Bu mükemmel bir sorudur ve içeriğe bağlı olarak farklı cevapları olan bir soru. Her biri kendi cevaplarını verebilecek birkaç özel sorudan bahsettiniz. Onlara birleşik bir bütün olarak daha fazla hitap etmeye çalışacağım.
S. Sadece bir lens özelliği mi?
C. Basitçe söylemek gerekirse, hayır , CoC'yi görmezden gelseniz bile, biri (matematiği verilen) olduğu gibi bir tartışma yapabilir. Alan derinliği "bulanık" bir şeydir ve bağlamı görüntülemeye çok bağlıdır. Bununla, görüntülenen son görüntünün sensörün doğal çözünürlüğü ile ne kadar büyük olduğuna bağlı olduğunu kastediyorum; izleyicinin görme keskinliği; çekim yapılırken kullanılan açıklık; çekim yaparken nesneye olan mesafe.
S. Lensler aynı diyafram açıklığı ve odak uzaklığı için daha fazla alan derinliği verecek şekilde tasarlanabilir mi?
A. Matematik verildiğinde, hayır demek zorunda kalacağım. Ben optik mühendisi değilim, bu yüzden burada gerekli olanı tuz ile söylediklerimi al. Yine de alanın derinliği konusunda net olan matematiği izlemeye meyilliyim.
S. Kamera sensör boyutu ile değişiyor mu?
A. Sonuçta, buraya bağlıdır. Sensörün boyutundan daha önemli olanı, görüntüleme ortamının minimum Karışıklık Çemberi (CoC) olacaktır. Meraklı bir şekilde, bir görüntüleme ortamının Karışıklık Çemberi mutlaka içsel bir özellik değildir, çünkü kabul edilebilir minimum CoC genellikle yazdırmayı planladığınız maksimum boyut tarafından belirlenir. Dijital sensörler, CoC için sabit bir minimum boyuta sahiptir, çünkü tek bir sensörün boyutu, herhangi bir ışık noktasının alabileceği kadar küçüktür (Bayer sensöründe, bir sensör dörtlüsünün boyutu aslında en küçük çözünürlüktür).
S. Baskı boyutu ile değişiyor mu?
A. Muhtemelen bir önceki sorunun cevabını verdi. Bir resmi "yerel" baskı boyutunun üstüne veya hatta altına ölçeklendirmek, minimum kabul edilebilir CoC için kullandığınız değeri etkileyebilir. Bu nedenle, evet, yazdırmayı düşündüğünüz boyut (lar) bir rol oynar, ancak çok büyük boyutlarda yazdırmadığınız sürece rolün genellikle küçük olduğunu söyleyebilirim.
Matematiksel olarak, DoF'nin neden yalnızca merceğin bir işlevi olmadığı ve görüntüleme ortamını veya baskı boyutunu CoS perspektifinden içerdiği açıktır. DoF faktörlerini açıkça belirtmek için:
Alan derinliği, Odak Uzaklığı, Etkili Açıklık, Nesne Mesafesi ve Minimum Karışıklık Çevresinin bir fonksiyonudur. Minimum Karışıklık Çemberi, olayların bulanıklaştığı yerdir, çünkü bu, görüntüleme ortamının bir işlevi veya baskı boyutunun bir işlevi olarak görülebilir.
Alan derinliğini hesaplamak için kullanılabilecek birkaç matematiksel formül vardır. Maalesef, konuya herhangi bir mesafede doğru bir alan derinliği üreten tek bir formül görünmüyor. Hyperfocal Distanceveya etkili bir şekilde maksimum DoF elde ettiğiniz mesafe şu şekilde hesaplanabilir:
H = f 2 / (N * c)
Nerede:
H = hiperfokal mesafe
f = odak uzaklığı
N = f-sayı (bağıl diyafram)
c = kafa karışıklığı
Karışıklık çemberi burada ilginç bir değer, bu yüzden bunu daha sonra tartışacağız. Dijital sensörler için kullanışlı bir ortalama CoC 0,021 mm'de kabul edilebilir . Bu formül size, alan derinliğinizin ne olduğunu tam olarak söylemeyen, daha fazla alan derinliği elde etmek için odaklanmanız gereken konu mesafesini gösterir. Gerçek hesaplamak için Depth of Fieldek bir hesaplamaya ihtiyacınız vardır. Aşağıdaki formül, orta ila büyük konu mesafeleri için DoF sağlayacaktır; bu daha spesifik olarak konuya olan uzaklık odak uzaklığından daha büyük olduğunda (yani makro olmayan çekimler) anlamına gelir:
Dn = (H * s) / (H + s)
Df = (H * s) / (H - s) {s <H için
DOF = Df - Dn
DOF = (2 * H * s) / (H 2 - s 2 ) {s <H için
Nerede:
Dn = DoF'un Yakın Sınırı
Df = DoF'un Uzak Sınırı
H = Hiperfokal mesafe (önceki formül)
s = Nesne mesafesi (merceğin odaklandığı mesafe, aslında "konu" olmayabilir)
Özne mesafesi aşırı odak mesafesi olduğunda:
Df = 'sonsuz' Dn = H / 2
Nesne mesafesi aşırı mesafe mesafesinden büyükse:
Df = sonsuz Dn = 'sonsuz'
Burada 'sonsuzluk' terimi klasik anlamında kullanılmaz, daha çok hiperfokal mesafenin ötesinde bir odak noktası anlamına gelen bir optik mühendisliği teriminden daha fazlasıdır. Aşağıdaki gibi, ilk önce hiperfokal mesafeyi hesaplamaksızın doğrudan DOF hesaplaması için tam formül (H yerine):
DOF = 2Ncf 2 s 2 / (f 4 - N 2 c 2 s 2 )
Baskı boyutunu ve filmi görmezden gelirsek, belirli bir piksel yoğunluğuna sahip belirli bir dijital sensör için , DoF odak uzaklığının, göreceli açıklığın ve konu mesafesinin bir işlevidir . Bu itibaren, tek olabilir "özne mesafe" hangi mesafeye karşılık gelir olarak DoF tamamen objektif bir fonksiyonu olduğunu argüman yapmak mercek da lensin bir fonksiyonu olacaktır odaklanmıştır.
Ortalama bir durumda, APS-C, APS-H ve Tam Kare sensörlerini kapsayan gerçekçi bir aralık kaplamasına rağmen, bugünlerde ortalama 0,021 mm olan dijital bir sensörle CoC'nin her zaman minimum elde edilebileceği varsayılabilir. Her yerden 0,015 mm - 0.029mm . Yaygın olarak kullanılan çoğu baskı boyutu için, yaklaşık 13x19 "veya daha düşük bir değerde, kabul edilebilir bir CoC, dijital sensörler için ortalama olarak yaklaşık 0.05 mm'dir veya yaklaşık iki katıdır. Çok büyük boyutlarda yazdırmayı seven bir türseniz, CoC bir faktör olabilir (gerektiren 0.01 mm'den az) ve büyük bir genişlemedeki görünür DoF'unuz matematiksel olarak hesapladığınızdan daha küçük olacaktır.
Yukarıdaki formüller yalnızca, mesafe sobjektifin odak uzunluğundan önemli ölçüde büyük olduğunda geçerlidir . Bu nedenle, makro fotoğrafçılık için ayrılır. Makro fotoğrafçılık söz konusu olduğunda, DoF'yi odak uzaklığı, göreceli açıklık ve konu büyütme (yani, 1.0x) cinsinden ifade etmek çok daha kolaydır:
DOF = 2NC * (((m / P) + 1) / m 2 )
Nerede:
N = f sayısı (bağıl diyafram)
c = Minimum CoCm
= büyütme
P = öğrenci büyütme
Formül, öğrenci büyütme boyutunun dışında oldukça basittir. Gerçek, düzgün bir şekilde oluşturulmuş bir makro lens, büyük ölçüde eşdeğer giriş ve çıkış göz bebeklerine (merceğin önünden (giriş) bakıldığında açıklığın boyutu ve merceğin arkasından (çıkış) görüldüğü gibi açıklığın boyutu) sahip olacaktır. , tam olarak aynı olmayabilirlerse de. Bu gibi durumlarda, makul bir şüpheniz yoksa, P için 1 değeri kabul edilebilir.
Orta ila büyük konu mesafeleri için DoF'tan farklı olarak, 1: 1 (veya daha iyi) makro fotoğrafçılıkla, 2x3 "boyutunda yazdırsanız bile, HER ZAMAN baskı için büyüyorsunuz. 8x10, 13x19 vb. Gibi genel baskı boyutlarında, faktör genişleme nedeniyle belirgin DoF büzülmesini telafi etmeye yetecek kadar küçük olmayan CoC'nin görüntüleme ortamınız için çözülebilir en düşük seviyede olduğu varsayılmalıdır.
Karmaşık matematik bir yana, DoF basit bir ışık anlayışı, optiğin ışığı nasıl bükdüğü ve açıklığın ışığa etkisi üzerindeki etkileriyle sezgisel olarak görselleştirilebilir.
Açıklık alan derinliğini nasıl etkiler? Sonuç olarak, görüntü düzlemine ulaşan ışık ışınlarının açılarına kadar kaynar. Daha geniş bir diyafram açıklığında, lensin dış kenarından olanlar da dahil olmak üzere tüm ışınlar görüntü düzlemine ulaşır. Diyafram gelen ışık ışınlarını engellemez, bu yüzden sensöre ulaşabilecek maksimum ışık açısı yüksektir (daha eğik). Bu, maksimum CoC'nin büyük olmasına izin verir ve odaklanmış bir ışık noktasından maksimum CoC'ye ilerleme hızlıdır:
Daha dar bir açıklıkta, diyafram DOES, ışık konisinin çevresinden bir miktar ışığı bloke ederken, merkezden gelen ışığa izin verilir. Sensöre ulaşan maksimum ışık ışınları açısı düşüktür (daha az eğik). Bu, maksimum CoC'nin daha küçük olmasına ve odaklanmış bir ışık noktasından maksimum CoC'ye ilerlemenin yavaşlamasına neden olur. (Diyagramı olabildiğince basit tutmak için, küresel sapmaların etkisi göz ardı edildi, bu nedenle diyagram% 100 doğru değil, ancak yine de noktayı göstermelidir):
Diyafram CoC büyüme oranını değiştirir. Daha geniş diyafram açıklıkları, odak dışı bulanıklık çevrelerinin büyüme hızını arttırır, bunun için DoF daha sığdır. Dar açıklıklar, odak dışı bulanıklık dairelerinin büyüme oranını azaltır, bunun için DoF daha derindir.
Kanıtlar
Her şeyde olduğu gibi, kişi aslında matematiği çalıştırarak kavramı kanıtlamalıdır. F # Interactive komut satırı yardımcı programında F # code ile yukarıdaki formülleri çalıştırırken bazı ilginç sonuçlar (herkesin indirmesi ve iki kez kontrol etmesi kolay):
(* The basic formula for depth of field *)
let dof (N:float) (f:float) (c:float) (s:float) = (2.0 * N * c * f**2. * s**2.)/(f**4. - N**2. * c**2. * s**2.);;
(* The distance to subject. 20 feet / 12 inches / 2.54 cm per in / 10 mm per cm *)
let distance = 20. / 12. / 2.54 / 10.;;
(* A decent average minimum CoC for modern digital sensors *)
let coc = 0.021;;
(* DoF formula that returns depth in feet rather than millimeters *)
let dof_feet (N:float) (f:float) (c:float) (s:float) =
let dof_mm = dof N f c s
let dof_f = dof_mm / 10. / 2.54 / 12.
dof_f;;
dof_feet 1.4 50. coc distance
> val it : float = 2.882371793
dof_feet 2.8 100. coc distance
> val it : float = 1.435623728
Yukarıdaki programın çıktısı merak uyandırıcıdır, çünkü alan derinliğinin gerçekten odak uzunluğundan doğrudan etkilendiğini, sadece odak uzunluğunun değiştiğini ve diğer her şeyin eşit kaldığını varsayarak, göreceli açıklıktan bağımsız bir faktör olarak etkilendiğini gösterir. İki DoF, yukarıdaki programda gösterildiği gibi f / 1.4 ve f / 5.6'da birleşir:
dof_feet 1.4 50. coc distance
> val it : float = 2.882371793
dof_feet 5.6 100. coc distance
> val it : float = 2.882371793
Biraz sezgisel olmayan ilginç sonuçlar. Bir başka yakınsama, mesafeler ayarlandığında meydana gelir ve bu da daha sezgisel bir korelasyon sağlar:
let d1 = 20. * 12. * 2.54 * 10.;;
let d2 = 40. * 12. * 2.54 * 10.;;
dof_feet 2.8 50. coc d1;;
> val it : float = 5.855489431
dof_feed 2.8 100. coc d2;;
> val it : float = 5.764743587
