वास्तविक रिज़ॉल्यूशन से प्रभावी पिक्सेल अधिक क्यों हैं?

Question

यह पृष्ठ Canon EOS 550D और Canon EOS 500D कैमरों और उल्लेखों की तुलना करता है

18.7 मिलियन प्रभावी पिक्सेल

550D के लिए। हालाँकि इस कैमरे का उपयोग करना सबसे अच्छा संकल्प है

5184 * 3456 = 17915904 ~ 17.9 million pixels

प्रभावी पिक्सेल क्या हैं, और इस मामले में यह संख्या 17.9 मिलियन से अधिक क्यों है?

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यह भी जान लें कि "संकल्प" के दो अर्थ हैं। कंप्यूटर में, हम इसका उपयोग स्क्रीन या छवि के पिक्सेल आयामों को संदर्भित करने के लिए करते हैं। और एक कंप्यूटर ड्राइंग या उत्पन्न छवि में, जो आमतौर पर "वास्तविक" संकल्प के अनुरूप होता है - छवि में वास्तव में हल की गई विस्तार की मात्रा । लेकिन एक तस्वीर में, यह जरूरी नहीं है।

— प्रोफ़ाइल

यह यहाँ नहीं चल रहा है - भ्रम का एक अतिरिक्त स्रोत है।

— प्रोफ़ाइल

Answer 1

हम यहां जो देख रहे हैं उसका एक हिस्सा (मैं निश्चित रूप से निश्चित हूं) DPReview.com की ओर से एक साधारण टाइपो (या उस आदेश पर कुछ) से ज्यादा कुछ नहीं है । कैनन के अनुसार , [PDF, पृष्ठ 225] सेंसर पर कुओं की संख्या "लगभग 18.00 मेगापिक्सेल" है।

वे तब लगभग 17.9 मेगापिक्सल तक कम हो जाते हैं जब बेयर पैटर्न इनपुट्स को हम में से अधिकांश पिक्सेल के रूप में सोचते हैं। अंतर काफी सरल है: सेंसर पर प्रत्येक अच्छी तरह से केवल प्रकाश के एक रंग को महसूस करता है , लेकिन एक पिक्सेल जैसा कि आप सामान्य रूप से आउटपुट में उम्मीद करते हैं (जैसे, एक जेपीईजी या टीआईएफएफ फ़ाइल) प्रत्येक पिक्सेल के लिए तीन रंग हैं। पहली नज़र में, ऐसा लग सकता है कि इसका मतलब होगा कि एक फ़ाइल में लगभग एक तिहाई के रूप में कई पिक्सल होंगे क्योंकि इनपुट में सेंसर कुएं हैं। जाहिर है, ऐसी बात नहीं है। यहाँ (कैसे काम करते हैं) का एक सरलीकृत दृश्य:

प्रत्येक अक्षर सेंसर पर एक अच्छी तरह से प्रतिनिधित्व करता है। प्रत्येक बॉक्स एक त्रि-रंग पिक्सेल का प्रतिनिधित्व करता है क्योंकि यह आउटपुट फ़ाइल में जाएगा।

सेंसर के "आंतरिक" भाग में, प्रत्येक आउटपुट पिक्सेल चार सेंसर कुओं से इनपुट पर निर्भर करता है, लेकिन प्रत्येक सेंसर अच्छी तरह से चार अलग-अलग आउटपुट पिक्सल के इनपुट के रूप में उपयोग किया जाता है, इसलिए इनपुट और आउटपुट की संख्या समान रहती है।

किनारों के आसपास, हालांकि, हमारे पास सेंसर कुएं हैं जो केवल चार के बजाय दो पिक्सेल में योगदान करते हैं । कोनों पर, प्रत्येक सेंसर अच्छी तरह से केवल एक आउटपुट पिक्सेल में योगदान देता है ।

इसका मतलब है कि आउटपुट पिक्सल की कुल संख्या सेंसर कुओं की संख्या से छोटी है। विशेष रूप से, इनपुट की तुलना में परिणाम एक पंक्ति और एक कॉलम से छोटा होता है (उदाहरण के लिए, हमारे पास 8x3 सेंसर है, लेकिन 7x2 आउटपुट पिक्सल)।

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+1 विशेष रूप से आरेख के लिए। लेकिन मैं अभी भी हैरान हूँ, क्योंकि यह 2 (5184-1 + 3456-1) = 17K पिक्सेल की अनुपस्थिति की व्याख्या करेगा, जो कि केवल 18.0 - 17.9 = 0.1M पिक्सेल की गणना में गोलाई में खो जाएगा। ऐसा लगता है कि कम से कम तीन गुना अधिक पिक्सल को सीमा से छीन लिया जाना चाहिए (क्योंकि 50K से कम कुछ भी 0.0M से नीचे होना चाहिए)। शायद यहाँ दिखाए गए 2 x 2 की तुलना में डेमोस्कोलिंग एक बड़े पड़ोस का उपयोग कर रहा है: शायद यह लगभग 7 x 7 पड़ोस का उपयोग कर रहा है?

— व्हीबेर

@ वाउचर: ऑफहैंड, मुझे यकीन नहीं है कि मैं सीधे बाकी के लिए खाता कर सकता हूं। एकल आउटपुट पिक्सेल का उत्पादन करने के लिए अधिक सेंसर का उपयोग करना निश्चित रूप से संभव है, लेकिन मेरे पास यह जानने का कोई वास्तविक तरीका नहीं है कि यह कैनन इस मामले में क्या कर रहा है। कैमरे की एक कच्ची फ़ाइल सेंसर कुओं की सही संख्या बताएगी, लेकिन फिर भी यह बिल्कुल नहीं बताएगी कि Canon को इनपुट X से आउटपुट Y तक कैसे मिल रहा है

— जेरी कॉफिन

अच्छे डिमोसालाइज़िंग एल्गोरिदम (जैसे अनुकूली समरूपता-निर्देशित) में प्रत्येक सेंसर अच्छी तरह से चार से अधिक आउटपुट पिक्सल में योगदान देता है, इसलिए यह सिर्फ एक पंक्ति या स्तंभ से अधिक है जो खो जाता है। यह काफी आसान है कि डीसीआर से अनडोमोसेस्ड आउटपुट को पकड़ो और एक निश्चित उत्तर प्राप्त करने के लिए कैनन के डीपीपी के आउटपुट के साथ छवि आयामों की तुलना करें, जब मेरे पास समय होगा तो मैं इसे दे दूंगा।

— मैट ग्राम

@ मैट ग्रम: राइट - बैक, मेरी पिछली टिप्पणी बल्कि खराब तरीके से लिखे गए हैं। मैं जो पाने की कोशिश कर रहा था वह यह है कि पिक्सल के ~ 3 पंक्ति / स्तंभों को खोने (त्यागने / छोड़ने) के कई एल्गोरिदम हैं, लेकिन अकेले पिक्सेल गणना आपको यह नहीं बताएगी कि वे किसका उपयोग कर रहे हैं। एक अधिक परिष्कार एल्गोरिथ्म का उपयोग करना जो आउटपुट पिक्सेल प्रति अधिक सेंसर का उपयोग करता है वस्तुतः एक दिया गया है।

— जेरी कॉफिन

Answer 2

मुझे नहीं पता कि "प्रभावी" शब्द का उपयोग डीपीआरव्यू द्वारा क्यों किया गया है, लेकिन चिप पर फोटोसाइट्स (पिक्सेल) की संख्या और परिणामी छवियों के पिक्सल में आकार के बीच विसंगति के कुछ कारण हैं।

कुछ कैमरा सेंसर में हर तरफ नीचे नकाबपोशों की एक पट्टी होती है। ये पिक्सेल सेंसर के बल्क के समान होते हैं, सिवाय इसके कि उन्हें कोई प्रकाश नहीं मिलता है। वे हस्तक्षेप का पता लगाने के लिए उपयोग किए जाते हैं और इसे प्रकाश संवेदनशील पिक्सल द्वारा उत्पादित सिग्नल से घटाते हैं।

दूसरे [अच्छे] डीमॉस्क्राइज़र एल्गोरिदम "पड़ोस संचालन" के बहुत सारे उपयोग करते हैं इसका मतलब है कि एक पिक्सेल का मूल्य पड़ोसी के पिक्सल के मूल्य पर कुछ हद तक निर्भर करता है। छवि के चरम किनारे पर पिक्सेल का कोई पड़ोसी नहीं है इसलिए अन्य पिक्सेल में योगदान करें लेकिन छवि आयामों में न जोड़ें।

यह भी संभव है कि कैमरा अन्य कारणों से सेंसर को क्रॉप करे (उदाहरण के लिए लेंस इमेज सर्कल सेंसर को काफी कवर नहीं करता है) हालांकि मुझे संदेह है कि यह 550D के मामले में है।

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क्या सीमा पिक्सेल का उपयोग हस्तक्षेप को हटाने के लिए किया जाता है, या केवल काले बिंदु को सेट करने के लिए?

— प्रोफाइल

दोनों मुझे लगता है, अगर कोई हस्तक्षेप नहीं होता (थर्मल प्रतिक्रिया सहित) काला बिंदु 0 होगा

— मैट ग्रुम

डीपीआरव्यू का विवरण । ऐसा लगता है जैसे यह दो विपरीत अवधारणाओं के बीच आगे और पीछे जाता है, और मुझे नहीं लगता कि यह वास्तव में शब्द को परिभाषित करता है, केवल स्पष्ट रूप से। आपका उत्तर मुझे लगता है कि थोड़ी मदद करता है, लेकिन फिर भी मुझे आश्चर्य होता है कि "प्रभावी" पिक्सेल वास्तविक फोटो साइटों से अधिक क्यों होंगे , हालांकि dpreview पेज कुछ संभावनाएं देता है। प्रभावी: छवि डेटा को प्रभावित करने के लिए इस्तेमाल किया? या छवि की तारीख अंततः इतनी प्रभावित हुई? (ध्यान दें: एक ई के साथ प्रभाव क्रिया: अस्तित्व बना रहा है।) मैं अभी भी सोच रहा हूं जो उनका मतलब है।

— lindes

Answer 3

प्रभावी पिक्सेल सेंसर (सेंसिंग एलिमेंट्स, या सेंसल्स) की वास्तविक संख्या से कम प्रभावी होने के दो कारण हैं । पहला, बायर सेंसर "पिक्सल" से बने होते हैं जो प्रकाश के एक ही रंग का बोध कराते हैं। आमतौर पर, लाल, हरे और नीले रंग के सेंसल्स होते हैं, जो पंक्ति में जोड़े के रूप में व्यवस्थित होते हैं:

RGRGRGRG
GBGBGBGB

हम में से अधिकांश के रूप में एक "पिक्सेल" एक परिचित है, एक कंप्यूटर स्क्रीन के RGB शैली पिक्सेल, चार सेंसर, एक RGBG चौकड़ी के संयोजन से एक बायर सेंसर से उत्पन्न होता है:

          R G 
(sensor)       -->  RGB (computer)
          G B

चूंकि एक एकल RGB कंप्यूटर पिक्सेल उत्पन्न करने के लिए चार RGBG सेंसल्स की 2x2 ग्रिड का उपयोग किया जाता है, इसलिए पूर्ण पिक्सेल बनाने के लिए सेंसर के किनारे हमेशा पर्याप्त पिक्सेल नहीं होते हैं। इसे समायोजित करने के लिए पिक्सल के "अतिरिक्त" बॉर्डर सेंसर पर आमतौर पर मौजूद होते हैं। पिक्सल की एक अतिरिक्त सीमा भी एक सेंसर की पूरी डिजाइन की भरपाई के लिए मौजूद हो सकती है, अंशांकन पिक्सल के रूप में काम कर सकती है, और अतिरिक्त सेंसर घटकों को समायोजित कर सकती है जिसमें आमतौर पर आईआर और यूवी फिल्टर, एंटी-अलियासिंग फिल्टर आदि शामिल होते हैं जो एक बाधा डाल सकते हैं। सेंसर की बाहरी परिधि तक पहुँचने से प्रकाश की पूरी मात्रा।

अंत में, कंप्यूटर पिक्सल की सामान्य आरजीबी छवि बनाने के लिए बायर सेंसर को "डिमोसेड" होना चाहिए। बायर सेंसर को अलग करने के लिए विभिन्न तरीके हैं, हालांकि अधिकांश एल्गोरिदम आरजीबी पिक्सल की मात्रा को अधिकतम करने की कोशिश करते हैं जो आरजीबी पिक्सल को 2x2 आरजीबी चौकड़ी के हर संभव अतिव्यापी सेट से मिश्रित करके निकाला जा सकता है:

कुल 36 सिंगल-कलर सेंसल्स वाले सेंसर के लिए, कुल 24 आरजीबी पिक्सल निकाले जा सकते हैं। ऊपर दिए गए एनिमेटेड जीआईएफ को देखकर डिमोसालाइज़िंग एल्गोरिदम के ओवरलैपिंग प्रकृति पर ध्यान दें। यह भी ध्यान दें कि तीसरे और चौथे पास के दौरान, ऊपर और नीचे की पंक्तियों का उपयोग नहीं किया गया था। यह दर्शाता है कि एक बायर सेंसल ऐरे को डीमोस्टिंग करते समय सेंसर के बॉर्डर पिक्सल का हमेशा उपयोग कैसे नहीं किया जा सकता है।

डीपीआरव्यू पृष्ठ के लिए, मेरा मानना ​​है कि उनकी जानकारी गलत हो सकती है। मेरा मानना ​​है कि कैनन 550D बायर सेंसर पर सेंसेल्स (पिक्सल) की कुल संख्या 18.0mp है, जबकि प्रभावी पिक्सेल, या उस बेस 18mp से उत्पन्न होने वाले RGB कंप्यूटर पिक्सेल की संख्या 5184x3456 या 17.915,904 (17.9mp) है। यह अंतर उन बॉर्डर पिक्सल्स को उबाल देगा, जो पूर्ण चौकड़ी नहीं बना सकते हैं, और संभवतः कुछ अतिरिक्त बॉर्डर पिक्सल्स जो फिल्टर और बढ़ते हार्डवेयर के सेंसर के सामने जाते हैं, की भरपाई करने के लिए।

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मैंने अभी देखा कि मैंने अपनी एनिमेटेड छवि में सेंसल्स को गलत गिना। पहले दो चरणों में, यह 8 सेंसल्स को संयोजित नहीं करता है ... यह 28 सेंसल्स को 8 पिक्सल में जोड़ता है। अंतिम दो चरणों में, यह 14 सेंसल्स को 4 पिक्सल में जोड़ता है। विसंगति के लिए क्षमा करें। मैं जल्द ही इसे ठीक करने की कोशिश करूंगा।

— jrista

Answer 4

क्षमा करें, लेकिन उनमें से कोई भी स्पष्टीकरण सत्य नहीं है। हर सेंसर पर इमेजिंग क्षेत्र के बाहर एक क्षेत्र होता है जिसमें फोटो भी होते हैं। इनमें से कुछ को बंद कर दिया जाता है, कुछ को पूरी तरह से चालू कर दिया जाता है, और कुछ का उपयोग अन्य निगरानी उद्देश्यों के लिए किया जाता है। इनका उपयोग amp और श्वेत-संतुलन स्तरों को सेट करने के लिए किया जाता है, वास्तविक इमेजिंग करने वालों के खिलाफ "नियंत्रण सेट" के रूप में।

यदि आप CHDK संगत Powershot कैमरों में से किसी में RAW सेंसर डेटा लेते हैं, और उन्हें बदलने के लिए dcraw का उपयोग करते हैं, तो आप इन 100% काले और 100% सफेद क्षेत्रों सहित पूर्ण सेंसर छवि प्राप्त कर सकते हैं।

क्या दिलचस्प है, हालांकि, यह है कि इन-कैमरा रॉ इमेज-साइज़ रिज़ॉल्यूशन हमेशा इन-कैमरा जेपीजी परिणामों से बड़ा होता है। इसका कारण यह है कि रॉ से जेपीजी में जाने के लिए इन-कैमरा में इस्तेमाल किए जाने वाले सरल और तेज प्रक्षेप तरीकों को प्रत्येक पिक्सेल के अंतिम रंग को निर्धारित करने के लिए लगभग RGB फोटो की आवश्यकता होती है। एज और कॉर्नर फोटो के लिए ऐसा करने के लिए सभी पक्षों पर इन आसपास के रंग संदर्भ नहीं हैं। इस प्रक्रिया को बाद में करना, हालांकि बेहतर रॉ इंटरपोलेशन सॉफ्टवेयर वाले कंप्यूटर पर, आपको इन-कैमरा जेपीजी से प्राप्त की जा सकने वाली छवि से थोड़ा अधिक आकार का रिज़ॉल्यूशन प्राप्त करने में सक्षम करेगा।

ps DPReview समीक्षकों और लेख लेखकों को कभी भी किसी के द्वारा सुसमाचार के रूप में नहीं लिया जाना चाहिए। मैंने उनके परीक्षणों और स्पष्ट उदाहरणों में बहुत सारे छेद पाए हैं, जहां परीक्षकों को कैमरे का उपयोग करने का तरीका भी नहीं पता था, कि मैंने कई साल पहले उनकी सलाह पर छूट दी है।

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आपकी टिप्पणी के बावजूद कि "उन स्पष्टीकरणों में से कोई भी सत्य नहीं है", अन्य उत्तर वास्तव में पहले से ही इसे कवर करते हैं।

— कृपया प्रोफाइल को