主题:从佳能CMOS技术进步猜测5D3能达到的水平
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泡菜
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markinon 发表于 2013-1-29 23:53
哈哈哈哈哈。。。。。。。。。。。。。
你这下明白dxo几条公式全对了吧?呵呵。。。就开始换条思路开始“推翻”dxo了


余音绕梁呀!“当然数学公式往往有条件的,数学是盲的,正确控制数学公式适合条件不就是物理基本方法吗?”
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spot 发表于 2013-1-29 23:33
以下是一个实际例子和相应的分析,可供进一步了解为什么DXO的动态范围像素增益算法是错误的。

按DXO的定义,动态范围是可以被“精确”捕捉的场景最亮和最暗亮度之比。

DXO动态范围的算法,其实质含义是以信噪比计算亮度信息是否能被捕捉。假设在原图中某个部分已经被噪声淹没,只要进行平均像素缩图,那么这个部分的信噪比就会提高(这一点是正确的),缩图到一定比例后,这个部分提升后的信噪比超过下限标准,就变成了“可以被捕捉的”场景亮度,成为动态范围的一部分,缩图后的动态范围也就增加了。在此基础之上,DXO列出了动态范围像素增益算法。

举一个实际例子。下图是IR上下载的D800拍摄Xlite ColorChecker Digital SG标板的测试照片。最左边是ISO100下100%像素截图,作为原始场景信息用于对比。中间是ISO25600下100%像素截图,最右边上面是将ISO25600的原图缩小到1/4后的截图,下面是缩小到1/16后的截图。重点是各截图中心部位的黑色方块,对应在原标板上是K8号色块,在ISO25600原图中大约信噪比是4dB。

ISO25600的照片,缩小到1/4后,信噪比提高了大约6dB,缩小到1/16后,信噪比大约提高了12dB,信噪比已经达到16dB,很明显平滑程度确实提高了。

但是,如果说ISO25600原图中的K ...


叙述太专业,不甚明白。但是图示很直观。

我这样看例图,不知理解的对否。ISO100时,图片※※的黑块可以和黑色的格栅区分出来;到ISO25600时,就区分不出来了。缩图到1/4和1/16,还是不能分辨出图片※※的黑块可以和黑色的格栅。所以说,缩图不能提高分辨率,也就无法提升动态范围。

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markinon 发表于 2013-1-29 23:53
哈哈哈哈哈。。。。。。。。。。。。。
你这下明白dxo几条公式全对了吧?呵呵。。。就开始换条思路开始“推翻”dxo了


呵呵,你到底看没看过我的帖子,你弄明白我一直在说什么吗?我是在说DXO公式的数学推导问题吗?

给你看个我很早以前的回帖,对你的问题回答得够清楚吧


spot 发表于 2012-10-2 10:42
...
我所指出的DXO动态范围的问题,并不是数学计算上的问题,而是这个定义和计算背后与实际情况的矛盾。

核心的问题是这指标并非摄影需要的信噪比,摄影更看重的不是光滑的方块,而是可分辨的细节。上述定义从根本上来说,完全没有考虑细节(也就是有效信息)的价值。

因此从实用角度来说,DXO使用的这个SNR定义引出的动态范围定义,无法完整反映画质所包含的细节,层次等等要求,不能作为摄影意义上的画质分析指标。

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哈哈哈哈哈。。。。。。。。。。。。。
你这下明白dxo几条公式全对了吧?呵呵。。。就开始换条思路开始“推翻”dxo了
spot 发表于 2013-1-29 23:33
本帖最后由 markinon 于 2013-1-29 23:58 编辑

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以下是一个实际例子和相应的分析,可供进一步了解为什么DXO的动态范围像素增益算法是错误的。

按DXO的定义,动态范围是可以被“精确”捕捉的场景最亮和最暗亮度之比。

DXO动态范围的算法,其实质含义是以信噪比计算亮度信息是否能被捕捉。假设在原图中某个部分已经被噪声淹没,只要进行平均像素缩图,那么这个部分的信噪比就会提高(这一点是正确的),缩图到一定比例后,这个部分提升后的信噪比超过下限标准,就变成了“可以被捕捉的”场景亮度,成为动态范围的一部分,缩图后的动态范围也就增加了。在此基础之上,DXO列出了动态范围像素增益算法。

举一个实际例子。下图是IR上下载的D800拍摄Xlite ColorChecker Digital SG标板的测试照片。最左边是ISO100下100%像素截图,作为原始场景信息用于对比。中间是ISO25600下100%像素截图,最右边上面是将ISO25600的原图缩小到1/4后的截图,下面是缩小到1/16后的截图。重点是各截图中心部位的黑色方块,对应在原标板上是K8号色块,在ISO25600原图中大约信噪比是4dB。

ISO25600的照片,缩小到1/4后,信噪比提高了大约6dB,缩小到1/16后,信噪比大约提高了12dB,信噪比已经达到16dB,很明显平滑程度确实提高了。

但是,如果说ISO25600原图中的K8色块,已经完全失去了这个色块本来的信息,属于无法识别的部分,缩图后的这个色块,就能识别了吗?就能成为“可以被捕捉”的场景吗?

很显然,答案仍然是否定的。无论如何进行缩图,可以提高信噪比,但是永远不能还原出这个色块已经失去的信息。

在理论上,前面已经说过,传感器的一些噪声来源其模型的平均值本身就不是0(如固定模式噪声)。即使那些模型平均值是0的噪声来源(如光量子噪声),由于实际上是个概率统计模型,因此只有接近无限的样本数量才能比较准确的符合模型,任何实际图像中,像素数量都只相当于非常有限的样本集合,因此其平均值有很大概率不是0。

这样,对于一个实际照片中的区域,噪声与实际物体的亮度信息已经混杂在一起无法区分,该区域的亮度平均值并不反映物体本来的亮度信息,而是呈现一个概率分布。在前述实例中,K8色块信噪比很低,噪声幅度较高,这个区域的亮度平均值已经完全失去识别物体的意义,准确地说,是相机自己产生的一个随机亮度,甚至不同拍摄之间都可能各不相同。

无论怎么平均像素缩图,像素在这个区域互相平均,最后的这个亮度平均值是不会改变的,缩图最终得到的,仍然是一个相机自己的随机亮度,无法反映场景物体的信息。

也就是说,平均像素缩图能够改善像素亮度分布的离散程度,改善信噪比,但这只是在数学定义上减少了像素分布的偏差,并没有对信号本身的质量做任何改善。

毫无疑问,使用照相机的目的是采集场景中物体的信息,而不是相机本身随机生成的信息。因此,不能改善信号质量的缩图,当然也就不能在实质意义上改善动态范围。
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spot 发表于 2013-1-29 09:53
我前面贴过胶片感光响应和数码胶片SNR对比图(这个图的横坐标都已经调整到相同的以曝光量为单位),从这个图上可以清楚看到,如果取SNR=20dB为实用的噪声下限,则胶片的动态范围非常接近于传统意义上的胶片(负片)宽容度(线性感光响应区域),大约是7档左右。

最近查看了一些柯达公司的老资料,发现在胶片时代,这个动态范围dynamic range和宽容度exposure latitude的概念,在不同的文章和用途上就经常被混淆,柯达公司的很多资料里,对动态范围这个概念的定义和应用,实际上等同于宽容度,重点是提供给使用者一个明确的参数,在这个参数规定的曝光范围内,可保证记录并还原细节。

考虑到这些因素,也许在我的这个帖子里,把对摄影有实用意义的动态范围,直接称为宽容度更好一些,可以避免一些无谓的形式上的术语争议,把焦点集中在实质问题上。

毕竟,任何量化评测方法,最终的结果要落实到实际使用上。


我一直困惑于“动态范围”,曾发帖提问《实在等不及Spac发帖子了:能看出相机的动态范围,就好比能看出皇帝的新装一样!》。

如果用胶片时代的“宽容度”,效果就可以在显示的照片上看出来了。
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be advised, pm me
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我前面贴过胶片感光响应和数码胶片SNR对比图(这个图的横坐标都已经调整到相同的以曝光量为单位),从这个图上可以清楚看到,如果取SNR=20dB为实用的噪声下限,则胶片的动态范围非常接近于传统意义上的胶片(负片)宽容度(线性感光响应区域),大约是7档左右。

最近查看了一些柯达公司的老资料,发现在胶片时代,这个动态范围dynamic range和宽容度exposure latitude的概念,在不同的文章和用途上就经常被混淆,柯达公司的很多资料里,对动态范围这个概念的定义和应用,实际上等同于宽容度,重点是提供给使用者一个明确的参数,在这个参数规定的曝光范围内,可保证记录并还原细节。

考虑到这些因素,也许在我的这个帖子里,把对摄影有实用意义的动态范围,直接称为宽容度更好一些,可以避免一些无谓的形式上的术语争议,把焦点集中在实质问题上。

毕竟,任何量化评测方法,最终的结果要落实到实际使用上。
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我发现,哎。。。我太坏了
的确,,就是这么推算的。。

本帖最后由 markinon 于 2013-1-29 01:29 编辑

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学习了!
spot 发表于 2013-1-28 22:58
我只知道你已经承认,缩图不能增加暗部细节,这对你来说已经是足够的进步了

反正任何人买相机,目的就是用来记录细节的,任何分析方法合理与否,最后都要落实在细节记录和还原能力上

(也许上面我不应该用“任何人”这个词,也备不住有些人,买了相机就为了看看暗部的黑方块有多光滑)

至于你理解不了我的分析方法,那也是正常的,你还是赶紧去补补什么是信噪比的课吧
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markinon 发表于 2013-1-28 22:49
哈哈哈哈哈,,,你数学好,可惜你没发现你的methodology弱点。你也知道我说的那一点被逼出推导过程的话对你是什么


我只知道你已经承认,缩图不能增加暗部细节,这对你来说已经是足够的进步了

反正任何人买相机,目的就是用来记录细节的,任何分析方法合理与否,最后都要落实在细节记录和还原能力上

(也许上面我不应该用“任何人”这个词,也备不住有些人,买了相机就为了看看暗部的黑方块有多光滑

至于你理解不了我的分析方法,那也是正常的,你还是赶紧去补补什么是信噪比的课吧

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spot 发表于 2013-1-28 22:45
就你那点知识水平还想打击我?还是早点回去补课吧

你看看你在我帖子里说过一句最后能站住脚的话吗?

学习了 本帖最后由 markinon 于 2013-1-28 22:54 编辑

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markinon 发表于 2013-1-28 22:37
不打击你了,呵呵,你的半年推导啊,,还有言论啊。。早一点retreat,也许回头是岸


就你那点知识水平还想打击我?还是早点回去补课吧

你看看你在我帖子里说过一句最后能站住脚的话吗?

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spot 发表于 2013-1-28 22:32
说了半天你就这点理解能力?

请问,如果不能增加暗部细节,你要这个“动态范围”指标做什么用呢?合着你买个DXO推荐的超高动态范围神机,就为看一个光滑的黑方块?

不打击你了,呵呵,你的半年推导啊,,还有言论啊。。早一点retreat,也许回头是岸
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markinon 发表于 2013-1-28 22:17
你纠结了半天就这回复 啊?呵呵。。。我建议你用我说的第二条思路推算出dxo给出的公式 好了,你数学好。我看dxo人可不是就猜 猜 就写出那么条公式,肯定有推导过程。。。
我文字中可能有错误,像“暗部识别能力“,应该叫0db噪声对应最暗灰阶。
这不是提高细节,而是提高了指定噪声级别(用来计算动态范围的那个)的最暗部极限。呵呵。。。


说了半天你就这点理解能力?

请问,如果不能增加暗部细节,你要这个“动态范围”指标做什么用呢?合着你买个DXO推荐的超高动态范围神机,就为看一个光滑的黑方块?

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你纠结了半天就这回复 啊?呵呵。。。我建议你用我说的第二条思路推算出dxo给出的公式 好了,你数学好。我看dxo人可不是就猜 猜 就写出那么条公式,肯定有推导过程。。。
我文字中可能有错误,像“暗部识别能力“,应该叫0db噪声对应最暗灰阶。
这不是提高细节,而是提高了指定噪声级别(用来计算动态范围的那个)的最暗部极限。呵呵。。。

spot 发表于 2013-1-28 22:10
你啊,就别再自己发明理论了

别说800万,缩多少动态范围都增加不了啊

你知道微光夜视仪,要想提高一丁点暗部识别能力有多难吗?提高1/3档立马就是重大突破了,按你的说法,DXO的方法是合理的,那可就太简单了,夜视仪还有什么难度,美国还想垄断?大家来玩缩图吧


本帖最后由 markinon 于 2013-1-28 22:23 编辑

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markinon 发表于 2013-1-28 21:55
dxo目前用800万像素进行缩略 ,这肯定不盲目。
但spot的1像素缩图,肯定是盲目了


你啊,就别再自己发明理论了

别说800万,缩多少动态范围都增加不了啊

你知道微光夜视仪,要想提高一丁点暗部识别能力有多难吗?提高1/3档立马就是重大突破了,按你的说法,DXO的方法是合理的,那可就太简单了,夜视仪还有什么难度,美国还想垄断?大家来玩缩图吧

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markinon 发表于 2013-1-28 21:55
dxo目前用800万像素进行缩略 ,这肯定不盲目。
但spot的1像素缩图,肯定是盲目了


一看你就没进过实验室,没写过实验报告。

你引用一个公式处理实验数据,一外推就出荒谬结论,这就说明你引用的公式有适用性问题。
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西山邻语 发表于 2013-1-28 21:45
你这意思是DXO的数学公式很盲目呀!

你要替DXO限定公式的适用范围啦?你能确定具体范围是多少吗?

dxo目前用800万像素进行缩略 ,这肯定不盲目。
但spot的1像素缩图,肯定是盲目了
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markinon 发表于 2013-1-28 21:25
最亮部分信噪非常高,亮度算不变。
但暗部信息是受噪声干扰的限制。
但浓缩会使噪声中和(噪声特点是其和必趋近0),从而有效提高被缩小的图暗部识别能力。

要知道第一条公式计算的是缩图后的信噪比。
第二条公式(求dr)是有2部:
1.根据缩图前的信噪求动态范围。
2.加缩略后的信噪增益。

如果换一个步骤也是同一个结果。
缩略不会提高最高亮度,因为像素饱和。
然而最暗部识别能力由像素缩小增益得以改进,这正是求像素噪声增益的部分。用被改进的暗部识别亮度除原来的最高亮度必定得比100%像素时候更高的动态范围比值。

当然数学公式往往有条件的,数学是盲的正确控制数学公式适合条件不就是物理基本方法吗? 就基本闪光灯指数公式都有不同距离条件么?

大spot啊,呵呵,,,你研究一年没这样想过吗?还是只是因为dxo不合你意想发发谣言?


你这意思是DXO的数学公式很盲目呀!

你要替DXO限定公式的适用范围啦?你能确定具体范围是多少吗?

本帖最后由 西山邻语 于 2013-1-28 21:48 编辑

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西山邻语 发表于 2013-1-28 21:33
这是哪国话?
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markinon 发表于 2013-1-28 21:25
最亮部分信噪非常高,亮度算不变。
但暗部信息是受噪声干扰的限制。
但浓缩会使噪声中和(噪声特点是其和必趋近0),从而有效提高被缩小的图暗部识别能力。

要知道第一条公式计算的是缩图后的信噪比。
第二条公式(求dr)是有2部:
1.根据缩图前的信噪求动态范围。
2.加缩略后的信噪增益。

如果换一个步骤也是同一个结果。
缩略不会提高最高亮度所以最亮度
然而最暗部识别能力由像素缩小增益得以改进,这正是求像素噪声增益的部分。

当然数学公式往往有条件的,数学是盲的,如果正确控制数学公式适合条件不就是物理基本方法吗

大spot啊,呵呵,,,你研究一年没这样想过吗?还是只是因为dxo不合你意想发发谣言?


这是哪国话?
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最亮部分信噪非常高,亮度算不变。
但暗部信息是受噪声干扰的限制。
但浓缩会使噪声中和(噪声特点是其和必趋近0),从而有效提高被缩小的图暗部识别能力。

要知道第一条公式计算的是缩图后的信噪比。
第二条公式(求dr)是有2部:
1.根据缩图前的信噪求动态范围。
2.加缩略后的信噪增益。

如果换一个步骤也是同一个结果。
缩略不会提高最高亮度,因为像素饱和。
然而最暗部识别能力由像素缩小增益得以改进,这正是求像素噪声增益的部分。用被改进的暗部识别亮度除原来的最高亮度必定得比100%像素时候更高的动态范围比值。

当然数学公式往往有条件的,数学是盲的,正确控制数学公式适合条件不就是物理基本方法吗? 就基本闪光灯指数公式都有不同距离条件么?

大spot啊,呵呵,,,你研究一年没这样想过吗?还是只是因为dxo不合你意想发发谣言?
spot 发表于 2013-1-28 20:35
2、动态范围DR的像素增益

DXO提供的动态范围DR像素增益算法是:

这个算法,就完全不合理了。


本帖最后由 markinon 于 2013-1-28 21:40 编辑

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在这帖子最开始的时候,我对DXO指标的缩图像素增益方法,还没有分析的很透彻。经过一段时间的分析,可以简要总结一下我对DXO各指标缩图像素增益算法的结论。

在DXO网站上,专门有一篇资料介绍各指标的像素增益是如何计算的,分别是信噪比SNR、动态范围DR、影调范围TR和色彩深度CS。原文连接是http://www_dxomark_com/index.php/Publications/DxOMark-Insights/Detailed-computation-of-DxOMark-Sensor-normalization

1、信噪比SNR的像素增益

DXO提供的信噪比SNR像素增益算法是:
其中N是相机实际像素总数,N0是用作参考的归一化后的像素总数(比如DXO的Print模式就采用归一化到800万像素,这时N0就是8M)。

这个算法是合理的。

从实际经验来说,缩图可以得到更平滑的图像,信噪比提升的实际效果是可见的。从简单的数学分析来说,平均像素后,作为信号值的平均值不会改变(一组数据完全采样再平均,其平均值不变),而作为噪声的标准差显然会减小(数据之间的离散程度降低),因此信噪比会提高。

而对极限值进行外推,结果也是完全合理的。如果缩图到一个像素,一个像素当然就没有任何对平均值的偏差,标准差=0,也就是噪声=0,信噪比变成无限大。

因此,不断缩图的过程可以无限增大信噪比,DXO这个缩图增益算法完全合理。

2、动态范围DR的像素增益

DXO提供的动态范围DR像素增益算法是:
这个算法,就完全不合理了。

按实际经验来说,缩图不可能增加细节,只可能损失细节,因此缩图后不可能指望暗部或亮部会有新的细节出现(当然,由于缩图能在原图锐度不足时,改善视觉锐度表现,因此某些原来就存在但锐度不足的细节,缩图后可能会感觉看得更清楚,这种视觉锐度的改善是另一个问题,我有专帖说明)。

从简单的对这个公式的数学外推也可得到荒谬的结论,根据DXO的数据,D800在ISO100时100%像素下动态范围是13.23,假设缩图到1个像素,那么动态范围是多少呢?

DR = 13.23+log2(sqrt(36000000)) = 25.8档

一个具有25档“动态范围”的神奇像素

很显然,简单的极限值外推得到了荒谬的结果,说明这个DXO这个动态范围像素增益算法完全是错误的。

3、影调范围TR的像素增益

DXO提供的影调范围TR的像素增益算法是:
因此,DXO的推论是缩图到一半,可以获得log2(sqrt(2))=0.5bit的tonal range增益。

显然,这个方法在实际和理论上也都站不住脚。

在实际经验中,缩图不可能增加层次,只可能损失层次,使得色阶出现断裂,这是毫无疑问的。

从理论上分析,假设两个方块对应的亮度层次原来有一些区别,现在加入一定量噪声后,刚好被淹没,这个意思是,加入噪声后,每个方块的平均值变成相同了。那么,平均像素缩图以后,的确是可以减少标准差也就是噪声值,图像便更平滑了,因此信噪比提高了,但是,请注意关键的一点,在平均像素的过程中,每个方块的平均值是不会改变的,也就是说,这两个方块,虽然都变光滑了,但其对应的灰度层次仍然是相同的,无法被识别成不同的层次。这种情况下,显然无论怎么缩图,都不可能增加层次。

进行外推也同样得到荒谬的结论。按DXO的数据,D800在ISO 100下100%像素时的TR指标是8.53bit,也就是2^8.53=370个层次。那么缩图到1个像素,有多少层次?

TR = 8.53+log2(sqrt(36000000)) = 21bit

也就是2^21=221万个层次,这是怎样的一个神奇像素

再换一个,缩图到10000个像素,有多少层次?

TR = 8.53+log2(sqrt(36000000/10000)) = 14.4bit

也就是2^14.4 = 2万多个层次,这10000个像素,就能表达20000个层次了?

结论就是,DXO对影调范围TR的像素增益算法也是错误的。

4、色彩深度CS的像素增益

DXO提供的色彩深度CS指标的像素增益算法是:
事实上DXO是用计算影调范围的基本模型,分别计算RGB三个通道的影调范围,最后的色彩深度是三个通道的影调范围相乘,取对数后变成相加,因此色阶范围的像素增益公式里面有个乘3。这样每缩图一倍,每个通道都增加0.5bit,三个通道一共增加1.5bit。

毫无疑问,这跟实际经验也不相符。缩图后的图像,不可能比原图色彩还丰富。假如是这样的话,还要什么8000万、1亿像素的数码后背,统统缩图到100万像素,然后打印成大海报,按DXO的算法,色彩多么丰富

理论上的分析跟前述影调范围是相同的。DXO的色彩深度像素增益算法,也只能得到荒谬的结论。

总之,DXO的四个指标的像素增益算法,信噪比SNR是合理的,其它三个动态范围、影调范围、色彩深度,全部都是错误的。
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identify 发表于 2013-1-28 13:07
我跟你说话了么?你蹦出来找事干啥。低感噪声光子计数噪声为主要,被你说成db=0没用。我懒得跟你废话,你也不用回我的贴。因为你认为自己无敌,那你就自我感觉良好下去吧。


你很霸气嘛

下面这是你的原话吧?你在我的帖里指着我的ID对我发表评论,我都不能回复一下?

identify 发表于 2013-1-28 00:12
还有,你跟spot有啥好争的,人家回他的贴他第一反应就是反对,反驳。装的自己天下无敌,别人都是白痴。

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markinon 发表于 2013-1-28 11:41
哈哈哈,我来“捣乱”楼主这么多,你这托是该表现表现了,而不是“争功”


你总是用看似无知的疑问引导LZ进一步详细阐述自己的观点,你不是托儿是什么?
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spot 发表于 2013-1-28 03:11
我为什么反驳你的发言,你就不自己找找原因?看看你自己是怎么说的:

你的言论,说什么话题都是一副言之凿凿的样子,然而你经常连最基本的资料核实都没做,对我的论点论据也不认真看,更没有去核实查证。你没工夫做,懒得做,这个是你自己的选择,你可以随便,但是,你帖子里充满错误和歪曲,难道还能指责我总是反驳你?


我跟你说话了么?你蹦出来找事干啥。低感噪声光子计数噪声为主要,被你说成db=0没用。我懒得跟你废话,你也不用回我的贴。因为你认为自己无敌,那你就自我感觉良好下去吧。 本帖最后由 identify 于 2013-1-28 13:09 编辑

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markinon 发表于 2013-1-28 12:12
你这是跟你说的1像素笑话 一个问题。
我对此理解是这是一个评价分数。
还有应当不应当算像素问题,你也不知道物理和数学的方法。
对此我这个事实的理解思路是如下,但我现在不会用数学表达。同时,我就不发d600 vs 5d3的tonal range图了。呵呵那个差距我怕你受不了


D600看SNR指标确实是不错的,但我没有用各网站的测试照片RAW文件对比分析过,因此还不能确认DXO数据的准确性,就跟佳能6D一样,看指标也比5D3高,我现在不会涉及这些机型的对比。

不过那些都是另外的问题,我早说了,我这里根本没有哪个厂家好,哪个厂家差的问题,我关心的是哪种方法更合理,更实用,就算我提出的20dB噪声下限动态范围,算出来还不是一样索尼传感器得分高?

markinon 发表于 2013-1-28 11:01
像素增益问题对于动态范围 ,我解释过,必需算。
因为小像素比大像素更不可靠。它“宽容”度是小了,但它由于不稳定会有最亮最暗识别(比如像素性能均12 ev,部分像素可识别 0-12ev,部分则2-14,这样总体呈现14ev性能) 能力的比大像素理显著的个体差距。
多个像素一起会体现 该 cmos 年代,工艺有关的性能。


你的说法,根本没有任何依据,完全是你自己瞎编乱造的谬论,你所提出来的所谓“个体差异”,完全是噪声

相机的动态范围也好,层次也好,色彩表现也好,要的就是稳定,对同样的输入,产生的输出越一致,,相机性能越好,这是最基本的道理。

你倒好,来个“显著的个体差距”,给你拍一个大平板,你出来个大砂纸,个体差距倒是大了,根本就不是想要的

照相机的目的是还原实际,不是自己自动作画,难道你认为,相机自己产生的随机数,也叫“丰富的层次”,“良好的动态范围”?

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你这是跟你说的1像素笑话 一个问题。
我对此理解是这是一个评价分数。
还有应当不应当算像素问题,你也不知道物理和数学的方法。
我对这个事实的理解思路是如下,但我现在不会用数学表达。同时,我就不发d600 vs 5d3的tonal range图了。呵呵那个差距我怕你受不了。目前对此问题跟你的20db问题一样你也没说服力,我的你也不相信的地步。
markinon 发表于 2013-1-28 11:01
像素增益问题对于动态范围 ,我解释过,必需算。
因为小像素比大像素更不可靠。它“宽容”度是小了,但它由于不稳定会有最亮最暗识别(比如像素性能均12 ev,部分像素可识别 0-12ev,部分则2-14,这样总体呈现14ev性能) 能力的比大像素理显著的个体差距。
多个像素一起会体现 该 cmos 年代,工艺有关的性能。

spot 发表于 2013-1-28 12:07
呵呵,不论我分析出来的方法是什么,DXO对tonal range影调范围指标,计算像素增益的方法也肯定是错的

我给你按DXO的tonal range缩图增益算法算算啊,原文连接是http://www_dxomark_com/index.php/Publications/DxOMark-Insights/Detailed-computation-of-DxOMark-Sensor-normalization
因此,DXO的推论是缩图到一半,可以获得log2(sqrt(2))=0.5bit的tonal range增益。

那么,D800在ISO 100下100%像素时的TR指标是8.53bit,也就是2^8.53=370个层次。缩图到1个像素,有多少层次?

TR = 8.53+log2(sqrt(36000000)) = 21bit

也就是2^21=221万个层次,这是怎样的一个神奇像素

再换一个,缩图到10000个像素,有多少层次?

TR = 8.53+log2(sqrt(36000000/10000)) = 14.4bit

也就是2^14.4 = 2万多个层次,这10000个像素,就能表达20000个层次了?


本帖最后由 markinon 于 2013-1-28 12:17 编辑

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