主题：关于等效光圈 DPReview比较通俗的解释
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rivershaw 发表于 2019-02-18 05:00RAW存储的难道不是马赛克数据吗？散粒噪声的实测统计，难道不是用RAW数据计算？
看来你的...
RAW是马赛克数据 没错，但解马赛克 是什么时候？离CMOS远了去了！
当你测量温度时，你能说 因为是用温度计测的，温度就是 温度计产生的？
可是 散粒噪声 是什么时候产生的？
等效说的噪声 又是什么？
如果不是机内直出（机内解码）JPG，都应该是ACR等 机外软件做的事情
你为了证明自己 脑子先天发育不全，已经气急败坏 不顾一切 显示自己的癫狂程度了！
本帖由无忌论坛小程序编辑于：2019-02-18 08:34:29
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好色无悔 发表于 2019-2-18 06:28
你还有点“羞耻”心，知道“大底比小底好些”，比你的同伙 糊涂 强点！
但，就算退一万步 不讲等效，反正 在相近技术和工艺生产出来的CMOS下，论虚化，论信噪比 ，论像素，底大一级压死人。就算压不死人，
全幅 一定压得 惨幅 腹疾 永世不得翻身！！
只有一种可能 就是 滚出地球，滚出太阳系！！
精神受什么刺激了？
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好色无悔 发表于 2019-2-18 06:31
你把 马赛克猜色 引起的噪声算到 散粒噪声 上，天性脑子发育不全，不是弄来那么多 链接 自己都没看懂 就能掩盖的
CQ<50，EQ<0，IQ=？
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rivershaw 发表于 2019-02-18 05:00RAW存储的难道不是马赛克数据吗？
散粒噪声的实测统计，难道不是用RAW数据计算？
看来你的...
你把 马赛克猜色 引起的噪声算到 散粒噪声 上，天性脑子发育不全，不是弄来那么多 链接 自己都没看懂 就能掩盖的
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作为遛狗的终结篇，推荐“遛狗大师”的网站，2年前要是找到了这个网站，我就不用费力八叉地自己推导光子散弹噪声公式了，
How Many Photons on a Pixel at a Given Exposure
http://www_strollswithmydog_com/how-many-photons-on-pixel-at-given-exposure/
How Many Photons on a Pixel
http://www_strollswithmydog_com/how-many-photons-on-pixel-at-given-exposure/
What Is Exposure
http://www_strollswithmydog_com/what-is-exposure/
Photons Emitted by Light Source
http://www_strollswithmydog_com/photons-emitted-by-light-source/
Converting Radiometric to Photometric Units
http://www_strollswithmydog_com/converting-radiometric-to-photometric-units/
What is the Effective Quantum Efficiency of my Sensor?
http://www_strollswithmydog_com/effective-quantum-efficiency-of-sensor/
How Many Photons on a Pixel at a Given Exposure
http://www_strollswithmydog_com/how-many-photons-on-pixel-at-given-exposure/
How Many Photons on a Pixel
http://www_strollswithmydog_com/how-many-photons-on-pixel-at-given-exposure/
What Is Exposure
http://www_strollswithmydog_com/what-is-exposure/
Photons Emitted by Light Source
http://www_strollswithmydog_com/photons-emitted-by-light-source/
Converting Radiometric to Photometric Units
http://www_strollswithmydog_com/converting-radiometric-to-photometric-units/
What is the Effective Quantum Efficiency of my Sensor?
http://www_strollswithmydog_com/effective-quantum-efficiency-of-sensor/
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好色无悔 发表于 2019-2-18 00:25
谁跟你说 马赛克 啦！？
我们至始至终都是 RAW
你的 都是 ADC以后的事情啦，
我们至始至终 都在说的是 散粒噪声
散粒噪声 是在光线到达CMOS的刹那间 产生的，连转换后的电子都还没出CMOS的引线了！
。
具体你也可看看 那篇 芝加哥大学 同一篇文章里 关于 SHOT NOISE
总之，不要把话题和前提 弄乱套了
RAW存储的难道不是马赛克数据吗？
散粒噪声的实测统计，难道不是用RAW数据计算？
看来你的理论只适用莱卡的那款黑白相机，凡是马赛克方式的彩色相机都不灵光了，对吧？！
莫非芝加哥大学也跟你一样糊涂？
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🐶 糊涂 搅屎棍的本事真有两下子，把不同技术，工艺年代，甚至不同厂家的CMOS全都 胡搅在一起
还有，散粒噪声 跟接受的光子数量 有关，而量子效率 是光电转换的效率因素（同样多的光子能产生多少电子），八竿子打不着的两件事，却被 糊涂 乱交在一起！
量子效率高，只能说明 光子转换成电子的比例越高，就算把 噪声也转换得大了，但能把 信噪比也搞大吗？
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还有，散粒噪声 跟接受的光子数量 有关，而量子效率 是光电转换的效率因素（同样多的光子能产生多少电子），八竿子打不着的两件事，却被 糊涂 乱交在一起！
量子效率高，只能说明 光子转换成电子的比例越高，就算把 噪声也转换得大了，但能把 信噪比也搞大吗？
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糊涂终结者 发表于 2019-02-17 21:47看看DXO的噪声测试说明吧，人家测试出来的信噪比，难道不是传感器的整体表现？...
看看下面这段话 是哪个长🐶 眼的人 没看清DXO的信噪图分print和screen，满嘴放🐶 P—— 信噪比是看单个像素的
本帖由无忌论坛小程序编辑于：2019-02-18 01:14:18
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糊涂终结者 发表于 2019-02-17 21:47你就别拿这个图像噪声论文当救命稻草了！早就劝过你，愚昧无边，回头是岸啊
看看DXO的噪声测试说明吧，人家测试出来的信...
自己瞪大你的🐶 眼看清了 你自己弄来的DXO噪声图 是screen还是print？
你看懂了 什么是SCREEN 什么是print？
你懂得为什么screen的噪声 跟print不一样吗？
你不是在 竭力反驳 噪声是整体CMOS的吗？还拿什么 某个像素100个光子里区分出40个是散粒 作为“例子”，
简直愚蠢至极，脑残到底了！
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糊涂终结者 发表于 2019-02-17 22:06O(∩_∩)O哈哈~
应该是你们这些等效论的鼓吹者，就死了 "等效光圈"那份心吧！！！
要不你再...
你有本事 先把这篇 芝加哥大学的学术论文 驳倒 再给你看别的，怕你 消化不了
还有，这篇文章内容很丰富，远不止我截来的一小段
。等你全部消化了
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好色无悔 发表于 2019-2-17 21:06
我找来 芝加哥大学 关于图像噪声的一篇论文
其中有一段恰好谈到 像素面积和数量 跟信噪比的关系。
……
登录后可直接显示原图
S1、S2、S3、S4是相邻像素，S1左上、S2右上、S3左下、S4右下。
如果按马赛克结构，就是R1、G2、G3、B4，按最简单的像素替代算法去除马赛克，R通道是R1、R1、R1、R1，G通道是G2、G2、G3、G3，B通道是B4、B4、B4、B4。
这4个像素相加合并，R通道的信号是4×R1、噪声是4×N1。G通道信号是2×（G2+G3）、噪声是2×sqrt（N2^2+N3^2）。B通道的信号是4×B4、噪声是4×N4。
显然，R、B通道的信噪比都没变，只有G通道提高了1.414倍（1.5dB），与2倍（6dB）信噪比提升相去甚远。
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半支莲 发表于 2019-2-16 22:14
大家不要对他人身攻击。
他既不是人参，
也不是公鸡🐓
反正我没看出是什么
的确很奇葩
对，不要人参公鸡，让这个楼活着，警钟长鸣。
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好色无悔 发表于 2019-2-17 21:10
看楼下
耐心看完 看明白了 再来喷，我不着急你马上喷
哪句英语看不懂，我可以再为你免费翻译一下
还是人家 世界级大学的水平高，不长的文字把你要我回答的所有问题几乎都 回答了
糊涂之流: 你们就死了 "残幅 腹疾 反超全幅"那份心吧！！
O(∩_∩)O哈哈~
应该是你们这些等效论的鼓吹者，就死了 "等效光圈"那份心吧！！！
要不你再找找看，有没有世界级的关于“相同画幅必然信噪比相同”的论文？我们跷足而待。
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好色无悔 发表于 2019-2-17 21:06
我找来 芝加哥大学 关于图像噪声的一篇论文
其中有一段恰好谈到 像素面积和数量 跟信噪比的关系。
（对于藐视科学 的人，就不要来这里搅和了）
开场白就说到: 典型情况下 对相机的噪声和动态 的统计报告 是基于单个像素
但 问题来了……
（下面要谈的问题 正好就是 我一直说的"那些否定等效 的人 只知其一，不知其二，井底看天空的事"）
奉劝这些人 先忍一下，摒弃气急败坏 的恶劣毛病，耐心把 这段文字 全都看明白了 再来喷 也来得及！
后面要说的"问题" 中心意思 就是----
噪声的统计量 是各个像素量值的平方和再开方
（这就验证了我的观点: 对于一块CMOS来说，噪声是整体的表现，
试想: 一块CMOS左上角有噪点 其它部位没噪点; 另一块CMOS中间部位有噪点，其它部位 没有，你怎样区分 两者信噪比 谁高谁低? 这是不需要科学深奥论述的道理 （有人不是总想着 按照自己的眼睛去判断 他人科学的 "真伪"吗，那么好，你就想想这个 浅显道理 对不对吧）
你就别拿这个图像噪声论文当救命稻草了！早就劝过你，愚昧无边，回头是岸啊
看看DXO的噪声测试说明吧，人家测试出来的信噪比，难道不是传感器的整体表现？再劝你一句吧，脑壳里空空不要紧，但千万别往里灌大便，拿自己的脑袋当化粪池啊！
Noise target exposure setup
The light box behind the target features two fluorescent daylight spectrum tubes with a diffuser sheet on top to achieve perfect uniformity on each filter. The luminance is approximately 1500cd/m?. The light absorption levels of the filters range from 0% to 99.99% in order to test across a dynamic range of 4 density steps (= 13.3 f-stops — a dynamic range much greater than today’s digital cameras can achieve.?When shooting such a chart, the sensor of the test camera is exposed to a wide range of light levels, with a 1/10,000 ratio from minimum to maximum. For comparison, the dynamic range of a printed target is typically 2 density steps (6.65 f-stops), which is not enough to simulate high dynamic range or back-lit scenes.
We measure the luminance of each uniform area (patch) on the chart using a certified luminance-meter, and then input the values into DxO Analyzer software. Once we have measured the target and calibrated the DxO Analyzer software, we shoot test images of the noise target at different ISO settings, and measure the Noise for each color channel of the target image (R, Gr, Gb, B). We compute the mean gray level and noise values for each patch and for all images shot at different ISO settings, and finally interpolate these numerical values for all gray levels to calculate and plot signal-to-noise ratio (SNR) curves, from which DxO Analyzer extracts the SNR 18%, the dynamic range, and the tonal range.
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好色无悔 发表于 2019-2-17 21:12
看楼下
耐心看完 看明白了 再来喷，我不介意你多等点时间来喷
哪句英语看不懂，我可以再为你免费翻译一下
你说了那么多，却跟我的问题挨不着边儿。不要岔开话题，噪声哪儿来的先放一边。我现在只关心你的推论跟DP的结论。
DP的文章分析了噪声来源和改善方法，你的推论是在证明“等效光圈”。这二者之间本无逻辑联系，你复制粘贴了那么多“推论”过程，结果却是在原地打转。这个你作何解释。是原文写错了还是你推论错了？
你需要看懂的不是英语，那个不难。你缺乏的是理解问题的能力。 本帖最后由 constaintin-fox 于 2019-2-17 21:46 编辑
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我找来 芝加哥大学 关于图像噪声的一篇论文
其中有一段恰好谈到 像素面积和数量 跟信噪比的关系。
（对于藐视科学 的人，就不要来这里搅和了）
开场白就说到: 典型情况下 对相机的噪声和动态 的统计报告 是基于单个像素
但 问题来了……
（下面要谈的问题 正好就是 我一直说的"那些否定等效 的人 只知其一，不知其二，井底看天空的事"）
奉劝这些人 先忍一下，摒弃气急败坏 的恶劣毛病，耐心把 这段文字 全都看明白了 再来喷 也来得及！
后面要说的"问题" 中心意思 就是----
噪声的统计量 是各个像素量值的平方和再开方
（这就验证了我的观点: 对于一块CMOS来说，噪声是整体的表现，
试想: 一块CMOS左上角有噪点 其它部位没噪点; 另一块CMOS中间部位有噪点，其它部位 没有，你怎样区分 两者信噪比 谁高谁低? 这是不需要科学深奥论述的道理 （有人不是总想着 按照自己的眼睛去判断 他人科学的 "真伪"吗，那么好，你就想想这个 浅显道理 对不对吧）
在赞同"同等单像素面积 信噪比相同 因此 噪声量值也相等"的观点的前提下
（如果连这个 都不赞同，就等于彻底否定 散粒噪声 与光子数量 成正比关系的观点，那就不要再来 搅和了）
于是，4千万像素的信号量值 是1千万像素的 4倍，
于是4千万像素的噪声量值 是1千万像素的 2倍
（见方差公式，本文也有详细解释）
于是4千万像素的信噪比 是1千万像素的 2倍
但别忘了，前面的前提是"同等 像素面积，数量差4倍"，这不就是 一个全幅4千万，另一个43幅1千万 的情况嘛！
所以 即使按照很多人理解的 单像素相同时 单像素信噪比也相同，仍然可以得出"大画幅的信噪比 高于小画幅"
噪声的量值 数学上 就是 平方和再开方，这是经过无数科学家的无数实验加上缜密推导 得出的规律，不是 无忌里某些个别人的想当然。如果你执意否定 这个噪声定义的数学公式，那么你也就别来 搅和了，去找一家 权威科学杂志 去发表你的论文吧！
以上根据 也能说明 DXO为啥测量噪声 要缩图 输出到相同像素~~就是为了在比较时有个相同的基准，换算起来也容易
正如 本文说到的:"大像素合并（ 就是缩图） 是牺牲分辨率 换取 信噪比"
如果有人还不理解，可以换位思考: 即便基于单像素信噪比相同，那么高像素的全幅 是不是 比小幅 分辨率高呢！ 也就是说 即便你不同意 大画幅（整体）信噪比 一定比小底 好，那么起码 在相同 单像素信噪比下 大画幅 的分辨率 一定比 小低高！
不管从哪个角度看，你可以不承认 等效光圈 是信噪比导致的，但也是 分辨率导致的~~信噪比和分辨率 是可以互易的~~反正 无法抹杀 底大一级压死人的地球科技，无法抹杀这样的铁的事实：
"一个全幅 另一个43幅，为了得到相同亮度 相同景深 相同 整体信噪比（或分辨率），后者的光圈 必须是前者的2倍（理论值， 实际肯定会有偏差， 但绝对不会 相同），
这就是 两个光圈 效果相同~~光圈等效
糊涂之流: 你们就死了 "残幅 腹疾 反超全幅"那份心吧！！
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constaintin-fox 发表于 2019-2-17 13:23
红字的意思理解的不严谨。应该理解为(仅针对这句话，无关其他）：除非大底比小底差很多（没有可比性）。意思是一般情况下大底还是好些。
但这个跟＂等效光圈＂没关系。
对，就是这个意思，反过来理解，小底比大底好，不用好很多，就是小底与大底的信噪比一样，这些所谓的等效也不能成立。
科学的定义，应该是放之四海而皆准，楼主及DP的推论，换一个信噪比差的全幅机，甚至中画幅机就不成立了，所以这些等效之说跟※※差不多了。 本帖最后由 糊涂终结者 于 2019-2-17 13:52 编辑
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糊涂终结者 发表于 2019-2-17 12:54
不看不知道，一看吓一跳啊！O(∩_∩)O哈哈~
终于发现你这赖皮是如何断章取义、望文生义、偷梁换柱的啦！先看结论吧：And this means that, for the same shutter speed, F-number and ISO, the camera with the largest sensor will have more total light to measure.And, unless the large sensor is significantly worse than the smaller one , it will produce a cleaner, less noisy image.It's likely that the large sensor camera will be bigger, heavier and more expensive, but it should provide cleaner images.红字说的“除非大的传感器明显比小的传感器差”的意思很明确，换句话来说，只有在大的传感器比小的传感器好时（先决条件），才能产生更干净、噪声更低的图像。如果大的传感器比小的传感器差时，这些所谓的“等效”都得去见鬼啦！
红字的意思理解的不严谨。应该理解为(仅针对这句话，无关其他）：除非大底比小底差很多（没有可比性）。意思是一般情况下大底还是好些。
但这个跟＂等效光圈＂没关系。 本帖最后由 constaintin-fox 于 2019-2-17 13:25 编辑
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672 帖
好色无悔 发表于 2019-2-16 22:20
好好看等效的推论
转圈圈的＂推论＂不是已经推垮了么，怎么还有推论。没下文了？
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671 帖
好色无悔 发表于 2019-2-16 22:20
好好看等效的推论
面积与信噪比关系 是按照 通光量 与散粒噪声的平方根关系 推出来的
通光量 肯定跟面积直接相关
至于 为什么 要根据整个面积 而不是单像素 算噪声，前面已经给出多次了，你眼睛再不好 我也不能无限制为你免费服务，你自己往楼下翻
7S和R不同像素 信噪比不同的话题，特别关注 缩图和相同像素输出，理由嘛 还是DXO的解释
上面给你的几个DP链接 里也有类似论述，请搜寻normalize相关文字（但要连续看完整，不要拎出个别词语）
另外，前面刚不久 关于噪声的方差计算公式 你也好好理解，特别关注 像素相关 有无影响因素
不看不知道，一看吓一跳啊！O(∩_∩)O哈哈~
终于发现你这赖皮是如何断章取义、望文生义、偷梁换柱的啦！先看结论吧：And this means that, for the same shutter speed, F-number and ISO, the camera with the largest sensor will have more total light to measure.And, unless the large sensor is significantly worse than the smaller one , it will produce a cleaner, less noisy image.It's likely that the large sensor camera will be bigger, heavier and more expensive, but it should provide cleaner images.红字说的“除非大的传感器明显比小的传感器差”的意思很明确，换句话来说，只有在大的传感器比小的传感器好时（先决条件），才能产生更干净、噪声更低的图像。如果大的传感器比小的传感器差时，这些所谓的“等效”都得去见鬼啦！
再来看看DP推论所用来测试的机型（参见下面的链接），全幅的1DX，APS-C富士X-A1，M4/3松下GH4，1英寸尼康1V3，总有效像素都在1600万~1800万像素之间。大家都知道，有效像素基本相同时，传感器越大，单个像素单元面积越大，即满井容量越大，接收的光子越多，量子效率就越高，从而降低了散粒噪声的影响，就可以获得更高的信噪比。按照单个像素单元面积大小排序1DX＞X-A1＞GH4＞1V3，正好与画幅大小排序一样。在DXO查了一下信噪比的数据（富士的没有测试数据），1DX为40.5dB，GH4为36.4dB，1V3为33.1dB。聪明人很快就可以看明白了，所谓的等效光圈的说法，其根基必须建立在全幅机的信噪比一定要比小画幅的好才能赖以生存！如果把全幅机换成同是1800万像素的徕卡M9-P来对比，等效光圈所赖以生存的根基就会轰然倒塌！因为同是全幅机的徕卡M9-P，信噪比只有36.2dB！！！信噪比别说与富士的APS-C对比了，连M4/3松下GH4都不如！再往下看，把全幅机换成徕卡S中画幅，画幅更大了，笑话也更大了，居然信噪比只有35.6dB！！！底越大总通光量越多，但为啥“总通光量决定信噪比”的说法就不灵了？请问楼主，此时如何等效？你这拾起别人扔掉的尘垢粃糠，如获似宝，到处贩卖的主，是不是都得跟那些等效光圈的始作俑者们一起找个地缝钻进去啊！
https://www_dpreview_com/articles/2666934640/what-is-equivalence-and-why-should-i-care/4
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回复主题： 关于等效光圈 DPReview比较通俗的解释
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