主题：光子散弹噪声与缩图
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针对“等效光圈”理论的基础，光子散弹噪声，前面发过两个帖子，这个帖子准备作为这次讨论的终结篇。
https://forum.xitek.com/thread-1659593-1-1-1.html
https://forum.xitek.com/thread-1665525-1-1-1.html
在第二个帖子里，说到缩图，突然发现，说不下去了！
理论上计算，当QE相同时，光子散弹噪声与单个像素的面积相关，面积翻一番（2倍），光子散弹噪声信噪比增加3dB，翻两番（4倍），信噪比增加6dB。
如果，缩图被等效成单个像素面积增加，于是，也有像素数减少一半，信噪比增加3dB，像素数减少到1/4，信噪比增加6dB。
推论，假如M43与全幅的像素密度相同（单个像素面积相同），100%看照片，信噪比相同，但是，全幅的面积是M43的4倍，总像素数高4倍，缩图到相同的像素数，信噪比会高6dB。
按照这个假说，我用80D拍了一个亮度均匀的平面，按18%曝光，得到一张照片，然后缩图到1/4，信噪比应该提升6dB。
结果，用RAW拍摄，LR解码输出，sRGB、16bit的TIFF，原图2400万像素，信噪比36.9dB，LR缩图到600万像素，信噪比40.7dB，提升了3.9dB，没有说好的6dB。
是不是LR的缩图算法有问题？因为LR未指明缩图用的哪种具体算法。
改用LR解码输出sRGB、16bit的TIFF，用Photoshop缩图到600万，“两次立方（较锐利）”提升1.5dB、“两次立方（平滑渐变）”提升3.4dB、“邻近（硬边缘）”提升2.2dB，“两次线性”提升2.8dB，仍然没一个提升能接近6dB。
为什么达不到6dB的提升？
经过反复琢磨，这不是算法的问题，这个6dB的提升，在理论上就是错误的！
对于RGGB马赛克方式的CMOS来说，每个像素的R、G、B大多数是靠相邻像素插值猜出来的，因此，每个像素的数值与相邻像素相关，相邻的像素不再是相互独立的事件，按照相互独立事件来统计信噪比，就没了理论根据。
换个说法，如果把RGGB当成一个像素，80D照片只有600万像素，而2400万像素的R、G、B靠相邻像素插值产生的，这个插值过程，本身引入了走样噪声，同时也相当于对600万原始像素做了个低通滤波，噪声的特性被改变了，2400万的照片不再满足光子散弹噪声的分布规律。
从2400万缩图到600万，噪声性质改变了，自然也就没有了6dB的规律。
还是这张照片，我把RGGB当成一个像素，解码成600万像素的sRGB、16bit的TIFF照片，信噪比为38.7dB，用4像素平均的方法缩图到150万，信噪比为44.6dB，提升5.9dB，满足光子散弹噪声的6dB规律。
这张600万像素的照片，用Photoshop缩图，“两次立方（较锐利）”提升4.8dB、“两次立方（平滑渐变）”提升6.5dB，也都基本满足光子散弹噪声的规律，误差是缩图算法本身产生的。
我从dpreview网站下载了5DS、E-M1的ISO200两张RAW照片，LR解码输出sRGB、16bit的TIFF照片，在Photoshop里选取照片中色卡的一个接近18%灰的方块。
5DS的方块为200×200，E-M1的100×100，信噪比分别为36.2dB、36.6dB，然后把5DS的方块缩图到100×100。Photoshop的“两次立方（较锐利）”的信噪比37.7dB，提升1.5dB。“两次立方（平滑渐变）”的信噪比39.6dB，提升3.4dB。四像素平均缩图，提升2.8dB。
100×100方块，5DS与E-M1的差别，“两次立方（较锐利）”缩图后5DS的信噪比高1.1dB，“两次立方（平滑渐变）”5DS高3.0dB，四像素平均缩图5DS高2.8dB。
结论，只要是马赛克RGGB插值后的照片，不管怎么缩图，信噪比的改变，都与DxO的print数据相去甚远，只有不做马赛克RGGB插值的照片，才满足光子散弹噪声的规律。
DxO的SNR18数据，Screen部分应该是马赛克RGGB插值后的RAW数据的统计结果，而Print部分则是按照光子散弹噪声规律的一个推测值，与实际缩图后数据有较大的差别，只能是一个不太准确的参考。
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在第二个帖子里，说到缩图，突然发现，说不下去了！
理论上计算，当QE相同时，光子散弹噪声与单个像素的面积相关，面积翻一番（2倍），光子散弹噪声信噪比增加3dB，翻两番（4倍），信噪比增加6dB。
如果，缩图被等效成单个像素面积增加，于是，也有像素数减少一半，信噪比增加3dB，像素数减少到1/4，信噪比增加6dB。
推论，假如M43与全幅的像素密度相同（单个像素面积相同），100%看照片，信噪比相同，但是，全幅的面积是M43的4倍，总像素数高4倍，缩图到相同的像素数，信噪比会高6dB。
按照这个假说，我用80D拍了一个亮度均匀的平面，按18%曝光，得到一张照片，然后缩图到1/4，信噪比应该提升6dB。
结果，用RAW拍摄，LR解码输出，sRGB、16bit的TIFF，原图2400万像素，信噪比36.9dB，LR缩图到600万像素，信噪比40.7dB，提升了3.9dB，没有说好的6dB。
是不是LR的缩图算法有问题？因为LR未指明缩图用的哪种具体算法。
改用LR解码输出sRGB、16bit的TIFF，用Photoshop缩图到600万，“两次立方（较锐利）”提升1.5dB、“两次立方（平滑渐变）”提升3.4dB、“邻近（硬边缘）”提升2.2dB，“两次线性”提升2.8dB，仍然没一个提升能接近6dB。
为什么达不到6dB的提升？
经过反复琢磨，这不是算法的问题，这个6dB的提升，在理论上就是错误的！
对于RGGB马赛克方式的CMOS来说，每个像素的R、G、B大多数是靠相邻像素插值猜出来的，因此，每个像素的数值与相邻像素相关，相邻的像素不再是相互独立的事件，按照相互独立事件来统计信噪比，就没了理论根据。
换个说法，如果把RGGB当成一个像素，80D照片只有600万像素，而2400万像素的R、G、B靠相邻像素插值产生的，这个插值过程，本身引入了走样噪声，同时也相当于对600万原始像素做了个低通滤波，噪声的特性被改变了，2400万的照片不再满足光子散弹噪声的分布规律。
从2400万缩图到600万，噪声性质改变了，自然也就没有了6dB的规律。
还是这张照片，我把RGGB当成一个像素，解码成600万像素的sRGB、16bit的TIFF照片，信噪比为38.7dB，用4像素平均的方法缩图到150万，信噪比为44.6dB，提升5.9dB，满足光子散弹噪声的6dB规律。
这张600万像素的照片，用Photoshop缩图，“两次立方（较锐利）”提升4.8dB、“两次立方（平滑渐变）”提升6.5dB，也都基本满足光子散弹噪声的规律，误差是缩图算法本身产生的。
我从dpreview网站下载了5DS、E-M1的ISO200两张RAW照片，LR解码输出sRGB、16bit的TIFF照片，在Photoshop里选取照片中色卡的一个接近18%灰的方块。
5DS的方块为200×200，E-M1的100×100，信噪比分别为36.2dB、36.6dB，然后把5DS的方块缩图到100×100。Photoshop的“两次立方（较锐利）”的信噪比37.7dB，提升1.5dB。“两次立方（平滑渐变）”的信噪比39.6dB，提升3.4dB。四像素平均缩图，提升2.8dB。
100×100方块，5DS与E-M1的差别，“两次立方（较锐利）”缩图后5DS的信噪比高1.1dB，“两次立方（平滑渐变）”5DS高3.0dB，四像素平均缩图5DS高2.8dB。
结论，只要是马赛克RGGB插值后的照片，不管怎么缩图，信噪比的改变，都与DxO的print数据相去甚远，只有不做马赛克RGGB插值的照片，才满足光子散弹噪声的规律。
DxO的SNR18数据，Screen部分应该是马赛克RGGB插值后的RAW数据的统计结果，而Print部分则是按照光子散弹噪声规律的一个推测值，与实际缩图后数据有较大的差别，只能是一个不太准确的参考。
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九里桥 发表于 2017-4-8 08:06
感觉除非有一种类似的测试：
假设有一种接近“理想”的超高精准的输出手段：“理想”打印机或“理想”显示器，用一系列精心设计或选用的“标准”测试图片，使用实拍结果和原始电子图片数据相比对。否则这种测试的局限性比较大。
所以出现您这样的实测数据我感到并不惊讶，确切说还有点惊讶扩图后信噪比增加得有点小。
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28 帖
rivershaw 发表于 2017-4-8 07:08
图像信噪比统计，mean/sttdev，没办法对付失真的。插值相当于低通滤波，图像失真增加，但按照mean/sttdev统计，信噪比变高。
感觉除非有一种类似的测试：
假设有一种接近“理想”的超高精准的输出手段：“理想”打印机或“理想”显示器，用一系列精心设计或选用的“标准”测试图片，使用实拍结果和原始电子图片数据相比对。否则这种测试的局限性比较大。
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九里桥 发表于 2017-4-6 13:02
分块不是问题。我的意思是说：散弹噪声属于独立于系统的随机噪声，在 CMOS 原始插过程中是不会有任何增加的。在这个过程中图像质量的下降在于估值算法本身的偏差（失真）造成的，单色测试版的使用是不是可以使这种失真降到最低。
按照这种推测，您在第一次测试到 2400 万像素和 600 万像素的信噪比的差距实际不是因为散弹噪声造成，而是由于插值误差导致的结果。通常，这种插值误差（噪声）应该大于散弹噪声才对（否则我们拍照就根本不需要那么高的像素，大家都坐在计算机前搞插值玩好了），但由于单色测试版的使用大大地降低了这种插值误差。
反观第二次测试，600 万像素和 150 万像素之间的比较，才是散弹噪声影响的真实体现。
图像信噪比统计，mean/sttdev，没办法对付失真的。插值相当于低通滤波，图像失真增加，但按照mean/sttdev统计，信噪比变高。
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九里桥 发表于 2017-4-7 11:06
能否请您再做一个实验：把这些 2400 万的数据通过插值扩充到 9600 万，看看它的信噪比下降多少？
这个很有意思。
我把RGGB当成一个像素对待，80D拍摄均匀亮度照片，只做白平衡矫正，RAW解码成600万像素，3000×2000×3，统计出信噪比为29.5dB。
用Bayer双线性插值到2400万，6000×4000×3，统计出信噪比为32.6dB，提升3.1dB。
用MATLAB线性插值到2400万，6000×4000×3，统计出信噪比为33.6dB，提升4.1dB。
Bayer双线性插值到2400万作为基准，用MATLAB线性插值到9600万，统计出信噪比为35.0dB，提升2.4dB。
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731337804 发表于 2017-4-6 13:57
比如宾得K1的像素偏移相较于自身普通模式出图信噪比能增加多少dB，奥巴的8张合成一张相较于单张出图信噪比能增加多少dB。
宾得四张合成一张，也就是每一个像素都有完整的RGB数值，那就不需要马赛克相邻像素猜色了吧？那每个应该算作独立的了吧？
图片都是从dpreview下载的，亮度差别较大，不适合横向比较，但自己对比没问题。
K-1的pixel shift，RAW数据是7360×4912×3，不是RGGB格式，没有Bayer插值的问题。
PEN-F，是RGGB格式，10368×7776×1，测试了没有Bayer插值、有Bayer插值的情况。Bayer插值采用的是标准双线性插值。
缩图信噪比是对小方块再次缩图，算法是4像素平均，合并成1个像素。
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rivershaw 发表于 2017-4-6 13:25
补充一组数据，是跟上面的数据一起测试的。
80D，2400万直接缩图到150万，LR缩图，45.6dB，Photoshop的四种算法分别为：42.7、45.1、37.1、44.5dB。
先缩图到600万，photoshop再从600万缩图到150万，四种算法分别为：41.8、45.0、39.0、44.5dB，分别提升3.5、4.8、0.0、4.9dB。
就是说，先天不足的2400万，即使从600万缩图到150万，也没有6dB的规律，
能否请您再做一个实验：把这些 2400 万的数据通过插值扩充到 9600 万，看看它的信噪比下降多少？
本帖最后由 九里桥 于 2017-4-7 11:09 编辑
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rivershaw 发表于 2017-4-6 11:47
具体想看什么数据？与那个机型对比？
说具体点，我来看看能不能算出结果。
比如宾得K1的像素偏移相较于自身普通模式出图信噪比能增加多少dB，奥巴的8张合成一张相较于单张出图信噪比能增加多少dB。
宾得四张合成一张，也就是每一个像素都有完整的RGB数值，那就不需要马赛克相邻像素猜色了吧？那每个应该算作独立的了吧？
本帖最后由 731337804 于 2017-4-6 14:01 编辑
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九里桥 发表于 2017-4-6 13:02
分块不是问题。我的意思是说：散弹噪声属于独立于系统的随机噪声，在 CMOS 原始插过程中是不会有任何增加的。在这个过程中图像质量的下降在于估值算法本身的偏差（失真）造成的，单色测试版的使用是不是可以使这种失真降到最低。
按照这种推测，您在第一次测试到 2400 万像素和 600 万像素的信噪比的差距实际不是因为散弹噪声造成，而是由于插值误差导致的结果。通常，这种插值误差（噪声）应该大于散弹噪声才对（否则我们拍照就根本不需要那么高的像素，大家都坐在计算机前搞插值玩好了），但由于单色测试版的使用大大地降低了这种插值误差。
反观第二次测试，600 万像素和 150 万像素之间的比较，才是散弹噪声影响的真实体现。
补充一组数据，是跟上面的数据一起测试的。
80D，2400万直接缩图到150万，LR缩图，45.6dB，Photoshop的四种算法分别为：42.7、45.1、37.1、44.5dB。
先缩图到600万，photoshop再从600万缩图到150万，四种算法分别为：41.8、45.0、39.0、44.5dB，分别提升3.5、4.8、0.0、4.9dB。
就是说，先天不足的2400万，即使从600万缩图到150万，也没有6dB的规律，
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rivershaw 发表于 2017-4-6 11:46
我没有那些高级货，就是找个灰色背景板拍摄。
难题是布光均匀很难做到，图像统计信噪比就是简单的均值除以标准差，光照不均匀，对标准差影响很大，就是把光照不均匀当成了噪声。CMOS上的灰尘，也会被当成噪声。还有就是镜头的边缘失光，也会被当成噪声。
把图像分成小块，在这个小块中，亮度偏差不大，计算比较准确。
我认为，所有上面的因素都是降低信噪比的，并不存在能增加信噪比的因素，所以，去掉信噪比低的3/4的小块，保留信噪比最大的1/4数量的小块，取平均来代表真实的信噪比，比较靠谱。
分块不是问题。我的意思是说：散弹噪声属于独立于系统的随机噪声，在 CMOS 原始插过程中是不会有任何增加的。在这个过程中图像质量的下降在于估值算法本身的偏差（失真）造成的，单色测试版的使用是不是可以使这种失真降到最低。
按照这种推测，您在第一次测试到 2400 万像素和 600 万像素的信噪比的差距实际不是因为散弹噪声造成，而是由于插值误差导致的结果。通常，这种插值误差（噪声）应该大于散弹噪声才对（否则我们拍照就根本不需要那么高的像素，大家都坐在计算机前搞插值玩好了），但由于单色测试版的使用大大地降低了这种插值误差。
反观第二次测试，600 万像素和 150 万像素之间的比较，才是散弹噪声影响的真实体现。
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731337804 发表于 2017-4-6 10:16
宾得像素偏移与奥巴高分辨率模式的情况能分析分析吗？
具体想看什么数据？与那个机型对比？
说具体点，我来看看能不能算出结果。
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九里桥 发表于 2017-4-6 09:58
不太懂啊，能简单介绍下这种测试的过程、机理和算法么？是不是对某种标准单色色板、或标准图案的测试卡进行拍摄，再对所得拍摄数据进行分析？
我没有那些高级货，就是找个灰色背景板拍摄。
难题是布光均匀很难做到，图像统计信噪比就是简单的均值除以标准差，光照不均匀，对标准差影响很大，就是把光照不均匀当成了噪声。CMOS上的灰尘，也会被当成噪声。还有就是镜头的边缘失光，也会被当成噪声。
把图像分成小块，在这个小块中，亮度偏差不大，计算比较准确。
我认为，所有上面的因素都是降低信噪比的，并不存在能增加信噪比的因素，所以，去掉信噪比低的3/4的小块，保留信噪比最大的1/4数量的小块，取平均来代表真实的信噪比，比较靠谱。
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泡泡嘴 发表于 2017-4-6 10:13
脫脰驴麓脕脣脪禄卤茅拢卢脢碌录脢脡脧脗铆脠眉驴脣虏脗脡芦碌脛鹿媒鲁脤脫娄赂脙戮脥脢脟陆碌脭毛碌脛鹿媒鲁脤
这是什么编码？
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泡泡嘴 发表于 2017-4-6 09:28
又看了一遍，实际上马赛克猜色的过程应该就是降噪的过程
是不是这种所谓“降噪处理”还会对测试方法产生某种“欺骗”效果？
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rivershaw 发表于 2017-4-5 15:23
MATLAB，SNR=20×log10(mean/stddev)。
为了对付亮度不均匀、灰尘等影响，把图像分N块，64×64，计算每块的SNR，排序，取最大的N/4个，平均。
不太懂啊，能简单介绍下这种测试的过程、机理和算法么？是不是对某种标准单色色板、或标准图案的测试卡进行拍摄，再对所得拍摄数据进行分析？
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泡泡嘴 发表于 2017-4-6 09:28
又看了一遍，实际上马赛克猜色的过程应该就是降噪的过程
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keepi 发表于 2017-4-5 17:59
也就是只有m43像素升上去，反而会更有意义？
许多人对高像素不以为然，但我很早就一直认为，按目前的马赛克算法，像素密度高的有明显优势，或者说色彩还原更好
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keepi 发表于 2017-4-5 13:43
问一下最终的结论是怎么指导拍照的？
简单说，18%、800万像素，FF比M43，信噪比没好多少，安心用M43吧！
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泡泡嘴 发表于 2017-4-5 13:40
好帖！
问一下，楼主怎么测信噪比的
MATLAB，SNR=20×log10(mean/stddev)。
为了对付亮度不均匀、灰尘等影响，把图像分N块，64×64，计算每块的SNR，排序，取最大的N/4个，平均。
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