削波的物理原因是什么?


Answers:


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究竟是什么限制了现代数码相机传感器捕获超过特定点的光强度?

就传感器本身的物理特性而言:

直到没有更多的可用电子释放出每个光子场(a / k /感测器,像素阱等)中的可用电子,光子撞击的次数和由此类光子撞击产生的自由电子的数目定义了其全部阱容量。这与胶卷没有太大区别,在胶卷中,当乳液中没有残留的卤化银晶体且没有足够的“感光度斑点”被显影剂转化为原子银时,达到了完全饱和。。主要区别在于每种技术接近满负荷时响应曲线的形状。数字结果导致每个光子1释放出相同数量的电子,直到达到满阱容量。随着膜接近完全饱和,需要越来越多的光能(或显影时间)来影响剩余的银盐。

在将模拟电压记录为数字数据方面:

从传感器读取每个光敏部位(a / k / a“传感器”,“像素阱”等)的模拟电压时,将放大信号。相机的ISO设置决定应用多少放大率。对于ISO的每一次停止增加,将应用两倍的放大倍数。如果使用相机的“基本”感光度(为简单起见,我们将ISO 100称为1.00倍放大倍率,其中输入电压等于输出电压),则达到满孔容量的光场应在放大后获得最大电压读数为ADC供电的模拟电路。如果使用ISO 200(2.0倍放大),则来自任何传感器的电压达到满阱容量的一半(1/2)或更多时,将被放大到后放大电路上允许的最大电压。

大于1.0倍的任何放大倍数都会导致“天花板”低于每个光地点的全部孔容量。当使用高放大率时,比全阱容量弱的信号也将达到放大器下游电路的最大电压容量。任何足以在放大后“固定电表”的预放大信号电平与也将“固定电表”的任何其他预放大信号电平没有区别。

当这些放大的模拟信号通过模数转换器(ADC)转换为数字数据时,将为电路最大电压容量的信号分配模数转换位深度所允许的最大值。如果转换为8位值,则会为电压分配一个0-255之间的二进制值。输入ADC的模拟电路所允许的最大信号将记录为255。如果为14位,则为电压分配的值介于0-16383之间,最大值分配给二进制值16383,依此类推。

实际拍摄时的要点:

当放大倍数达到相机的“基本”感光度,并且快门时间和光圈结合在一起时,在拍摄场景中,最亮和最暗²元素之间的差异最大,渐变数量也最大。场景刚好足以达到或接近全饱和。如果无法长时间曝光或没有足够大的光圈以使想要制作的图像的场景高光完全饱和,则使用较高的ISO值很有用。但是,使用更高的ISO是有代价的。通过将来自传感器的电信号放大得更高,可以减小总动态范围。

那么,为什么不总是以ISO 100或相机的基本ISO为基础拍摄,然后在后期后期再进行曝光呢?因为这样做比在较高ISO值下拍摄更容易放大图像中的“噪点”。还有多少取决于对信号进行降噪的程度和位置。但是,通过对来自传感器的模拟电压进行降噪来降低噪声的影响也是有代价的-非常暗淡的点光源经常被滤除为“噪声”。因此,就降噪而言,某些具有非常好的低光/高ISO性能的相机也被天文摄影师称为“明星食客”。

¹根据光子振荡的频率,光子中包含的能量会略有变化。撞击感测器时,以较低频率振荡的光子释放的能量比以较高频率振荡的光子释放的能量稍少。但是对于以特定频率/波长振荡的光子,撞击像素阱底部时释放的能量是相同的,直到达到完整的阱容量为止。

²我们将传感器(或胶片)可以记录的最暗元素与最亮元素之间的差异称为记录介质的动态范围。对于用数码相机提高感光度(ISO)的每一步,“零”和“完全饱和”之间的线性电压差减半。当转换为对数标度(例如“ Ev”)时,灵敏度加倍会导致动态范围的“止步”减少(所有其他条件都相等,这是很少见的)。


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并且注意,自相矛盾的是,数字剪辑出现在本质上更像模拟的媒体中。胶片只能产生二进制图像(给定的粒子被激活并立即饱和或根本不反应),而每个数码相机像素都可以识别(近似模拟)光强度范围。然而,统计的力量以及影片中单个二进制单元的数量巨大,使其比数字传感器更具“模拟”性。
szulat '18 -10-29

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我将在此答案中添加一个解释,说明随着像素行偏离传感器,像素数据被(模拟)放大;如果放大器级别设置得太高(ISO设置错误判断),则ADC输入将饱和。我相信ADC是在更高的位深度上完成的,以缓解此问题,但仍然存在丢失数据的限制。由于RGB通道是分别完成的,因此这也意味着颜色信息的丢失(变白)。
Phil H

@Phil关于ADC的好点以及放大所带来的限制。不过,在ADC期间,HRGB通道不会单独完成。那时,所有事物都是单色的:每个感官一个值。
迈克尔·C

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哇!复杂的主题很好并且简单地解释了。做得好!
FreeMan '18 -10-29

1
@GillBates这是一种不精确的说法,“因为传感器是逐像素读出的”。
Michael C

2

除了迈克尔·克拉克(Michael Clark)的出色回答(描述全阱容量削波和ADC削波)之外,数字摄影流程中还有其他几点可能发生削波:

  • 对于非RAW图像,请在压缩之前在设备上进行颜色校正/自动伽玛调整期间以及在压缩本身期间进行。

    当您将图像压缩为JPEG或MPEG时,硬件会将比特深度截断为压缩媒体所支持的大小,通常比硬件比特深度小得多。由于这种截断,两个亮度极值附近的值都会丢失。

    压缩之前,相机会进行色彩校正和伽玛调整,这会影响有效动态范围,该范围在压缩器提供的有限位深度之内。例如,以佳能对数模式录制视频时,场景中最暗和最亮的部分在数学上被拉向中央,因此有效动态范围显着增加,并且在该范围的两端都将剪切较少的图像部分。

  • 在后期处理中。当执行显着改变图像亮度的后处理时,可能在计算的早期阶段实际导致值超出可以用保留它们的位数正确表示的范围。这种情况虽然很少见,但有时确实会发生,并且当确实发生时,即使在原始图像中实际上未被裁剪的照片区域中,也可能导致裁剪。

  • 在打印或显示图像时进行色域校正期间。进行色彩校正时,有时您会得到超出色域的值,这些值可以由输出介质准确地再现。那时,颜色引擎必须决定如何处理这些色域外的值。这也有效地导致了剪裁,尽管在外观上看起来与大多数人谈论剪裁时所想到的有所不同,通常导致事物看起来颜色错误。


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简单的经验解释:

看一个非常明亮的灯泡,如果光线足够明亮,您将无法看到灯泡的内部,因为您的瞳孔可以闭合得更多,并且仍然有太多的光照射到您的视网膜上,使视网膜饱和,并且所到达的信息您的大脑被夹住了(您只能看到明亮的光线,而看不到光线中的细节)。这就是为什么要尝试而不应该这样做的原因之一,要直接在晴朗的中午阳光下看,您将看不到阳光,而只能看到强烈的阳光(请注意,如果没有这样做,适当的保护实际上会永久伤害您的眼睛或摄影器材,镜头和传感器)

任何传感器的行为都相同(从相机或其他方式)。一旦信号(在这种情况下为光)对于其容量而言过高(达到饱和水平),它将裁剪任何其他信息,它将无法识别更多信号,仅传递平坦的高信号而没有任何有价值的信息。

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