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Dynamikumfang - oder der Versuch eine ewige Verwirrung aufzuklären
- Themenersteller frechBengel
- Erstellt am
-
- Schlagworte
- dynamikumfang
AW: Dynamikumfang JPEG vs. RAW
Wie schon mal gesagt:
Ein JPG/RAW hat überhaupt gar keinen Dynamikumfang.
Du kannst auch einen Dynamikumfang von 20 Blendenstufen mit einem JPG abbilden.
Es ist dann nur etwas komprimierter.
Wie schon mal gesagt:
Ein JPG/RAW hat überhaupt gar keinen Dynamikumfang.
Du kannst auch einen Dynamikumfang von 20 Blendenstufen mit einem JPG abbilden.
Es ist dann nur etwas komprimierter.
AW: Dynamikumfang JPEG vs. RAW
OK...
Zeig mir mal ein Motiv mit einem Dynamikumfang von 20 Blenden. Bei RAW kannst du ungefähr 3 Blendenstufen nachträglich über oder unterbelichten und man hat noch keine großartigen Farbabrisse. Bei Jpeg vielleicht +-0,5 Ev. Wenn man den Dynamikunfang eines Dias mit ~6 Blendenstufen ansetzt hat man RAW also ca. 6 EV + 2*3Ev ca. 10 Blendenstufen um bei JPEG mit etwas Glück 7 Blendenstufen
OK...
mmh..
Ja was denn nun.
Zeig mir mal ein Motiv mit einem Dynamikumfang von 20 Blenden. Bei RAW kannst du ungefähr 3 Blendenstufen nachträglich über oder unterbelichten und man hat noch keine großartigen Farbabrisse. Bei Jpeg vielleicht +-0,5 Ev. Wenn man den Dynamikunfang eines Dias mit ~6 Blendenstufen ansetzt hat man RAW also ca. 6 EV + 2*3Ev ca. 10 Blendenstufen um bei JPEG mit etwas Glück 7 Blendenstufen
Zuletzt bearbeitet:
Ihr werft da viel durcheinander.
Man muß Eingangsdynamik und ausgabedynamik unterscheiden.
Wenn ich eine Eingangsdynamk von 20 Blenden (Hausnummer) (ZB. Schweißer in stockdunkler Nacht) habe und ein DRI mache bringe ich es problemlos auf die geschätzten 8 Blenden eines Monitors.
Die Farbabrisse haben aber absolut nichts mit dem Dynamikumfang zu tun sondern nur mit der feinheit der Rasterung beim Digitalisieren.
Man muß Eingangsdynamik und ausgabedynamik unterscheiden.
Wenn ich eine Eingangsdynamk von 20 Blenden (Hausnummer) (ZB. Schweißer in stockdunkler Nacht) habe und ein DRI mache bringe ich es problemlos auf die geschätzten 8 Blenden eines Monitors.
Die Farbabrisse haben aber absolut nichts mit dem Dynamikumfang zu tun sondern nur mit der feinheit der Rasterung beim Digitalisieren.
AW: Dynamikumfang JPEG vs. RAW
OK...
OK...
mmh..
Ja was denn nun. Zeig mir mal ein Motiv mit einem Dynamikumfang von 20 Blenden. Bei 256 Helligkeitsstufen ist das rein theoretisch gar nicht möglich
Nein es sind ca 65.000 Farben, und 256 Helligkeitsstufen pro Farbe
Jpeg wird im YCbCr Farbraum verarbeitet. Dabei ist Y die Helligkeit, Cb die Farbdifferenz und Cr die Chrominanz. Jedes der Elemente hat eine Auflösung von 8 Bit. Es geht ja um die absolute Helligkeit und nicht um die Helligkeit eines jeden Farbtons.
Zuletzt bearbeitet:
AW: Dynamikumfang JPEG vs. RAW
Aber das ein Bild xy Blenden Dynamikumfang hat kann man eben nicht pauschal sagen. Farbabstufungen haben damit auch nichts zu tun und letzendlich würden 2 Bit ausreichen um eine hohe Dynamik zu beweisen.
AW: dynamikumfang jpeg vs. raw
JPEG an sich ist erst mal nur ein Dateiformat. Der Dynamikumfang ergibt sich erst in Verbindung mit dem Farbprofil.
Auch die Kompression in JPEG muss nicht verlustbehaftet sein (in der Regel ist sie es aber).
Bei JPEG (8 Bit) und linearem Profil ist der Dynamikumfang 8 Blendenstufen (oder sinds sogar 8,3 weil nur Quantisierungsrauschen?).
JPEG im sRGB-Farbraum hat 3,7 Blendenstufen mehr weil in sRGB die unteren Bits höher aufgelöst gespeichert werden. Macht dann 11,5-12 Blenden Dynamikumfang.
Bei einem Farbprofil noch höherem Gamma lässt sich der Dynamikbereich nach Lust und Laune verändern.
Bei Fotos werden regelmäßig auch noch die hellen Bereiche deutlich komprimiert. Das wäre dann noch zusätzlich etwa eine Blende, der angehobene Mitteltonkontrast macht das aber wieder zunichte.
Das sind die theoretischen Möglichkeiten.
Ein reales JPEG (sRGB) kann durchaus mit Rauschreduzierung, Tonwertkorrekturen und Kompression soweit versaut sein, dass nur noch 8 Blenden sinnvoll nutzbar sind.
Das liegt dann aber an der Software, dem Gerät oder dem Nutzer und nicht an JPEG.
JPEG an sich ist erst mal nur ein Dateiformat. Der Dynamikumfang ergibt sich erst in Verbindung mit dem Farbprofil.
Auch die Kompression in JPEG muss nicht verlustbehaftet sein (in der Regel ist sie es aber).
Bei JPEG (8 Bit) und linearem Profil ist der Dynamikumfang 8 Blendenstufen (oder sinds sogar 8,3 weil nur Quantisierungsrauschen?
).JPEG im sRGB-Farbraum hat 3,7 Blendenstufen mehr weil in sRGB die unteren Bits höher aufgelöst gespeichert werden. Macht dann 11,5-12 Blenden Dynamikumfang.
Bei einem Farbprofil noch höherem Gamma lässt sich der Dynamikbereich nach Lust und Laune verändern.
Bei Fotos werden regelmäßig auch noch die hellen Bereiche deutlich komprimiert. Das wäre dann noch zusätzlich etwa eine Blende, der angehobene Mitteltonkontrast macht das aber wieder zunichte.
Das sind die theoretischen Möglichkeiten.
Ein reales JPEG (sRGB) kann durchaus mit Rauschreduzierung, Tonwertkorrekturen und Kompression soweit versaut sein, dass nur noch 8 Blenden sinnvoll nutzbar sind.
Das liegt dann aber an der Software, dem Gerät oder dem Nutzer und nicht an JPEG.
Der Dynamikumfang von CCD/CMOS Sensoren wird ausschließlich durch das Rauschen begrenzt (Quantisierungsrauschen vom ADC, analoges Rauschen vom Sensor).
Beispiel: 10bit ADC. Bei voller Aussteuerung beträgt das Quantisierungsrauschen 1/1024, das SNR also 60.2dB. Pro Blendenstufe weniger Licht verringert sich das SNR um 6dB, bei 10 Blendenstufen hat man dann ein SNR von 0. Mit einem Pixel sind also 10 Blendenstufen machbar, wobei die letzte Blendenstufe unbrauchbar ist, bei 0dB SNR sieht man nicht mehr viel.
Definiert man eine sinnvolle Untergrenze, bei der man auch noch was erkennt (zB. 32dB), dann sind es plötzlich nur noch ~5 Blendenstufen.
Ach ja, eine Ergänzung: Die Angaben zu den Kameras beziehen sich immer auf die kleinste ISO Einstellung. Je höher man die dreht desto mehr rauscht die Sache, und entsprechend verkleinert sich der Dynamikumfang.
Was bei der Betrachtung fehlt ist das Analoge Rauschen, durch das verliert man nochmal ein bisschen. Wenn das (bezogen auf die Quantisierungsstufe) zB. 5dB beträgt, verliert man nochmal eine Blendenstufe usw.
Warum eine Betrachtung ohne Rauschen keinen Sinn macht: Benutze ich zB. Pixel-Binning und fasse 10MPix einer Kamera zu einem einzigen Pixel zusammen, vergrößert sich der Dynamikumfang beträchtlich! Das Rauschen verringert sich dann nämlich um den Faktor sqrt(10e6)~3.1e3=70dB.
So werden aus 60dB plötzlich 130dB, und es lassen sich über 20 Blendenstufen darstellen. Aber es gibt halt nur einen einzigen Helligkeitswert, was ein bisschen wenig ist.
Es hilft schon wenn man ein Bild runterskaliert und man gewinnt SNR. Halbe Breite und halbe Höhe, also aus 4px mach 1px, erhöht den SNR um 6dB. Man gewinnt eine Blendenstufe.
Beispiel: 10bit ADC. Bei voller Aussteuerung beträgt das Quantisierungsrauschen 1/1024, das SNR also 60.2dB. Pro Blendenstufe weniger Licht verringert sich das SNR um 6dB, bei 10 Blendenstufen hat man dann ein SNR von 0. Mit einem Pixel sind also 10 Blendenstufen machbar, wobei die letzte Blendenstufe unbrauchbar ist, bei 0dB SNR sieht man nicht mehr viel.
Definiert man eine sinnvolle Untergrenze, bei der man auch noch was erkennt (zB. 32dB), dann sind es plötzlich nur noch ~5 Blendenstufen.
Ach ja, eine Ergänzung: Die Angaben zu den Kameras beziehen sich immer auf die kleinste ISO Einstellung. Je höher man die dreht desto mehr rauscht die Sache, und entsprechend verkleinert sich der Dynamikumfang.
Was bei der Betrachtung fehlt ist das Analoge Rauschen, durch das verliert man nochmal ein bisschen. Wenn das (bezogen auf die Quantisierungsstufe) zB. 5dB beträgt, verliert man nochmal eine Blendenstufe usw.
Warum eine Betrachtung ohne Rauschen keinen Sinn macht: Benutze ich zB. Pixel-Binning und fasse 10MPix einer Kamera zu einem einzigen Pixel zusammen, vergrößert sich der Dynamikumfang beträchtlich! Das Rauschen verringert sich dann nämlich um den Faktor sqrt(10e6)~3.1e3=70dB.
So werden aus 60dB plötzlich 130dB, und es lassen sich über 20 Blendenstufen darstellen. Aber es gibt halt nur einen einzigen Helligkeitswert, was ein bisschen wenig ist.
Es hilft schon wenn man ein Bild runterskaliert und man gewinnt SNR. Halbe Breite und halbe Höhe, also aus 4px mach 1px, erhöht den SNR um 6dB. Man gewinnt eine Blendenstufe.
Zuletzt bearbeitet:
AW: Dynamikumfang JPEG vs. RAW
Denkanstoss geben wollte, wie leicht es möglich ist auch mit 8 Bit je Farbe
über die 10, 20 oder noch mehr Blendenstufen Dynamikumfang hinaus zu
kommen?
Dass JPGs in der Praxis keine 2^24 Dynamikstufen benötigen sollte doch
eigentlich klar sein...
BG
Hast du nicht verstanden, dass ich mit meinem "Extrembeispiel" nur einen
Denkanstoss geben wollte, wie leicht es möglich ist auch mit 8 Bit je Farbe
über die 10, 20 oder noch mehr Blendenstufen Dynamikumfang hinaus zu
kommen?
Dass JPGs in der Praxis keine 2^24 Dynamikstufen benötigen sollte doch
eigentlich klar sein...
BG
AW: Dynamikumfang JPEG vs. RAW
Die Quantisierungskurve hat überhaupt nichts mit dem Auge, und schon gar nichts mit der Farbempfindlichkeit des Auges zu tun. Da geht es nur darum, wie man vernünftig eine bestimmte Eingangsdynamik quantisiert.
Das ist auch nicht exponentiell, sondern eine S-Kurve (siehe den Link von dprview) und diese S-Kurve ist angenähert dem Verhalten von Analogfilmen.
Die Quantisierungskurve hat überhaupt nichts mit dem Auge, und schon gar nichts mit der Farbempfindlichkeit des Auges zu tun. Da geht es nur darum, wie man vernünftig eine bestimmte Eingangsdynamik quantisiert.
Das ist auch nicht exponentiell, sondern eine S-Kurve (siehe den Link von dprview) und diese S-Kurve ist angenähert dem Verhalten von Analogfilmen.
...deshalb sind auch die LowLight HD-Videos aus der 5DII so sensationell.
Gruß,
Karl-Heinz
AW: Dynamikumfang JPEG vs. RAW
Ich habe ja auch von der Quantisierungsmatrix der JPEG-Komprimierung geredet, und die ist sehrwohl an die Farbempfindung des Auges bzw. ähnlich des DIAs angepasst, alles andere wäre verschwendeter Speicherplatz.
Zuletzt bearbeitet:
AW: Dynamikumfang JPEG vs. RAW
Das einzige, das an die "Farbempfindung" des Auges angepasst ist, ist die Wahl der Wellenlängen von RGB. Die stimmt überein mit den spektralen Empfindlichkeiten des Auges.
Das einzige, das an die "Farbempfindung" des Auges angepasst ist, ist die Wahl der Wellenlängen von RGB. Die stimmt überein mit den spektralen Empfindlichkeiten des Auges.
AW: Dynamikumfang JPEG vs. RAW
1. Das Bild wird von RGB in den YCbCr Farbraum umgerechnet. Alleine diese Umrechnung ist verlustbehaftet. Dabei ensteht ein Helligkeitsbild (mit voller Auflösung) und zwei Farbanteilen (Cb,Cr). Diese Umwandlung ist bereits durch Rundungsfehler verlusthaftet. Der YCbCr Farbraum ist übrigens schon angelehnt an das menschliche Sehvermögen. Das Auge kann mehr Helligkeitsinformationen wahrnehmen als Farbtöne.
"Nachts sind alle Katzen grau", Amateurastronomen sehen die Nebel auch nur in schwarz weiß wenn sie durch das Teleskop gucken, weil die Zapfen bei hoher Dunkelheit nur keine Farbe mehr wahrnehmen. Erst durch Langzeitbelichtungen kommen die Farben zum Vorschein. Von daher ist es natürlich naheliegend einen Farbraum zu wählen wo diese Bildkomponeten bereits getrennt vorliegen und auch unabhängig voneinander verarbeitet werden können.
2. Die beiden Farbanteile werden tiefpassgefiltert (unterabgetastet, meist die Hälfte der Auflösung). Das wird gemacht, weil das menschliche Auge mehr Details aus der Helligkeit als aus dem Farben gewinnt. Folglich ist hat dies für die Betrachtung kaum nachteile. Man kann aber auch das Subsampling ändern, bei PS wird glaub ich ab Qualitätsstufe 10 1x1 Subsampling verwendet (also volle Auflösung)
3. Nun wird das Bild in Macroblöcke (8x8px) unterteilt und der diskreten Cosinustransformation unterzogen. Farbinformationen werden dadurch in Frequenzen anstatt in einzelne pixelbezogene Farbinformationen umgewandelt.
4. Nun werden die aus der DCT gewonnenen DCT-Koeffizienten durch die Quantisierungsmatrix geteilt.
Die Quantisierungsmatrix ist dann optimal, wenn sie etwa die Empfindlichkeit des menschlichen Auges entspricht. Sprich: alle Informationen, die das menschliche Auge nicht sieht/wahrnimmt werden auch nicht gespeichert.
Das menschliche Auge nimmt z.B. mehr Informationen aus den groben Strukturen als aus den feinen. Das merkt man z.B. selber wenn man ein total unscharfes Bild einer bekannten Person sieht, obwohl man eigentlich kaum etwas erkennt reicht für uns die Information, wie Abstand zwischen den Augen, breite des Mundes, Kontraste etc. aus. Folglich werden die tiefen Frequenzanteile auch höher aufgelöst, die hohen Frequenzanteile niedriger.
Es ist natürlich auch möglich die Quantisierungsmatrix so zu wählen, dass sie nicht an das menschliche Auge angepasst ist, das hat jedoch Nachteile denn nun werden eigentlich unnötige Informationen gespeichert und es wird entweder die Datei größer, oder aber die Qualität des Bildes wird bei gleicher Dateigröße schlechter. DPP geht scheinbar so vor. In Summe werden die Bilder um gut 50% größer als z.B. durch PS.
5. Schließlich folgt noch eine Umsortierung der 64 Komponenten der DCT beginnent mit dem Gleichanteil (Frequenz = 0, die mittlere Helligkeit). Nun hat man eine Liste in der die Koeffizienten meist von groß nach klein sortiert sind. Dann erfolgt eine Differenzcodierung, wodurch die Koeffizienten immer als Differenz zum vorherigen Koeffizienten gespeichert werden.
Bei Mpeg 1 Layer 3 (mp3) wirds auch so gemacht. Es werden nur die Informationen gespeichert, die das menschliche Ohr wahrnimmt, bzw. das Gehirn verarbeiten kann.
1. Kanalkopplung zwischen links und rechts wird beachtet, nur die Differenz der beiden Kanäle wird gespeichert (Stereo, Joint-Stereo)
2. Tiefpassfilterung => Frequenzen oberhalb von 20 kHz werden entfernt (je nach Qualität gehts auch nur bis 16 kHz, aber auch mehr als 20 kHz sind möglich).
3. Bestimmte Töne, die gleichzeitig zu hören sind, kann das Gehirn nicht trennen (z.B. Bass + leiser Piepton), folglich wird auch diese Information verworfen
4. Entropiecodierung
Bei Mpeg Video wirds auch so gemacht. Bei H.264 wirds noch weiter getrieben mit Bidirektionalen Frames usw. (Bildinfomationen die vorher oder nachher bereits verwendet wurden/noch verwendet werden werden nur einmal gespeichert und in mehreren Frames bidirektional genutzt)
Jpeg, Mpeg Audio, Mpeg Video sind alles Datenformate die an das menschliche Wahrnehmungsvermögen angepasst sind. Nach dem Motto, sie viel wie nötig, so wenig wie möglich.
Lesestoff:
http://white.stanford.edu/~brian/psy221/reader/Wallace.JPEG.pdf
http://www.eecs.harvard.edu/~michaelm/CS222/jpega.pdf
Ich muss dich leider enttäuschen, da liegst du falsch.
1. Das Bild wird von RGB in den YCbCr Farbraum umgerechnet. Alleine diese Umrechnung ist verlustbehaftet. Dabei ensteht ein Helligkeitsbild (mit voller Auflösung) und zwei Farbanteilen (Cb,Cr). Diese Umwandlung ist bereits durch Rundungsfehler verlusthaftet. Der YCbCr Farbraum ist übrigens schon angelehnt an das menschliche Sehvermögen. Das Auge kann mehr Helligkeitsinformationen wahrnehmen als Farbtöne.
"Nachts sind alle Katzen grau", Amateurastronomen sehen die Nebel auch nur in schwarz weiß wenn sie durch das Teleskop gucken, weil die Zapfen bei hoher Dunkelheit nur keine Farbe mehr wahrnehmen. Erst durch Langzeitbelichtungen kommen die Farben zum Vorschein. Von daher ist es natürlich naheliegend einen Farbraum zu wählen wo diese Bildkomponeten bereits getrennt vorliegen und auch unabhängig voneinander verarbeitet werden können.
2. Die beiden Farbanteile werden tiefpassgefiltert (unterabgetastet, meist die Hälfte der Auflösung). Das wird gemacht, weil das menschliche Auge mehr Details aus der Helligkeit als aus dem Farben gewinnt. Folglich ist hat dies für die Betrachtung kaum nachteile. Man kann aber auch das Subsampling ändern, bei PS wird glaub ich ab Qualitätsstufe 10 1x1 Subsampling verwendet (also volle Auflösung)
3. Nun wird das Bild in Macroblöcke (8x8px) unterteilt und der diskreten Cosinustransformation unterzogen. Farbinformationen werden dadurch in Frequenzen anstatt in einzelne pixelbezogene Farbinformationen umgewandelt.
4. Nun werden die aus der DCT gewonnenen DCT-Koeffizienten durch die Quantisierungsmatrix geteilt.
Die Quantisierungsmatrix ist dann optimal, wenn sie etwa die Empfindlichkeit des menschlichen Auges entspricht. Sprich: alle Informationen, die das menschliche Auge nicht sieht/wahrnimmt werden auch nicht gespeichert.
Das menschliche Auge nimmt z.B. mehr Informationen aus den groben Strukturen als aus den feinen. Das merkt man z.B. selber wenn man ein total unscharfes Bild einer bekannten Person sieht, obwohl man eigentlich kaum etwas erkennt reicht für uns die Information, wie Abstand zwischen den Augen, breite des Mundes, Kontraste etc. aus. Folglich werden die tiefen Frequenzanteile auch höher aufgelöst, die hohen Frequenzanteile niedriger.
Es ist natürlich auch möglich die Quantisierungsmatrix so zu wählen, dass sie nicht an das menschliche Auge angepasst ist, das hat jedoch Nachteile denn nun werden eigentlich unnötige Informationen gespeichert und es wird entweder die Datei größer, oder aber die Qualität des Bildes wird bei gleicher Dateigröße schlechter. DPP geht scheinbar so vor. In Summe werden die Bilder um gut 50% größer als z.B. durch PS.
5. Schließlich folgt noch eine Umsortierung der 64 Komponenten der DCT beginnent mit dem Gleichanteil (Frequenz = 0, die mittlere Helligkeit). Nun hat man eine Liste in der die Koeffizienten meist von groß nach klein sortiert sind. Dann erfolgt eine Differenzcodierung, wodurch die Koeffizienten immer als Differenz zum vorherigen Koeffizienten gespeichert werden.
Bei Mpeg 1 Layer 3 (mp3) wirds auch so gemacht. Es werden nur die Informationen gespeichert, die das menschliche Ohr wahrnimmt, bzw. das Gehirn verarbeiten kann.
1. Kanalkopplung zwischen links und rechts wird beachtet, nur die Differenz der beiden Kanäle wird gespeichert (Stereo, Joint-Stereo)
2. Tiefpassfilterung => Frequenzen oberhalb von 20 kHz werden entfernt (je nach Qualität gehts auch nur bis 16 kHz, aber auch mehr als 20 kHz sind möglich).
3. Bestimmte Töne, die gleichzeitig zu hören sind, kann das Gehirn nicht trennen (z.B. Bass + leiser Piepton), folglich wird auch diese Information verworfen
4. Entropiecodierung
Bei Mpeg Video wirds auch so gemacht. Bei H.264 wirds noch weiter getrieben mit Bidirektionalen Frames usw. (Bildinfomationen die vorher oder nachher bereits verwendet wurden/noch verwendet werden werden nur einmal gespeichert und in mehreren Frames bidirektional genutzt)
Jpeg, Mpeg Audio, Mpeg Video sind alles Datenformate die an das menschliche Wahrnehmungsvermögen angepasst sind. Nach dem Motto, sie viel wie nötig, so wenig wie möglich.
Lesestoff:
http://white.stanford.edu/~brian/psy221/reader/Wallace.JPEG.pdf
http://www.eecs.harvard.edu/~michaelm/CS222/jpega.pdf
Zuletzt bearbeitet:
Das ist schon alles richtig, was du da schreibst, hat aber nichts mit der Quantisierung von Sensorsignalen zu tun.
-Auch wenn das Motiv sehr dunkel ist, wird das Bild nicht katzengrau, sondern genau so quantisiert wie bei einem hellen Motiv.
- Die Kamera rechnet RAW in JPEG um, sonst nix, schon gar nicht in YCbCr
- Die einzelnen Quantisierungslevels sind in der Hardware vorgegeben und ändern sich weder mit der Helligkeit des Motivs noch mit der Kompressionsstufe.
-Auch wenn das Motiv sehr dunkel ist, wird das Bild nicht katzengrau, sondern genau so quantisiert wie bei einem hellen Motiv.
- Die Kamera rechnet RAW in JPEG um, sonst nix, schon gar nicht in YCbCr
- Die einzelnen Quantisierungslevels sind in der Hardware vorgegeben und ändern sich weder mit der Helligkeit des Motivs noch mit der Kompressionsstufe.
Ein Versuch die ewige Verwirrung zu vergößern:
Für mich war Dynamikumfang immer das Verhältnis von Signal bei Sättigung des Sensors zum Signal bei dem das Rauschen gleich groß dem Signal wird.
Die Frage die sich für mich bisher nicht geklärt hat: Wie kann man das für einen Fuji SuperCCD übertragen?
Im Extremfall könnte ich ja sagen ich baue eine Kamera mit normalen Pixeln und einem zusätzlichen Sensor, der mir sagt ob der Sensor an einem bestimmten Pixel geschmolzen ist, aber nur mit einem bit pro Pixel: "geschmolzen" / "nicht geschmolzen" - was erst bei einem sehr hohen Signal passieren würde. An diesem Gedankenexperiment sieht man, dass es beim SuperCCD von Fuji eigentlich nicht fair ist, die Sättigung vom kleinen Pixel in ein Verhältnis zum Rauschen im großen Pixel zu setzen. Ein einzelnes Pixel, das das gleiche Rauschen und die gleiche Sättigungsgrenze hätte wäre ja überlegen.
Gibt es da jemanden der mir einen Tip geben kann, wo ich die entsprechende Mathematik finde? Vielleicht ist es ja trivial, wenn man erst den Dynamikumfang von beiden Pixeltypen einzeln misst, und dann deren empfindlichkeit auf eine Skala bringt? Ich glaube DXO hat es nach dem m.M. eigentlich ungültigem Ansatz gemacht.
Für mich war Dynamikumfang immer das Verhältnis von Signal bei Sättigung des Sensors zum Signal bei dem das Rauschen gleich groß dem Signal wird.
Die Frage die sich für mich bisher nicht geklärt hat: Wie kann man das für einen Fuji SuperCCD übertragen?
Im Extremfall könnte ich ja sagen ich baue eine Kamera mit normalen Pixeln und einem zusätzlichen Sensor, der mir sagt ob der Sensor an einem bestimmten Pixel geschmolzen ist, aber nur mit einem bit pro Pixel: "geschmolzen" / "nicht geschmolzen" - was erst bei einem sehr hohen Signal passieren würde. An diesem Gedankenexperiment sieht man, dass es beim SuperCCD von Fuji eigentlich nicht fair ist, die Sättigung vom kleinen Pixel in ein Verhältnis zum Rauschen im großen Pixel zu setzen. Ein einzelnes Pixel, das das gleiche Rauschen und die gleiche Sättigungsgrenze hätte wäre ja überlegen.
Gibt es da jemanden der mir einen Tip geben kann, wo ich die entsprechende Mathematik finde? Vielleicht ist es ja trivial, wenn man erst den Dynamikumfang von beiden Pixeltypen einzeln misst, und dann deren empfindlichkeit auf eine Skala bringt? Ich glaube DXO hat es nach dem m.M. eigentlich ungültigem Ansatz gemacht.
Richtig, weil die Kamera intern immer nur die gleiche Quantisierungstabelle verwendet und diese nicht ans Bild anpasst.
Aber hallo tut sie das. Jpeg geht nur mit YCbCr. Die RGB-Werte kommen vom Sensor. Dann werden sie in YCbCr umgewandelt, damit sie dann in Jpeg umgewandelt werden können.
So sieht das Subsampling und Quantisierungsmatrizen von einem JPEG Out-Of-Cam aus:
Code:
*** Marker: DQT (xFFDB) ***
Define a Quantization Table.
OFFSET: 0x0000562C
Table length = 132
----
Precision=8 bits
Destination ID=0 (Luminance)
DQT, Row #0: 1 1 1 1 1 2 3 3
DQT, Row #1: 1 1 1 1 1 3 3 3
DQT, Row #2: 1 1 1 1 2 3 3 3
DQT, Row #3: 1 1 1 2 3 4 4 3
DQT, Row #4: 1 1 2 3 3 5 5 4
DQT, Row #5: 1 2 3 3 4 5 5 4
DQT, Row #6: 2 3 4 4 5 6 6 5
DQT, Row #7: 4 4 5 5 5 5 5 5
Approx quality factor = 97.29 (scaling=5.41 variance=1.48)
----
Precision=8 bits
Destination ID=1 (Chrominance)
DQT, Row #0: 1 1 1 2 5 5 5 5
DQT, Row #1: 1 1 1 3 5 5 5 5
DQT, Row #2: 1 1 3 5 5 5 5 5
DQT, Row #3: 2 3 5 5 5 5 5 5
DQT, Row #4: 5 5 5 5 5 5 5 5
DQT, Row #5: 5 5 5 5 5 5 5 5
DQT, Row #6: 5 5 5 5 5 5 5 5
DQT, Row #7: 5 5 5 5 5 5 5 5
Approx quality factor = 97.51 (scaling=4.97 variance=0.11)
*** Marker: SOF0 (Baseline DCT) (xFFC0) ***
OFFSET: 0x000056B2
Frame header length = 17
Precision = 8
Number of Lines = 2848
Samples per Line = 4272
Image Size = 4272 x 2848
Raw Image Orientation = Landscape
Number of Img components = 3
Component[1]: ID=0x01, Samp Fac=0x21 (Subsamp 1 x 1), Quant Tbl Sel=0x00 (Lum: Y)
Component[2]: ID=0x02, Samp Fac=0x11 (Subsamp 2 x 1), Quant Tbl Sel=0x01 (Chrom: Cb)
Component[3]: ID=0x03, Samp Fac=0x11 (Subsamp 2 x 1), Quant Tbl Sel=0x01 (Chrom: Cr)
Beschäftige dich erstmal mit der Thematik bevor du falsche Dinge erzählst.Wie man sieht sind die Farbdifferenzanteile horizontal unterabgetastet (halbe Auflösung) und vertikal in voller Auflösung (das kann man machen weil das menschliche Auge vertikal mehr Details wahrnimmt als horizontal). Der Helligkeitskanal (Y) ist ebenfalls in voller Auflösung. Wie man weiterhin sieht werden die gröberen Details (niedrige Frequenzen) höher aufgelöst als die feinen Details (hohe Frequenzen, unten Rechts). Weiterhin sieht man, dass die Farben im Schnitt (also auch schon bei feineren Strukturen) schlechter aufgelöst werden.
Richtig in der Kamera ist es so, aber es ging ja allgemein ums Prinzip.
Zuletzt bearbeitet:
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