Фотопейзаж и компьютер

Полученное значение разрешающей способности сенсора (без умножения на коэффициент Келла) имеет и другую интерпретацию: оно равно частоте Найквиста (Nyquist limit) для сенсора. Эта пространственная частота описывает потери в изображении, вызванные дискретизацией. Дискретизация происходит из-за того, что исходное изображение, спроецированное на сенсор, разбивается на прямоугольники, равные размерам пикселей, включая обвязку и промежутки между пикселями (если не учитывать наличие фильтра Байера). Затем, для каждого прямоугольника кусочек изображения, попавший на него, закрашивается средним цветом этого кусочка (тут уже не считая промежутков). Какая информация при этом теряется, описывается теоремой Владимира Александровича Котельникова. А именно, искажаются все пространственные частоты, бо́льшие частоты Найквиста (если таковые были, то при восстановлении исходного изображения возникают искажения в виде муара). В некоторых камерах предусмотрены фильтры антиалиасинга, которые подавляют (до дискретизации) пространственные частоты, лежащие выше частоты Найквиста (то есть, частоты, которые нельзя правильно восстановить).

Немного о терминах. Слово alias (псевдоним, вымышленное имя) в данном случае имеет смысл «еще одно название для того же самого, синоним». Aliasing – эффект, всегда присутствующий при дискретизации непрерывной функции, в нашем случае – двухмерной картинки пейзажа, спроецированной на поверхность сенсора. Смысл этого эффекта состоит в том, что один и тот же результат дискретизации (матрица значений фотопикселей сенсора) получается не только для того набора пространственных частот, из которого составлена входная картинка. Но и для бесконечного количества других наборов (картинок), отличающихся от входной картинки только частотами, бо́льшими частоты Найквиста. Отсюда – aliasing, то есть «разные картинки дают один и тот же результат дискретизации» (aliasing иногда переводится как «наложение спектров»).

Другими словами, появление муара вызвано тем, что в картинке пейзажа присутствуют пространственные частоты выше частоты Найквиста для сенсора, которые при дискретизации проявляют себя так же, как и более низкие (в данном случае ложные) частоты. Эти ложные частоты и воспринимаются глазом, и алгоритмами интерполяции, которые используются при демозаизации и при других операциях обработки изображений, в виде муара.

Подойдем к вопросу о разрешении полученного изображения с другой стороны.

Это разрешение зависит от нескольких факторов: качества объектива, угла зрения камеры, количества пикселей и размеров сенсора. Пусть сначала мы имеем идеальный объектив. Тогда разрешение изображения на сенсоре определяется размером такой части снимаемого объекта, которая проецируется на один пиксель. Пиксель регистрирует только средние освещенность и цвет реальных физических точек, составляющих эту область. И детали внутри этой области теряются.

Теоретически, можно, конечно, увеличить снятое изображение в несколько раз, тогда пиксель превратится в несколько пикселей, имеющих один и тот же цвет и яркость, а затем попытаться нарисовать на них что-то, с учетом соседних деталей и общих сведений об изображении, но не будем идти по этому пути.

Размер образа проекции части изображения на один пиксель может служить мерой разрешения полученного изображения. Чтобы уменьшить этот размер (увеличить разрешение), нужно либо уменьшить размер пикселя, либо уменьшить поле зрения объектива.

Для того чтобы уменьшить размер пикселя (то есть, увеличить плотность пикселей сенсора), нужно, либо увеличить общее количество пикселей при той же площади сенсора, либо сократить площадь сенсора при том же количестве пикселей (то есть, увеличить кроп-фактор). Конечно, возможны и промежуточные варианты.

Во втором случае придется составить изображение из нескольких кадров, чтобы получить то же самое поле обзора. То есть, снять панораму.

Таким образом, составив панораму из нескольких снимков, можно получить изображение большого размера и такого высокого разрешения, которого непросто добиться, сняв один кадр.

Посчитаем конкретно. Если взять умеренно хороший объектив (разрешение 60 линий на миллиметр почти во всех точках кадра), то полноформатный сенсор (full frame), имеющий аналогичное разрешение, должен иметь 24*60*2*36*60*2 = 12441600 пикселей, то есть, около 12.5 мегапикселей. Если количество пикселей сенсора меньше, то качества такого объектива не будут использованы полностью. Если количество пикселей сенсора больше, то возможности сенсора не будут использованы полностью.

Дефектные пиксели

Среди неправильно работающих фотопикселей выделяют «мертвые», «битые» или «застрявшие», и «горячие» (dead, stuck and hot).

Мертвый пиксель не получает питания и выглядит как черная точка (на каждом снимке в одном и том же месте) или крестик или пятнышко. Не всегда точка, потому что не каждый алгоритм демозаизации переводит один фотопиксель в один rgb-пиксель.