Уроки по Photoshop, Illustrator, Flash и 3ds max. Статьи по дизайну и фотографии.

Разумно о фото (Часть 7).



Последняя матрёшка. Крах разрешения.

Итак, мы пришли к интересному выводу. Измерять MTF (и, как частный случай, - разрешение) можно, но не имеет смысла до тех пор, пока мы не сможем нормировать встроенный шарпенинг. В случае если камеры имеют формат RAW и построены на одинаковых матрицах это сделать просто - выставлением одинаковых параметров конвертора. Но таких случаев очень немного. Во всех же остальных случаях нормирование НЕВОЗМОЖНО. У большинства камер имеется три градации (низкий-норма-высокий), но "низкий" одной может соответствовать "высокому" другой, поэтому установка всех испытуемых в "норму" проблему не решает. Если матрицы одного размера и производителя, можно косвенно судить о шарпе по уровню шумов.

Но и тут разная "начинка" камер и разные "фирменные" шумоподавители иногда могут портить картину. Если же шарпинг не нормировать, то всегда даже объективно слабая, но "пошарпленная" камера будет выигрывать в тестах у объективно сильной, но не шарпленной (как в приведённом графике заведомо слабый 28-80 практически выиграл у ВДЕСЯТЕРО более дорогого 16-35L).

Совершенно ясно, что с заменой строгой решётки MTF на реальные кадры проблема разного шарпа никуда не уйдёт и скачивания различных тестовых снимков не помогут, особенно учитывая лёгкость их подделки. Легко можно экспортировать "штамп фотоаппарата"(EXIF) из оригинала в обработанный в фотошопе снимок и выдать его за оригинал. Кроме того, вне обсуждения осталось то, что на разных положениях зума и в разных частях кадра разрешение даже одного и того же объектива существенно разное, и как (и с какими весовыми коэффициентами) его усреднять - тоже вопрос открытый.

Так что же делать? Как сравнивать разрешения?
А плюньте! Не надо их сравнивать! Не в них счастье! Как уже было сказано при обсуждении ГРИП, средний глаз на фото 13*18 различает лишь 1/1500 диагонали, что для фото 15*20 даёт примерно 1000lph(линий на высоту). Таким образом разница между 1200 и 1400 lph в 95% любительских случаев абсолютно несущественна. Гораздо более важны, например, хроматические аберрации, которые на "гиперзумах" просто глазом видно...

ЗАМЕЧАНИЕ1: разумеется вышеприведённый совет относится лишь к изделиям известных оптических фирм нормальной и высокой ценовой категории (от 3 мегапикселей), если же Вы нацелились на некую супердешёвую веб-камеру или мыльницу никому не известной марки "хрен-тек" за десять-двадцать долларов, разрешение проверить абсолютно необходимо. Пластмассовый дверной глазок может давать что угодно :-)
ЗАМЕЧАНИЕ2: понятно что высокое разрешение при прочих равных всегда лучше низкого ("заблюрить" в Фотошопе никогда не поздно), и я не хочу сказать, что оно ВООБЩЕ неважно. Просто на данном историческом этапе и у большинства конкретных доступных на рынке камер оно стоит далеко не на первом месте в качестве критерия выбора.

О триединстве шума, чувствительности и разрешения

Как мы уже видели выше, от алгоритмов шарпенинга и шумоподавления, встроенных в камеру, зависит "пропорция" между шумом, чувствительностью и разрешением. Т.е. "улучшая" одно, мы "ухудшаем" другое. Как и в большинстве других случаев, нельзя однозначно сказать - что суммарно "лучше" и что "хуже" - это зависит от задач и вкусов (кто-то не выносит "мыла", а кто-то шума). Важно просто понимать это единство и взаимообусловленность. Иногда при сравнении близких по классу камер можно слышать заявления типа "камера А больше мылит, зато меньше шумит, чем камера Б". В таких случаях всегда хочется предложить вместо настроек "по умолчанию" снизить уровень шарпа у камеры Б и повысить - у камеры А. Не исключено что результаты либо сравняются, либо даже "поменяются местами".
Вообще я, к большому сожалению, не видел ещё НИ ОДНОГО грамотного обзора, где всерьёз изучались встроенные установки и предпринималась хоть какая-то попытка выставить их "сопоставимо". Обычно отдельно снимают шум от чувствительности, затем отдельно - сравнивают разрешение при одном и том же ISO и диафрагме. И всё это при настройках "по умолчанию"!

О том, что стандартов на шумы до сих пор толком не выработано, свидетельствует, например, тот факт, что на одном очень уважаемом и серьёзном сетевом фоторесурсе (dpreview.com) они (стандарты) недавно поменялись - т.е. значения для одной и той же камеры в разных парных тестах сильно отличаются. (Например, уровень яркостного шума "2" достигается тут 10D при ISO100, а тут D60 при ISO450. Хотя в реальности по шумам это практически идентичные камеры (10D даже чуть улучшена))


RAW, TIFF и JPG - в чём разница?

Даже если Вы не в ладах с математикой, не пропускайте нижеследующее "математическое отступление" - постарайтесь его понять, т.к. всё дальнейшее изложение будет неоднократно обращаться к полученным там выводам. Профессиональных же математиков я попрошу не судить меня за нестрогость изложения и многократное повторение очевидных вещей. Опыт показывает, что для большинства читателей они не очевидны.

Математическое отступление.

Поговорим о преобразовании функций. Для простоты возьмём функцию F(X)=X на отрезке [0,1]. Легко себе представить её график - это прямая линия под 45 градусов. Теперь применим к ней последовательно пару функций - G1(X)=100*X и G2(X)=0.01*X. Финальная функция G2(G1(F(X)))=0.01*100*X=X очевидно никак не изменилась - всё тот же отрезок под 45 градусов. Таким образом, преобразование G1 было обратимым - оно имеет т.н. обратное преобразование G2. Нетрудно видеть, что и преобразование H1(X)=0.1*X также обратимо и имеет обратное - Н2(Х)=10*X. Кроме этого, и порядок применения обратимых преобразований не важен: G2(G1(F(X)))=G1(G2(F(X))). Всё так хорошо лишь пока мы находимся на "территории математики" - все числа у нас действительные, т.е. могут принимать любые значения и быть измерены с любой точностью.

Но как только от "математических" чисел мы переходим к "компьютерным"(или "цифровым"), т.е. к ячейкам памяти, появляются два фундаментальных ограничения:

Представим что на рассмотренных выше примерах M=1 и m=0.01., кроме этого считаем значения ограниченными снизу нулём.


Обобщим полученные на этом простом примере результаты. Итак, при ограниченном диапазоне значений и ограниченной точности (разрядности) данных, строго говоря, ЛЮБОЕ преобразование МОЖЕТ перестать быть обратимым, и, более того, МОЖЕТ приводить к потере информации. Потеря информации получается ДВУХ сортов: "ограничение" и "потеря разрядности". В приведённом выше примере умножение на 10 (и тем более на 100), а также сложение (и вычитание) 0.5 приводило к "ограничению". А в случае, когда мы сначала делили на 10 (и тем более на 100) - мы видели потерю разрядности.

Поясню выделенное слово "МОЖЕТ". На приведённой в примере функции F(X)=X легко доказать что не только МОЖЕТ, но ВСЕГДА необратимо. Но для некоторых других функций это не так. Например функцию F2(X)=0.1*X можно смело "подвергать" воздействию умножения на 10 - ограничения не произойдёт. Причина - диапазон значений не подходит "достаточно близко к границе". Впрочем, от умножения на 100 это "не спасёт". Другой пример: функцию F3(X)=0.5*X можно безболезненно умножать на два (или прибавлять 0.5), а вот на 10 умножать (или прибавлять 0.8) без ограничения уже не выйдет. Обобщим вновь: чем ближе значения исходной функции к границам диапазона, тем более "мягкими" должны быть преобразования для того, чтобы оставаться обратимыми.

И, наконец, последнее. Выше я показал, что последовательное применение двух преобразований (прямого и обратного) не совпадает в "цифровом" случае с исходным результатом, т.е. с тождественным преобразованием, которому в математике равно последовательное применение прямой и обратной функции. Но если это справедливо даже для тождественного преобразования(частный случай), то совершенно очевиден и более общий случай ЛЮБОГО преобразования, являющегося математической комбинацией двух других: если "в математике" А(В(...))=С(...), то в общем случае "в цифре" A(B(...)) НЕ РАВНО С(...). Иными словами, если к одной и той же цели "математически" можно придти разными путями, то эти же пути "в цифре" дадут строго говоря РАЗНЫЙ результат.

RAW, JPEG, TIFF и потеря данных. Мифы и реальность.

Часто можно слышать и читать в популярных изданиях утверждение, что "JPEG - формат с потерей данных, а вот TIFF и RAW - нет". Этим же утверждением часто "оправдывают" отсутствие сохранения в RAW у некоторых камер ("RAW нет, зато есть TIFF!"). Некоторые авторы идут ещё дальше и даже при наличии обоих форматов в камере (RAW и TIFF) советуют сохранять в TIFF, "как более совместимом и не требующем конвертации". Все эти утверждения и советы в корне неверны. А что же на самом деле?

А на самом деле единственным форматом без потери данных является RAW. Степень потери данных при сохранении в TIFF и JPEG (максимального качества) примерно одинакова на 99% любительских сюжетов. А поскольку время сохранения файла TIFF в камере на порядок больше, чем JPEG, применение формата TIFF в цифровых камерах вообще нецелесообразно.

Утверждение категоричное и "еретическое", но лишь на первый взгляд. Защитники формата tiff наверняка начнут иллюстрировать его преимущества съёмками мелких контрастных чёрно-белых мир. И действительно получат более высокое разрешение и некоторые артефакты у формата JPEG. Но это как раз тот 1%, про который я упоминал.

Большинство (99%) РЕАЛЬНЫХ любительских сюжетов не содержат столько мелких контрастных деталей в таких количествах. На РЕАЛЬНЫХ сюжетах потери от JPEG-сжатия по сравнению с TIFF настолько ничтожны, что даже на мониторе ПРИ СЛЕПОМ ТЕСТИРОВАНИИ (когда не знаешь что где) практически невозможно увидеть разницы. После распечатки - тем более. Гораздо заметнее другие потери данных, которые происходят при сохранении в камере, неважно - в TIFF ли или в JPEG. Про них практически никто не вспоминает, а знать о них необходимо.

Итак, на самом деле все цифровые камеры снимают в RAW, просто не все его отдают наружу. RAW - это просто оцифрованный сигнал яркости с каждого сенсора, прошедший лишь предварительную (калибровочную) обработку firmware камеры (исправление отклонений ДАННОЙ матрицы от среднестатистической, иногда - "софтовый ремонт"(ремаппинг) битых пикселей). Это чёрно-белый массив данных, не всегда даже совпадающий по координатам с конечной картинкой (особенно в случае SuperCCD и им подобных).

Но это уже "цифровые" данные, они имеют свою разрядность (8, 10, 12, 16бит) и ограничения (соответственно 255, 1023, и т.д.). Дальше у этой информации два принципиально разных пути. Она либо записывается на флеш-память в файл *.CRW (иногда с внутренним сжатием на манер ZIP-а, без потерь), либо (в большинстве случаев) поступает в процессор фотоаппарата на обработку. Процессор делает следующие вещи:

И лишь затем результат записывается в TIFF (или JPEG) формате на носитель.

<< | < | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | > | >>

Разумно о фото. Афанасенков М.А. Оригинал статьи