Kırpma sensörü kamera kullanarak düşük RAW çözünürlükte çekim yapmak tam kare kameraların kalitesini taklit eder mi?

Odak uzaklığındaki değişikliklerden bahsetmiyorum.

Tam çerçeve kamerada piksel yoğunluğunun kırpma sensörü kameralarına göre daha düşük olduğunu ve bu nedenle daha fazla ışık yakaladığını ve bu nedenle daha iyi ISO performansına ve daha fazla dinamik aralığa sahip olduğunu söyleyen birçok yazı okudum. Daha düşük bir çözünürlükte çekim yapmak için kırpma sensörü kamera ile değiştirirsem, bu daha iyi bir piksel yoğunluğuna eşit olur ve tam bir karenin (veya orta formatın) performansını taklit eder mi yoksa her zaman maksimum çözünürlükte çekim yapar ve boyutu azaltır mı?

--EDIT: 1--
Canon 60D modelim var ve RAW görüntü boyutları için 3 seçeneğim var (RAW, M-RAW amd S-RAW). RAW, Kamera sensörlerinden sadece bir dökümü ise, 3 farklı boyutta nasıl olabilirler? Fotoğraf makinesi ayrıca RAW görüntüleri de küçültür mü?

Bir Canon'a sahip olduğunuz göz önüne alındığında, daha düşük RAW modları, mRAW ve sRAW, bayer enterpolasyonuna gerek kalmadan daha zengin bir sonuç elde etmek için mevcut sensör piksellerinin TÜMÜNÜ KULLANIN. Gerçek çıkış biçimi, hala bir .cr2 Canon RAW görüntü dosyasında bulunmasına rağmen, birçok video açılan biçimine benzer şekilde bir Y'CbCr biçiminde kodlanmıştır. Her FULL piksel için parlaklık bilgilerini (2x2 dörtlü 1 kırmızı, 1 mavi ve 2 yeşil piksel) saklar ve her bir krominans kanalı yarım piksel verilerinden (1x2 çift 1 kırmızı + 1 yeşil veya 1 mavi + 1 yeşil) elde edilir .

MRAW ve sRAW arasındaki belirli düşük seviyeli donanımın okuma ve kodlama farklılıklarının tam olarak ne olduğundan emin değilim, ancak genellikle çıktı formatı ne kadar küçük olursa, her bir çıkış pikseli için daha fazla sensör pikseli giriş bilgisi kullanabilirsiniz. Her iki biçim de yerel RAW'dan çok daha düşük enterpolasyonda olduğundan, m / sRAW'da bulunan az miktarda enterpolasyon tartışmalıdır. Ayrıca, ne mRAW ne de sRAW'ın normal anlamda gerçek "RAW" formatları olmadığı da belirtilmelidir ... sensör verileri bir .cr2 dosyasına kaydedilmeden önce işlenir ve başka bir şeye dönüştürülür.

YUV'den türetilmiş formatlar ve Canon sRAW hakkında daha fazla ayrıntı için, buradaki cevabım bölümüne bakın: xvYCC renk alanı fotoğraf çekimi için neden çekim görmüyor ?

"Bir Canon RAW .CR2 dosyasında nelerin depolandığını anlama" dan:

SRaw formatı ("küçük RAW" için) 2007'de 1D Mark III ile tanıtıldı. RAW resminin daha küçük bir versiyonudur.

1D Mark III, sonra 1D Mark III ve 40D (hepsi Digic III ile) için, sRaw boyutu RAW boyutunun tam olarak 1 / 4'ü (dördüncü). Bu nedenle, 4 "sensör pikseli" nin her grubunun sRaw için 1 "piksel" olarak özetlendiğini varsayabiliriz.

50D ve 5D Mark II ile (Digic IV çipi ile), 1/4 boyutlu RAW hala oradadır (sRaw2) ve yarım boyutlu bir RAW da görünür: sRaw1. 7D ile, yarım boyuttaki ham mraw (sraw1 ile aynı kodlama), 1/4 raw ise sraw (sraw2 gibi) olarak adlandırılır.

sRaw kayıpsız Jpeg her zaman 3 renk bileşeni (nb_comp) ve 15 bit ile kodlanır.

Dcraw'ın Jpeg kodu, ilk bileşenin h = 2 değeri (tablodaki gri arka plan) nedeniyle sRaw'ı işlemek için ilk olarak değiştirildi (8.79). Normal RAW daima h = 1 değerine sahiptir. 50D ile başlayarak, v = 1 yerine v = 2 var (tabloda turuncu). Dcraw 8.89 bunu ve 50d ve 5D Mark II'den gelen sraw1'i işleyen ilk sürümdür.

"h" yatay örnekleme faktörü ve "v" dikey örnekleme faktörüdür. Her bir MCU'da (minimum kodlanmış birim) kaç tane yatay / dikey veri biriminin kodlandığını belirtir. Bkz.T-81, sayfa 36.

3.2.1 sRaw ve sRaw2 biçimi

h = 2, açılmış verilerin ilk bileşen için 2, n sütunu için 1 ve n + 1 sütunu için 1 değer içereceği anlamına gelir. Diğer 2 bileşen, sıkıştırılmış sraw ve sraw2 (hepsinin h = 2 & v = 1), her zaman 4 temel değeri vardır

[y1 y2 xz] [y1 y2 xz] [y1 y2 xz] ...
(ilk bileşen için y1 ve y2)

SRAW ve mRAW görüntülerdeki her "piksel" dört bileşen içerir ... bir bölünmüş Y 'bileşeni (y1 ve y2) ve bir x (Chrominance Blue) ve z (Chrominance Red). Dört bileşenin de (1/2 görüntü perspektifinden, sRAW1 / mRAW) sütun yüksekliği 2 (h) ve genişliği 1 (v) dir. Bu, Parlaklık değerinin (Y ') FULL 2x2 piksel dörtlü ... veya y1 ve y2'de saklanan iki 2x1 piksel sütundan oluştuğunu gösterir.

Aşağıdaki referanslar özellikle bu gibi görünmüyor, bu yüzden burada biraz spekülasyon yapıyorum, ancak sRAW2 (1/4 ham) ile Luminance bilgisinin h = 4 ve v = 2 olduğu bir 4x4 piksel bloktan türetileceğine inanıyorum. Sensör üzerindeki bayer renk filtresi dizisi düzgün kırmızı ve mavi sütunlar halinde düzenlenmediğinden, kodlama krominitesi 1/4 boyutlu bir görüntüde daha karmaşık hale gelecektir. Her bir Cr ve Cb bileşeni için alternatif 2x1 yükseklik sütunlarının işlenip işlenmediğinden veya başka bir enterpolasyon formunun gerçekleştirilip gerçekleştirilmediğinden emin değilim. Kesin olan bir şey var ... kaynak verilerin enterpolasyonu her zaman çıktı verilerinden daha büyüktür ve hiçbir örtüşme (normal bayer enterpolasyonunda olduğu gibi) anlatabildiğim kadarıyla gerçekleşmez.

Son olarak, sRAW1 / mRAW ve sRAW / sRAW2 kayıpsız bir sıkıştırma algoritması kullanılarak sıkıştırılır. Bu, bu formatlar ile ycc tipi kodlama kullanan JPEG arasında kritik bir ayrımdır. JPEG, kayıplı sıkıştırma gerçekleştirerek pikselleri orijinal görüntülerine geri yüklemeyi imkansız hale getirir. Canon'un s / mRAW formatları gerçekten orijinal tam hassas 15 bit görüntü verilerine geri yüklenebilir.

Referanslar:

• Canon RAW .CR2 dosyasında nelerin depolandığını anlama, Nasıl ve Neden
  • Aşağı açılan ayrıntılar için bölüm 3.2.1'den hemen önceki metne bakın
• SÜREKLİ TON HALA GÖRÜNTÜLERİNİN DİJİTAL SIKIŞTIRILMASI VE KODLANMASI - GEREKLİLİKLER VE KILAVUZLAR

Teorik olarak, kameranın görüntü boyutunu azaltmak için doğru stratejiyi kullanması olabilir .

Belirttiğiniz gibi, mevcut kırpma sensörü kameralarında, ayarladığınız JPEG boyutu ne olursa olsun, ham görüntü aynı kalır. JPEG görüntü basitçe ölçeklenir. Bu, parazitin görünümünü biraz azaltabilir, ancak azalma, görüntü ölçekleme algoritmasından kaynaklanır (tam boyutlu sürüme olabildiğince küçük resme olabildiğince benekli pikseller sığdıramazsınız). Yine de, eğer gürültü azaltma ve gerçekliğin ardından kendinizi ölçeklendirme yaparsanız, en azından daha iyi olmasa bile, en azından iyi yapabilmeniz daha olasıdır.

Gerçek gürültü azaltımı sağlayacak bir strateji var. Bazı yüksek çözünürlüklü orta format sırtlar (Faz Bir SensorPlus serisi gibi) , bitişik duyu gruplarına çok daha büyük bir duyu olarak muamele edildiği ve kümülatif yüklerinin sensörden okunduğu piksel binning adı verilen bir strateji kullanır . Bu, bireysel ücretleri okumaktan ve ortalamadan (okuma sonrası işlemede kısıtladığınız şey) farklıdır - donanım düzeyinde gerçekleşir ve "ham" in ne anlama geldiğini değiştirir. Okuma gürültüsünün iptal etme şansı daha yüksektir ve kümülatif yük, analogdan dijitale dönüştürmeyi daha az belirsiz hale getirir (dönüştürülen quanta aralığı, daha az amplifikasyonla daha geniştir).

Pratikte, bu genellikle çözünürlüğü dört faktör (genişliğin yarısı ve yüksekliğinin yarısı) oranında kesmek anlamına gelir. 60 veya 80MP orta format sırtla, yine de sizi 15 veya 20MP görüntü ile bırakır; 16MP kırpma sensörlü bir kamerayla 4MP ham görüntüye inersiniz. Şimdi biliyorsunuz ve temiz bir 4MP görüntünün gürültülü 16MP görüntüden daha iyi olduğunu biliyor olabilirim, ancak herkes daha küçük bir görüntü üretmenin ekstra maliyet olduğu fikrini satın almayacak. Bu, yakın zamanda profesyonel düzeyde kameradan daha az bir şeyde piksel binning'inin kullanılmasının pek olası olmadığı anlamına gelir. Çözünürlüğü tırmanmaya devam ederse, tam çerçeve kameralarda görünebilir, ancak bir kırpma sensöründe aramazdım. (Belki de Pentax bir gün bıçaklayabilir, çünkü tam çerçeve yapmazlar.)

Yüksek gürültünüz ana probleminizse, bir çözüm birkaç kare çekmek ve iyi algoritmalara sahip bir yazılıma sahip olmak, daha kötü olanlardan iyi bir görüntü birleştirmektir. Örneğin ALE, Anti-Lamenessing Engine bunu yapar. Hareketli nesneler için bu kesinlikle işe yaramaz, ancak ISO 1600'de elde taşınır cihazla çekim yapabilir ve daha sonra ISO 400 veya 800'e yakın gürültü seviyelerine ulaşmak için çekimleri birleştirebilirsiniz.