Как насчёт разброса в цветопропускании фильтров? Разброса в характеристиках каждой из линзочек? Кстати, если и говорить об эксперименте, то нужно сделать серию из 10-15 raw, взять из них только зелёный канал (1/2 пикселов), сложить значения для пикселов для всей серии в один слой и уже в нём смотреть неоднородности. Тогда действительно дробовой шум не должен вносить искажения (сгладится) и останутся только физические различия каналов усиления и тд и тп.
Тем не менее, в документе, стянутом с сайта DALSA (одного из производителей сенсоров), указывается, что сия проблема имеет место для CMOS, и является слабой стороной технологии CMOS по сравнению с CCD. Хотя документ достаточно старый (2001 г.) и возможно проблема эта не так уж и актуальна ныне.
Не слышал, чтобы когда-то такие проблемы давали какой-то существенный вклад. В любом случае это погрешности систематические и легко могли бы быть скомпенсированы. Там никаких разных каналов нет, а только общий пул светочувствительных ячеек, сигналы с которых, в общем случае, последовательно усиливаются и оцифровываются одним и тем же устройством. Цветовые каналы появляются в результате цифровой обработки.
А какова цена вопроса? Какой порядок различий? Человеку, чтобы узреть разницу в яркости двух соседних пятен, нужно чтобы она отличалась на 2%, а это для обсуждаемого вопроса многовато.
Как ни странно, разные зеленые пиксели в четверке RGGB на ISO 100 ведут себя по-разному, особенно на больших выдержках. Они дают разные значения сигнала (разница превосходит удвоенное среднеквадратичное отклонение) и у них разный порог насыщения. На ISO 200 порог насыщения одинаковый (на моей камере - 3920), но приходят они к нему с разной скоростью. Так что вполне можно говорить о 4 цветовых каналах, каждый из которых нужно рассматривать индивидуально.
По моему точно наколбасили что-то в софте, может фильтр какой-то кучерявый такие артефакты порождает.
Если снимаем в raw, то софт не при чём. Поэтому и пишу, что нужен один канал - хрен его знает какие они там коэффициенты усиления забацали для синих и красных. А зелёных ровно половина. И по-идее софт не должен их умножать на разные числа.
Сделал. ISO 200, 1:5.6, 1/10 sec. 16 снимков серого экрана. Экспокоррекция 0 EV. Для каждого индивидуального снимка на одном из зеленых "каналов" среднее значение - 620 ед. raw, шум - 14.8 ед. На усредненном снимке среднее значение, естественно, то же, но шум - 5.6 ед. Остальные sqrt(14.8^2-5.6^2)=13.7 ед - шум фотонов, тепловой шум и прочее.
Охренеть! :blink: Вы еще хотите сказать что здесь есть люди кроме того который это написал которые ЭТО понимают? :blink: Уважаю... :rusruletka: :old: :D
Два предмета на 2-3 курсе - Цифровая обработка сигналов и Теория вероятности и мат. статистики, и ЭТО перестает быть китайской грамотой ;) .
astr Т е 5.6 - это шум вследствие разброса индивидуальных характеристик отдельных ячеек. Хм, вроде не много.
Другими словами, у нас вырисовывается, что у одного из зелёных пикселей байеровской четвёрки совсем другая чувствительность чем у остальных? "Типа" для расширения ДД. А с уровнем насыщения как?
На самом деле, еще меньше. Ведь при усреднении 16 снимков белый шум должен был бы уменьшиться в 4 раза и составить 14.8/4=3.7 ед. Поэтому на вариацию характеристик пикселей остается примерно 4.2 ед (около 0.01 EV) не у "остальных", а "у другого" - зеленых пикселей в четверке всего два. И нельзя сказать, что она "совсем другая". Разница в чувствительности (если судить по выдаваемому значению) составляет 0.04 EV. Так что расширению ДД это не поможет. Уровень насыщения АЦП одинаковый (по выдаваемому значению), причем на ISO 100 он не достигается - пиксели не могут сгененрировать достаточно большой сигнал даже при съемках Солнца. Я надеялся, что у "зеленых" окажется разная кривая спектральной чувствительности, но увы - на основных цветах картина одна и та же: сигнал с одного пикселя (одного и того же) чуть больше, чем с другого.
Я невнимательно прочёл, решив, что соотношение 14,8 к 5,6. Так там что, шум образует явную регулярную структуру? Я, конечно, не насыщение АЦП имел ввиду, а собственно пикселов. А с ISO100 получается совсем странно, с ним как раз насыщение должно было быть достигнуто раньше. Вообще с трудом верится красивые "заговоры", скорее всего банально что-то ляпули.
Нельзя ли поподробнее про методику эксперимента, используемый софт и выводы. Например, если считать, что значения зарегистрированного сигнала распределены по Пуассону, то для среднего 620 получается среднеквадратичное отклонение (шум) ~ 25, что больше чем было измерено. На самом деле, коэффициент усиления (число отсчетов АЦП/число падающих фотонов на пиксель ) не равен 1, даже для "нативного" ISO=100, а дробовой шум определяется как sqrt(N) именно для число падающих фотонов. Раз Вы уже взялись за эти, безусловно, интересные эксперименты, то хотелось бы получить из них максимум полезной и корректной информации. Так что, побольше КИТАЙСКОЙ ГРАМОТЫ - разберемся.
Используемый софт: программа dcraw, в которую в точку, где значения, снятые с матрицы, уже распакованы, встроена обработка этих самых значений. И компилятор C++. Использовать dcraw пришлось, чтобы самому не разбираться в формате упакованного orf. Методика: берется относительно однородный фон - в последних опытах использовался экран монитора, залитый серым цветом (#808080). Камера переводится в режимы M, MF, фокус устанавливается куда-нибудь на бесконечность (чтобы не видеть зерно экрана). Для данного ISO делаются снимки с выдержками, соответствующими экспокоррекции от -5 EV до +3 EV, с шагом 1/3 EV - всего 25 снимков. Для каждого снимка берется центральная область (1/4 площади), делится на квадраты 32*32, после чего для каждого из 4 каналов RGGB делается следующее: - вычисляется среднее и дисперсия на каждом квадратике; - полученные результаты усредняются по всем квадратикам; - из усредненной дисперсии извлекается корень и результат объявляется "величиной шума". В итоге получается табличка примерно такого вида: (для одного из каналов) -5 EV: 90.1 4.2 -4.7 EV: 97.3 4.4 -4.3 EV: 103.3 4.6 -4 EV: 111.8 4.7 и так далее (сейчас реальной таблицы под рукой нет, поэтому цифры пишу примерно и на память). Сразу видно смещение нуля у матрицы (при линейной экстраполяции при малых выдержках получилось бы, что выдержке 0 соответствует значение около 70), и общая нелинейность после значений около 2000 (примерно +2 EV). На линейном участке шум (в единицах raw) примерно соответствует sqrt от выдержки (т.е. числа фотонов). Для перевода величины шума в EV используется формула n(i)/(v(i+1)-v(i-1))*3/2, где n(i) - шум на i-м кадре, а v(i) - среднее значение на нем же. Сравнение разных ISO показывает, что у нас не ISO 100, а ISO 125, а кроме того, при одинаковой экспозиции величина шума от значения ISO практически не зависит. При сравнении трех камер (SP-320, SP-550 и E-510) получилось, что шум соответствует площади пикселя (обратно пропорционален корню из), но точных цифр сейчас не напишу. Что касается серии из 16 одинаковых кадров - там по вышеописанной методике считался шум для каждого кадра, а потом - для попиксельного усреднения этих кадров. Кажется, все. Про насыщение разных каналов в зависимости от ISO сейчас результатов не помню.