... И снова RAW ...

Denisio, ssj

Если не секрет, вы сами, лично снимали в RAW и JPEG на Canon G3?? Или это говорит снобизм владельцев боольших камер?

Вам такие волшебные слова, как 12 бит цвета в RAW и цветовые артефакты JPEG говорят? (Которые, кстати, гораздо больше заметны на 4/5 мпикс мыльницах, чем на проф. камерах).

BlackRed Спасибо помогли!!!!

Цитата:

от:ssj
12 бит сигнала в RAW НЕТ!
бит сигнала = половина бит ёмкости ячейки матрицы грубо говоря (т.е. числа накопленных электронов). если ёмкость 16000 то это 14 бит электронов и максимум 7 бит точность.
остальное - шум. + шум самой матрицы.

Подробнее

Очень прошу: ищо раз и, по возможности, пережовывая. А то у меня челюсть выпала при подщете электронов.

Цитата:

от:ssj
И эта неточность, шум то есть
*пропорциональна корню квадратному из числа электронов в ячейке (фотонный шум)

качество изображения накапливается только пропорционально корню квадратному из числа фотонов на единицу площади, а не самому этому числу, как можно подумать..

Подробнее

Ты, брат Сэсэджей, мэйк ап ёр майнд, как говорять на нашей Кудыковщине. Што-нить одно: или шум пропорцинален корню или качество ему пропорцинально, а то у тебя прям как у Шекспира получаиться: много шума из ничаво.

Цитата:

от: ssj
Дык, ежели два корня квадратного из числа перемножить, что будить? В каждом полученном числе корень квадратный - сигнал, а второй корень квадратный - шум. + шум матрицы

Шо будет, ежели (твой) сигнал умножить на (твой же) шум? Понятия не имею. Но по етой арифметике число равно двум корням квадратным из самово себя.

Хех, господа. Я вам верю, что вы знаете электронику и квантовую физику лучше меня (я математик).

Но с вами не есть согласен. Теория про значащие биты, шум и т.п. замечательно. Но ещё раз говорю. Возьмите в руки живую G3/G5. Поснимайте им в RAW и в JPEG. Не один кадр с идеальным освещением, а разные, как в реальной жизни. Сравните, то, что получилось в jpg и то, что вытянулось из RAW. И только после этого - пожалуйста, теорию, чертей и т.п.

Знаете ли вы, что встроенное в данную камеру преобразование с матрицы в jpeg выбивает света? Ах, вы же не снимали.. это всего лишь теория. И что взяв jpeg получим радостные 255/255/255, а из RAW сделав комбинированное линейное+нелинейное преобразование можно вытянуть света, неявно сэмулировав малоконтрастную плёнку. Или мы так и будем снимать идеальные сюжеты в 2D?

Да, я согласен, что 12-бит RAW с G3/G5 не сравнить с 12-бит RAW с зеркалки. Но о том, что RAW на G можно сравнить с JPEG - отнюдь. Вы смотрели реальный jpeg? Видели там блоки и цветовой шум _самого_jpeg_ с камеры? Пробовали сделать кроп и напечатать это бОльшим форматом? Попробуйте, очень поучительно..

ssj, по-моему вы упрощаете.

для начала электрон на сенсоре - это не всегда признак фотона. и даже более того, никакого электрона на сенсоре может и вовсе не быть. все дело может быть в канале до ацп (включая уселитель, должен же быть там какой-то усилитель) или в самом ацп.

далее: шум пропорционален не только коэффициенту усиления, но и выдержке. а это значит, что есть диапазон параметров съемки, при котором шум не так уж велик. а стало быть однозначно отвергать raw невозможно.

еще:

ок, недоэкспонированный кадр, максимальное значение пиксела на 12 битах 011010110110, а на 8 битах 01101011.

шум аналоговый, съедает половинку сигнала. в первом случае выходит сигнал 011010хххххх, во втором - 0110хххх.

усиливаем сигнал в два раза, получаем: 11010ххххххх и 110ххххх.

то есть резюме: _независимо_ от уровня сигнал/шум, чем больше бит - тем больше возможность вытягивания результата.

Баба Яга, ты что-нибудь поняла из этой абракадабры? Я сам работаю с фоточуствительными линейками, обработкай сигналов с них, но ничего не понял что они тут с ноликами-крестиками объясняют.

А я не хочу ничаво понимать, пока мне человеческим языком испосылку не объяснять. А то у меня складываиться знакомое ощущение, што я с Кащеем в кости играю, и почемуто все проигрываю...
Значиться так:

"шум пропорционален корню квадратному из числа.
И оставшийся сигнал, т.е. кол-во различимых на фоне шума градаций - тоже пропорционально корню. второму. и тоже квадратному."

Я баба малограмотная, поетому буду писать по-человески:

шум=n*корень(сигнал на элементе)
полезный сигнал=k*корень(с/э)
отсюда полезный сигнал=(k/n)*шум

Спрашиваиться: на хрена козе полезный сигнал, когда он есть шум?

>> шум пропорционален не только коэффициенту усиления, но и выдержке.
> Такого не наблюдается... по крайней мере до 10 сек
> выдержки это сильно меньше шума матрицы.


стоп. вы эта... у меня ощущение, что я вас теряю... хехехе ;) что "это" меньше шума матрицы? шум = шум матрицы + проводников + усилителя + ацп. каким образом вы шум _именно_ в матрице отделяете от остального мне не ясно.

и даже не в этом мой поинт: мой поинт в том, что чем дольше считывается сигнал, тем больше в нем накапливается шума (во всех звеньях цепочки), равно как и чем больше усиливается сигнал (то есть чем больше iso) тем больше в нем шума (во всех звеньях от матрицы до усилителя включительно). кстати зависимость от выдержки на 10 секундах уже заметна весьма и весьма. поставьте (с закрытой крышкой объектива) исо 200 и 10 сек и исо 200 и 1 сек и сравните.

соответсвенно при коротких выдержках на небольших значениях исо шум растет.

и еще, ssj, о битеках: ну дык на 8-битном-то представлении сигнала точность (с учетом съедаемых шумом битов) будет, скажем, 4-5 бит, а на 12-битном - 6-7 бит. компрендо?

Ну-у-у... Низко склоняю голову перед таким глубоким знанием форумчан в области фозики (не уточняю, какой)!
Скажите, уважаемые: это каждый раз надо при нажатии на спуск фотика задумываться о количестве бит, квантов и их квадратных корней, выдаваемых матрицей?
Я не против теоретических знаний, нет! Просто некоторые, здесь пишущие и читающие ещё не совсем чётко представляют разницу между выдержкой и экспозицией... А тут вдруг такой изыск в двоичной системе... Вот, оказывается, где фотособака зарыта!

Тсс! - про собак надо шопотом, а то ща Кошак Р. набежить и все разроет.

Цитата:

от: Баба Яга
Тсс! - про собак надо шопотом, а то ща Кошак Р. набежить и все разроет.

Не, я фотособак не ем, тем более дохлых! (а иначе - чего ж они ее закопали-то?)

Цитата:

от: ssj
сигнал не есть шум. они просто занимают одинаковое число бит и знак равенства означает именно это, а не равенство величин.

шум - это часть сигнала, он занимает младшие (МЛАДШИЕ!) биты, из числа принадлежащих сигналу. Если сигнал насыщения 1000 и шум - ну, пусть 100, то
1) при битности 4 (1000/2 в степени 4 = 62 уровня на каждый бит), шум займет 2 младших бита из 4.
2) при битности 8 (4 уровня на бит), шум займет 5 младших из 8.
3) при битности 10 (1 уровень на бит) шум займет младших 7. И т.д.

При этом количество градаций, доступных для описания сигнала в ентих трех случаях совершено разное, по той простой причине што оно определяется не номером бит, например 10-7=3 и 8-5=3 (одинаково?), а двойкой в степени номера бит: [2 в степени 10]- [2 в степени 7] = 900, а [2 в степени 8] - [2 в степени 5] = 200 (не-одинаково?).

Поетому низя говорить, што
Цитата:

от:ssj
бит сигнала = половина бит ёмкости ячейки матрицы грубо говоря (т.е. числа накопленных электронов). если ёмкость 16000 то это 14 бит электронов и максимум 7 бит точность.
остальное - шум. + шум самой матрицы. поэтому эти 12 пихаются в 8 бит без потери сигнала и вы видите шум на 8 битном файле.

Подробнее

Не пихаються 12 бит в 8 без потери, к сожалению.

Я так понимаю, што мой аргумент исчерпан.

Есть такой момент: считая, что шум начинается с некоего определенного уровня, Вы считаете, что сигнала ниже этого уровня нет, либо он не различим. А это не так. Сигнал есть и вполне хорошо различимый глазом на фоне сравнимого по уровню шума. Более того, за счет эффекта дизеринга различаются градации изображение, значительно более низкие по уровню по сравнению с шумом. Разумеется, речи идет о деталях изображения, существенно бОльших по размерам, чем "зёрна" шума. Нечто подобно есть в акустике и звукозаписи: на аналоговой записи без труда различаются звуки, на 5-8 дБ более слабые, чем шум (это, кстати, одно из преимуществ аналога перед цифрой), поэтому цифровать аналог, ориентируясь только на шум в этом аналоге было бы ошибкой. Нужен запас по разрядности для передачи "подшумовых" подробностей.
Так что 12-16 бит имеют большое значение даже в случае, когда шум заметно поражает сигнал, начиная, например, с 8 бит. И это очень хорошо видно при глубоких "вытяжках' теней из RAW. Из 8-битного Tiff такого не вытянешь, хотя шум в младших разрядах хорошо заметен и на нем.
Можно сказать так, что шум поражает изображение избирательно, начиная с мелких малоконтрастных деталей, по форме похожих на "зерна" шума, и, по мере увеличения уровня шума, начинает "съедать" всё более крупные и контрастные. Наше счастье в том, что изображение не состоит обычно только из деталей "околопиксельного" размера. В конце концов, зерно пленки - это тот же шум, и зерно это бывает весьма немаленьким (фактически - поражает даже самые старшие разряды), что зачастую нисколько не мешает смотреть фотографию.

Довесок: Вы говорите А если большого размера, то просто если шумные биты откинуть, то как были видны светлые/тёмные поля как более частые/более редкие точки шума,так и останутся

Не так. Это имело бы смысл в приложении к пленке, где зерно бывает только белым или черным, без полутонов, но в приложении к цифре плотность "зерен" шума, в общем, не зависит от уровня "черноты". На больших полях изображения за счет усреднения тона в глазу наблюдателя (или в шумодавной программе) мы будем видеть даже небольшие изменения средней "черноты", вот тут-то и понадобятся лишние биты. То-есть запас по разрядности очень пользителен для передачи плавных перепадов и крупных малоконтрастных деталей, особенно с учетом возможной коррекции кривых при обработке RAW. Мелким малоконтрастным деталям эти разряды могут быть и не очень нужны, хотя опыт работы с той же Neat Image показывает обратное. Умеет эта программа отделять мелкие детали от мелкого шума. Не всегда, но очень часто.

ИгорьТ

ssj я окончательно потерял, но экстраполируя ответ яги могу представить что поинт ssj состоит в том, что шум всегда _оставляет_ приблизительно одинаковое количество бит от сегнала.

то есть если сигнал закодирован 8 битами и шум съедает 4 из них (а "оставляет" старшие 4), то если тот же сигнал (с тем же шумом) закодировать 12 битами, то сигнал будет "оставлять" те же 4 бита, а съедать уже 8.

ssj, я правильно вашу точку зрения понимаю?

похоже она вполне жизнеспособна. если быть точным:

если, скажем, значение 2^12-1 (а в 8-разрядном случае - 2^8-1) кодирует амплитуду Amax (максимальную амплитуду), а 0 кодирует амплидуду 0 (в обоих случаях), то если в восьми разрядном случае сигнал Anoise (амплитуды меньше которого уже сопостовимы с шумом) кодируется 2^4-1, то в 12-разрядном это значение можно посчитать как:

для начала: Anoise / Amax= (2^4 - 1) / (2^8 - 1)

тогда значение, которым кодируется Anoice в 12-разрядном случае будет равно:

Cnoise = (2^12 - 1) * Anoise / Amax = (2^12 - 1) * (2^4 - 1) / (2^8 - 1) = 240 с мелочью что немного меньше 2^8 - 1

то есть все же шум "съедает" чуть меньше, чем 8 бит в этом случае.

в общем случае я тут прикинул - чем меньше шум, тем разительнее выйгрыш от повышения разрядности. однако даже _одного_ бита шума (на 8 или 12 бит сигнала так сказать) не достаточно, что бы это разница давала выйгрышь хотя бы в 1 полный бит при повышении разрядности.

например если сравнивать 8 и 16 битные случаи и уровень шума не выше чем закодированный (в 8-битном) как 2^1 - 1, то при повышении разрядности от 8 до 16, этот самый шум будет занимать _почти_ 4 бита (чуть больше), а вовсе не 5.

так что мое "все поделить" было совершенно неверно ;)

однако поинт о том, что сигнал-то есть и ниже уровня шума, вполне себе имеет право на жизнь.

Разрядность сигнала в одной ячейке отнюдь не означает, что такова разрядность снимка так же, как бинарность состояний галогенида серебра в эмульсии фотопленки не означает малой разрядности получаемого с этой пленки изображения.
То, что квантовый шум распределен по Пуассону (SQRT(N)) хорошо видно из ХК камер в RAW, например, для матриц 2/3" у Е-10 и Е-20: http://www.fcenter.ru/articles.shtml?digitalphoto/2670#3
Ниже можно посмотреть, во что это выливается при съемке в Jpeg.
Рассмотрим эти примеры подробнее. Выше предлагалось обрезать "незначащие биты" до величины шумов. Посмотрим на график ХК камеры Е-10, высказанное предложение означает ограничение сигнала на уровне -35дБ, так как в точке перед насыщением ячейки уровень шума составляет -35дБ. Проведем прямую относительно оси X, чтобы обрезать "незначащие биты". Если выполнить эту операцию, сигнал слабее -35дБ окажется равным нулю, при этом фотоширота камеры снизится практически вдвое. Ведь "шумовые биты" для сигнала, близкого к уровню насыщения, являются полезными битами для оцифровки слабого сигнала.
После преобразования снимков в Jpeg (а здесь главным фактором, изменяющим как форму ХК, так и форму кривой шумов является использование гамма-коррекции) шумы и полезный сигнал оказываются разделены порогом с уровнем примерно -38дБ, выше которого простирается полезный сигнал (причем с вдвое большей фотоширотой, чем было бы при обрезании), а ниже - расположены шумы.

То же самое можно увидеть и на ХК в RAW от DSLR: http://www.fcenter.ru/articles.shtml?digitalphoto/5560#1 , с тем отличием, что увеличение размера матрицы по диагонали в 2.7 раза и увеличение размера ячейки в 2.5 раза привело к тому, что отношение С/Ш в точке, предшествующей насыщению ячейки, увеличилось до 40дБ, то есть, в 2.5 раза, если говорить о битах - чуть больше, чем на 1 бит. Фотоширота при этом возросла не менее чем на 2 ступени или 2 бита благодаря улучшению отношения С/Ш в тенях.
Главная ошибка в высказанных выше рассуждениях, на мой взгляд, в том, что уровень квантового шума в светах максимален, а в глубоких тенях он стремится к нулю (как и уровень сигнала), поэтому, обрезать биты (разрядность) под одну гребенку нельзя. Именно по этой причине, при вычислении ДД матриц никогда не используется понятие квантового шума. ДД = уровень_сигнала_насыщения или количество фотоэлектронов в ячейке при насыщении / уровень темнового сигнала или количество считываемых темновых фотоэлектронов. Кстати, визуально на снимках квантовый шум как таковой тоже практически не проявляется (редкие детали имеют размер в 1-2 пиксела, на больших же пространствах квантовый шум, дающий самое мелкое "зерно" сглаживается при просмотре (или шумоподавлении), несмотря на то, что по абсолютному значению он выше всех остальных шумов матрицы (в светах и средних тонах). А вот в тенях квантовый шум является одним из наиболее слабых источников шума, уступая тепловым шумам, шумам считывания, предусилителя, АЦП и т.п.

Ой, Тедди, вы такой умный...
Мне про кванты непонятно, но приятно читать ;)

Юрий, ну зачем же паясничать :) Про кванты я вообще-то старался не говорить, и примеры давал на уровне характеристических кривых, которые должны быть понятны даже фотографу, который никогда не слышал о цифровых камерах. Неужели все, что написано до меня - понятно, а вот именно мое - никак? :(