主题：缩图如何提高动态范围？讨论 dxomark 动态范围算法
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对于动态范围像素增益质疑的人们基本不知道动态范围像素增益是怎么来。
问题根源在于缩略能带来多少信噪增益。
在前面已讨论过此问题。在此我简单模拟了一下，结果如下。
在3000*2000 rgb(127,127,127)灰图中加入噪声，达到表中显示那样噪声级别。
经过几次缩图，用的缩略方法是bilinear（必需用一种相关性算法）。理论值与测量值误差缩到1/4时候有7%。
问题根源在于缩略能带来多少信噪增益。
在前面已讨论过此问题。在此我简单模拟了一下，结果如下。
在3000*2000 rgb(127,127,127)灰图中加入噪声，达到表中显示那样噪声级别。
经过几次缩图，用的缩略方法是bilinear（必需用一种相关性算法）。理论值与测量值误差缩到1/4时候有7%。
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67 帖
淡定都钚让了 发表于 2013-1-30 23:24
低智商的不要和我说话，谢谢
我的专业恰恰是生命科学！
缩图能使“肉眼敏感性降低”？
你扯什么蛋？
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66 帖
Greyhead 发表于 2013-1-30 23:21
肉眼敏感性降低了？
你的眼睛怎么了？
低智商的不要和我说话，谢谢
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65 帖
淡定都钚让了 发表于 2013-1-30 22:48
关键在于缩图，而不在于是否JPG。JPG只是比RAW宽容度小而已，本质相同。RAW缩图就能提高宽容度？不可能的。不信你随便测试一个，RAW下严重过曝的你缩图看能否将过曝的部分找回？
噪声也是相同的情况，缩图不可能提高信噪比，道理前面讲过了，降低了噪声，客观上肉眼观察噪声不明显了，那是因为噪声降低了肉眼敏感性降低了，但没有提升信噪比。
肉眼敏感性降低了？
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64 帖
markinon 发表于 2013-1-30 22:38
还有刚才2个jpg图的问题，这都是最后成品jpg了，你算哪个是噪点啊？你怎么看出来？
要研究噪声也是从raw研究的，刚才图也是别人处理后的jpg，在这种图上再处理没有任何说服力
关键在于缩图，而不在于是否JPG。JPG只是比RAW宽容度小而已，本质相同。RAW缩图就能提高宽容度？不可能的。不信你随便测试一个，RAW下严重过曝的你缩图看能否将过曝的部分找回？
噪声也是相同的情况，缩图不可能提高信噪比，道理前面讲过了，降低了噪声，客观上肉眼观察噪声不明显了，那是因为噪声降低了肉眼敏感性降低了，但没有提升信噪比。
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63 帖
markinon 发表于 2013-1-30 22:27
给你解释你也不懂，让你仔细看顶楼分析你也不看还问体现在哪里
建议你多看贴（我参预过的很多贴子中争论过这个问题），只要你这种菜问题，“常识”性问题很多人确实答不上来。
其实我刚才绿字回复给了你很明子的答案。
感光器数据转换现在一般是14bit转换器。我顶楼中分析过，最亮部分值肯定不会变化，最亮就是100%。但是最暗部分也不是0。最暗部分以信号强度与噪声强度相等时候的亮度算。如果缩略的话噪声会中和，从而信号会超过原来相等的噪声强度。
那么会有更低的亮度信号（原来可能是-1db了）会与噪声相等。
你说的体现在哪里问题，是体现在暗部。但不要跟细节混淆，缩图会让细节损失。那为什么要缩图？因为实际应用中不管什么相机都会缩图到打印介质上使用，或者在其它介质上浏览。
相机 a3600万像素，相机b 2400万像素。要不截图统一缩小到a4纸上以4000*3000分辨率打印的话，如果2相机100%放大画质一样的话，像素高的缩略后最暗部可识别度肯定会更高（可能都超出了jpg所能表现的界限，但印刷用tif），中等亮度也更加准确且干净。
要知道，缩图提高动态范围不是最直接的效果。因为动态范围本身就是最亮比最暗比值。
缩略提高画质的本质是信噪比提高。
还是那话，宽容度不可能后期提高，无论是缩图还是别的什么手段，都不可能。只要过曝的部分和欠曝的部分无法通过技术手段找回，就不可能提高宽容度，也就是你说的“动态范围”。中间的一切细节都不要考虑，除了干扰视线之外无任何用处。
现在很显然，在RAW下仍然过曝或者欠曝的部分，是不可能找回的，缩图不可能提高宽容度的。缩图提高宽容度无论是RAW还是JPG都是不可能的，只不过JPG宽容度比RAW更小而已，不影响问题的本质。
谈到信噪比，缩图提高的不是信噪比，而是客观上减小了噪声，使之眼睛看起来更加不明显了，信噪比没有提高，不存在你说的中和，我说了，软件无法区分哪些是有用信号哪些是噪声，如何中和？如果能区分，那无需缩图，直接去除噪声不是更好吗？显然，提高信噪比是不可能的，只有提升硬件可以提高信噪比，后期的方式是不可能的。
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第
62 帖
还有刚才2个jpg图的问题，这都是最后成品jpg了，你算哪个是噪点啊？你怎么看出来？
要研究噪声也是从raw研究的，刚才图也是别人处理后的jpg，在这种图上再处理没有任何说服力
要研究噪声也是从raw研究的，刚才图也是别人处理后的jpg，在这种图上再处理没有任何说服力
淡定都钚让了 发表于 2013-1-30 21:56
我认为这不是看帖的问题。
就好比这位兄弟用图来证明，提高在哪里？像素缩为1/4，提高2EV，体现在哪里？原本过曝的地方不过曝了还是原本欠曝的地方不欠曝了？
根本不可能的事。
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第
61 帖
给你解释你也不懂，让你仔细看顶楼分析你也不看还问体现在哪里
建议你多看贴（我参预过的很多贴子中争论过这个问题），只要你这种菜问题，“常识”性问题很多人确实答不上来。
其实我刚才绿字回复给了你很明子的答案。
感光器数据转换现在一般是14bit转换器。我顶楼中分析过，最亮部分值肯定不会变化，最亮就是100%。但是最暗部分也不是0。最暗部分以信号强度与噪声强度相等时候的亮度算。如果缩略的话噪声会中和，从而信号会超过原来相等的噪声强度。
那么会有更低的亮度信号（原来可能是-1db了）会与噪声相等。
你说的体现在哪里问题，是体现在暗部。但不要跟细节混淆，缩图会让细节损失。那为什么要缩图？因为实际应用中不管什么相机都会缩图到打印介质上使用，或者在其它介质上浏览。
相机 a3600万像素，相机b 2400万像素。要不截图统一缩小到a4纸上以4000*3000分辨率打印的话，如果2相机100%放大画质一样的话，像素高的缩略后最暗部可识别度肯定会更高（可能都超出了jpg所能表现的界限，但印刷用tif），中等亮度也更加准确且干净。
要知道，缩图提高动态范围不是最直接的效果。因为动态范围本身就是最亮比最暗比值。
缩略提高画质的本质是信噪比提高。
本帖最后由 markinon 于 2013-1-30 22:29 编辑
建议你多看贴（我参预过的很多贴子中争论过这个问题），只要你这种菜问题，“常识”性问题很多人确实答不上来。
其实我刚才绿字回复给了你很明子的答案。
感光器数据转换现在一般是14bit转换器。我顶楼中分析过，最亮部分值肯定不会变化，最亮就是100%。但是最暗部分也不是0。最暗部分以信号强度与噪声强度相等时候的亮度算。如果缩略的话噪声会中和，从而信号会超过原来相等的噪声强度。
那么会有更低的亮度信号（原来可能是-1db了）会与噪声相等。
你说的体现在哪里问题，是体现在暗部。但不要跟细节混淆，缩图会让细节损失。那为什么要缩图？因为实际应用中不管什么相机都会缩图到打印介质上使用，或者在其它介质上浏览。
相机 a3600万像素，相机b 2400万像素。要不截图统一缩小到a4纸上以4000*3000分辨率打印的话，如果2相机100%放大画质一样的话，像素高的缩略后最暗部可识别度肯定会更高（可能都超出了jpg所能表现的界限，但印刷用tif），中等亮度也更加准确且干净。
要知道，缩图提高动态范围不是最直接的效果。因为动态范围本身就是最亮比最暗比值。
缩略提高画质的本质是信噪比提高。
淡定都钚让了 发表于 2013-1-30 21:56
我认为这不是看帖的问题。
就好比这位兄弟用图来证明，提高在哪里？像素缩为1/4，提高2EV，体现在哪里？原本过曝的地方不过曝了还是原本欠曝的地方不欠曝了？
根本不可能的事。
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60 帖
markinon 发表于 2013-1-30 21:40
如果有兴趣，我建议你多看看贴吧
我认为这不是看帖的问题。
就好比这位兄弟用图来证明，提高在哪里？像素缩为1/4，提高2EV，体现在哪里？原本过曝的地方不过曝了还是原本欠曝的地方不欠曝了？
根本不可能的事。
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59 帖
如果有兴趣，我建议你多看看贴吧
淡定都钚让了 发表于 2013-1-30 21:24
说不通。只要不能解释超过了宽容度的过曝部分和欠曝部分如何能恢复成有用数据，那就是不可能提高宽容度的，这不需要推论，是明摆着的事实。
你说的DXO那种定义只能说是在玩文字游戏，实质上没有变化。因为宽容度理解起来很简单，同一次曝光下，所能容纳最亮和最暗部分的亮度的有多少级，所谓最亮，就是达到传感器能区分的最亮信号，按8位理解就是（255，255，255），最暗就（0，0，0）。超过的部分无论套用公式、设计如何精妙的算法，是不可能回来的，原理决定。如果能回来，何必要缩图呢？
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58 帖
markinon 发表于 2013-1-30 21:22
顶楼中讲的正是从原理 说的。
在此做个简单的解释：
对一个感光器动态范围评价，dxomark是用信噪比snr=0时候亮度（也就噪声强度与信号强度相等）除可识别最亮的比值（100%亮的灰阶）。
缩图是如何提高动态范围？最亮部分显然不会因为缩图而改变，只是由感光像素饱和而决定的。
然而缩图前snr=0时候可识别亮度L0是与噪声强度相等。但缩图后由于噪声是相加趋近零，会减少。原来的可识别L0会强过缩图后的被中和一定减弱的噪声。那么与噪声相当的新的更低亮度L1是以上推导中计算，并用此亮度推导正好与dxomark网站公布的结论。
说不通。只要不能解释超过了宽容度的过曝部分和欠曝部分如何能恢复成有用数据，那就是不可能提高宽容度的，这不需要推论，是明摆着的事实。
你说的DXO那种定义只能说是在玩文字游戏，实质上没有变化。因为宽容度理解起来很简单，同一次曝光下，所能容纳最亮和最暗部分的亮度的有多少级，所谓最亮，就是达到传感器能区分的最亮信号，按8位理解就是（255，255，255），最暗就（0，0，0）。超过的部分无论套用公式、设计如何精妙的算法，是不可能回来的，原理决定。如果能回来，何必要缩图呢？ 本帖最后由 淡定都钚让了 于 2013-1-30 21:30 编辑
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57 帖
淡定都钚让了 发表于 2013-1-30 21:18
对那些公式没兴趣，也不懂。我是从原理上理解的，提高信噪比和提高动态范围原理上都说不通。
动态范围刚才说过了（其实应该是宽容度），就信噪比来说，软件并不知道哪个是有用信号哪个是噪声，缩图的时候都是根据像素进行融合的，缩减同时都缩减了，放大同时就都放大了，幅度也相同，怎么可能提高两者的比值呢？分子分母同乘同除同一个数比值是不会变的。
顶楼中讲的正是从原理 说的。
在此做个简单的解释：
对一个感光器动态范围评价，dxomark是用信噪比snr=0时候亮度（也就噪声强度与信号强度相等）除可识别最亮的比值（100%亮的灰阶）。
缩图是如何提高动态范围？最亮部分显然不会因为缩图而改变，只是由感光像素饱和而决定的。
然而缩图前snr=0时候可识别亮度L0是与噪声强度相等。但缩图后由于噪声是相加趋近零，会减少。原来的可识别L0会强过缩图后的被中和一定减弱的噪声。那么与噪声相当的新的更低亮度L1是以上推导中计算，并用此亮度推导正好与dxomark网站公布的结论。 本帖最后由 markinon 于 2013-1-30 21:23 编辑
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56 帖
markinon 发表于 2013-1-30 21:09
是真提高信噪比和动态范围。你仔细看一下顶楼解释就明白
对那些公式没兴趣，也不懂。我是从原理上理解的，提高信噪比和提高动态范围原理上都说不通。
动态范围刚才说过了（其实应该是宽容度），就信噪比来说，软件并不知道哪个是有用信号哪个是噪声，缩图的时候都是根据像素进行融合的，缩减同时都缩减了，放大同时就都放大了，幅度也相同，怎么可能提高两者的比值呢？分子分母同乘同除同一个数比值是不会变的。
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55 帖
淡定都钚让了 发表于 2013-1-30 21:05
缩图提升高感我信，因为其实不是真正的“提升”了信噪比，而是而是降低了噪声信号的绝对强度，使噪声在人眼中不再明显了而已。
缩图提升所谓高动态范围就是在瞎扯淡，理论上就不可能，很简单：超出范围的部分无论怎么降低还是没有，拿8位来举例，就好比，大片（255,255,255）降低了也不过是（128,128,128）这样的，亮度低了，不可能有细节。提升暗部也一样，假如是大片（0,0,0）提升了仍然不过是（10,10,10）这样的，没有细节。
是真提高信噪比和动态范围。你仔细看一下顶楼解释就明白 本帖最后由 markinon 于 2013-1-30 21:10 编辑
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53 帖
LZ，根据DXO的缩图提高动态范围的公式，像素数缩小到1/4，动态范围提高2ev，没错吧？
下面的小图是大图边长缩小到1/2像素数缩小到1/4的。请你指出来，这提高的2ev体现在哪里？[/quote]
下面的小图是大图边长缩小到1/2像素数缩小到1/4的。请你指出来，这提高的2ev体现在哪里？
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52 帖
七棱镜 发表于 2013-1-30 10:24
简单示意缩图是如何提高可用动态范围的。这里以一张5D3的评价测光失败的照片为例（原帖地址http://www_chiphell_com/thread-654699-1-1.html）：我们来挽救死黑，首先是打开这张5D3自以为测光准确的raw文件，用PS简单的增加2.5EV曝光（为了简化，我没有用HDR，只是为了展示拉死黑而已，如果是HDR的话，高光细节是不会丢失的）：这时候我们发现暗部出现了不可接受的噪点，那么也就是说在这么多像素下，这2.5EV是不可用的。但是当我们把这张很脏的图缩小的时候，发现噪点被减少到可忍受范围内，这2.5EV成为可用的：这时候我们觉得还是欠曝，继续后期提 ...
你这是在讲手工HDR么？ 贻笑大方
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51 帖
顶楼是对dxomark的动态范围公式做了推导。也就理论推算正确无误 。
那么事实如何呢？下图是dxomark测试出来的各单反高感的年代，画幅，品牌趋势图。这是对信噪算法的一个事实证明吧。
那么dxo网站的测的结论与其它第三方网站会有多大区别呢？
那么事实如何呢？下图是dxomark测试出来的各单反高感的年代，画幅，品牌趋势图。这是对信噪算法的一个事实证明吧。
七棱镜 发表于 2013-1-30 09:53
其实你玩玩HDR就知道了，猛烈拉死黑的时候就会出现噪点，而缩图可以压制噪点，所以缩图这个过程能改善死黑。动态范围的定义就是log（死白/死黑），而死黑就是受限于噪点的。
至于1DX的动态范围-高感如何，又没有别的机型放在你的机器旁边同环境同参数同后期涂抹，根本没法比较，相比于看你自娱自乐的无比较无鉴别图，我宁可去看被称为枪站的跑分，两家不同的跑分网站都是一样的跑分结果，我想他们都是事先窜通好了的，大家最好别信。
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50 帖
上图
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49 帖
七棱镜 发表于 2013-1-30 15:28
估计你看不明白我的原帖，讨论就此为止吧。等你看明白了我们再继续。
我怎么没看明白你的原帖！
你的原帖就是提亮，缩图，降噪。没错吧？
你这能证明缩图提高动态范围吗？不能！
你只是证明了提亮可以显示暗部细节和缩图可以降噪这个大家都知道的常识而已。
根据DXO的缩图提高动态范围的公式，像素数缩小到1/4，动态范围提高2ev，没错吧？
下面大图是你提供的，小图是边长缩小到1/2像素数缩小到1/4的。请你指出来，这提高的2ev体现在哪里？
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48 帖
西山邻语 发表于 2013-1-30 15:08
再仔细读一下你的帖子呢，很明显你篡改了DXO的“缩图提高动态范围”的原意。
你清楚我指的是什么吗？
我估计你不明白，给你一个提示，见下图。
估计你看不明白我的原帖，讨论就此为止吧。等你看明白了我们再继续。
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47 帖
七棱镜 发表于 2013-1-30 14:57
你再仔细读一下我的帖子呢
再仔细读一下你的帖子呢，很明显你篡改了DXO的“缩图提高动态范围”的原意。
你清楚我指的是什么吗？
我估计你不明白，给你一个提示，见下图。
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西山邻语 发表于 2013-1-30 13:23
你这种处理就叫缩图提高动态范围呀？
请问，原图窗户上清晰可见的玻璃彩绘圣像都跑哪去了？
你要是把这张图再缩小一半，是不是还能提高动态范围？
再缩小一半呢？
你再仔细读一下我的帖子呢
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45 帖
markinon 发表于 2013-1-30 12:35
我也这么说结果也是被狂扣※※帽啊。。。哈哈。。。,不过公式都推得以证明了，让他们自己沉醉于自己的想象中吧！！
用你的想象描述一下我前面问你的问题吧！
“问LZ一个最简单的问题。
3600万像素，缩到900万像素，就是4:1。
4条在3600万像素时1个像素宽的线，明暗相间，缩图到4:1，也就是900万像素，能看到几条线？”
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七棱镜 发表于 2013-1-30 10:24
简单示意缩图是如何提高可用动态范围的。这里以一张5D3的评价测光失败的照片为例（原帖地址http://www_chiphell_com/thread-654699-1-1.html）：我们来挽救死黑，首先是打开这张5D3自以为测光准确的raw文件，用PS简单的增加2.5EV曝光（为了简化，我没有用HDR，只是为了展示拉死黑而已，如果是HDR的话，高光细节是不会丢失的）：这时候我们发现暗部出现了不可接受的噪点，那么也就是说在这么多像素下，这2.5EV是不可用的。但是当我们把这张很脏的图缩小的时候，发现噪点被减少到可忍受范围内，这2.5EV成为可用的：这时候我们觉得还是欠曝，继续后期提 ...
你这种处理就叫缩图提高动态范围呀？
请问，原图窗户上清晰可见的玻璃彩绘圣像都跑哪去了？
你要是把这张图再缩小一半，是不是还能提高动态范围？
再缩小一半呢？
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nirvana0001 发表于 2013-1-30 12:30
一个研究室和一个论坛网友之间，我倾向相信前者。
我也这么说结果也是被狂扣※※帽啊。。。哈哈。。。,不过公式都推得以证明了，让他们自己沉醉于自己的想象中吧！！
本帖最后由 markinon 于 2013-1-30 12:36 编辑
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42 帖
markinon 发表于 2013-1-30 11:23
某人用用缩略不能提高动态范围理论大肆攻击dxomark和引用 dxomark的人们，还放出什么1像素笑话，来误导人们。
一个研究室和一个论坛网友之间，我倾向相信前者。
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markinon 发表于 2013-1-30 11:45
哈哈哈哈哈。。。。。。。。。。。噪声是随机值，他们是是附着在信号值上，而且都没有标我是噪声，降噪可不是对一个个值做特殊处理，而是根据体统计特性对整体做处理。
还有你的例子处理叫偏置，不叫降噪。对图形来说就是拉暗。
缩图不就是把细小的信号和噪声都缩得肉眼不可见吗?怎么成了拉暗了? 例子里也没有对一个个值做特殊处理, 只是把小于1的信息(包含信号和噪声)都缩成0 了.
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z00m 发表于 2013-1-30 11:34
发现这种算法有严重的逻辑错误. 举例说明:
原始信号1: 信号强度9 噪音6, 信噪比=9:6=3:2
原始信号2: 信号强度3 噪音2, 信噪比=3:2
现对原始信号加工处理, 以提高信噪比, 把原始信息内小于1的信息都压缩处理为0. 结果:
处理后信号1: 信号强度9-1 噪音6-1, 信噪比=8:5
处理后信号2: 信号强度3-1 噪音2-1, 信噪比=2:1,
原始信噪比相同的两组信号经过处理后, 信噪比不同了. 这不科学呀.
哈哈哈哈哈。。。。。。。。。。。噪声是随机值，他们是是附着在信号值上，而且都没有标我是噪声，降噪可不是对一个个值做特殊处理，而是根据体统计特性对整体做处理。
还有你的例子处理叫偏置，不叫降噪。对图形来说就是拉暗。
本帖最后由 markinon 于 2013-1-30 11:48 编辑
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