазоне, а также показать вам, как выглядят тона непосредственно над глубокими тенями.
Это не означает, что наши тесты DR идеальны, но мы надеемся, что они дадут более четкое представление о визуальных различиях между камерами, а не просто представят одно число.
Так стоит ли вообще заботиться о динамическом диапазоне? Мы постараемся ответить на этот вопрос в третьей части с ответвлениями на будущее цифровых изображений.
