2 megapixels são suficientes para imagens com resolução HD?

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As imagens em HD possuem 1920x1080 = 2073600 pixels = 2025 kilopixel = 1,98 megapixel.

Isso significa que podemos tirar fotos em HD com uma câmera de 2 MP? Se não, por que não?

user2080105
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Não é pedante, mas acho que a definição aceita de megapixel é 1 milhão de pixels, não 1.048.576. Então, o HD teria 2,07 MP
MikeW
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Eu acho que, em geral, devido ao arredondamento, não importa se "megapixels" são binários ou decimais. Megapixel é um termo útil porque, por acaso, está na faixa em que obtemos pequenos números úteis para as pessoas com as câmeras digitais (até agora). Raramente é usado para significar um valor preciso - uma câmera de 16 megapixels provavelmente gera fotos com um tamanho ligeiramente diferente do tamanho de uma de outra marca. Pela mesma razão básica, "kilopixel" não é uma palavra real , porque não há um caso específico em que seria útil.
Por favor, leia meu perfil
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Basicamente sim. Na prática, a maioria das pessoas não usa o termo HD na fotografia, a menos que o use para fins de marketing, pois as empresas parecem ansiosas por colocar o termo HD em tudo hoje. Se você estiver exibindo imagens em uma TV 1080p, sim 2MP ficará ótimo.
precisa
Na minha opinião, uma alta resolução é quase sempre boa porque você pode cortar partes desnecessárias que não são necessárias e extrair as partes boas da foto. Se você precisa economizar na resolução, é mais difícil tirar fotos liberalmente.
mtahmed

Respostas:

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Se o eixo longo da resolução for de pelo menos 1920 e a borda curta de pelo menos 1080, então sim, você poderá capturar imagens em HD sem precisar aumentar o tamanho.

No entanto, devido aos benefícios da superamostragem, você criará uma imagem HD melhor capturando uma imagem de 16MP e redimensionando com o melhor método de redimensionamento disponível, por exemplo, interpolação de lanczos, se disponível.

Outro problema que você pode encontrar é que uma câmera de 2MP não foi projetada com imagens de alta qualidade em mente (* a menos que você esteja falando algo como uma Canon EOS D2000 de 1998 que tenha a proporção errada, de qualquer maneira), para que eles economizem custos. somente o sensor, mas também o restante do sistema de imagem - óptica de extremidade baixa, ADC, processamento etc., produzindo uma menor resolução total do sistema e QI.

Michael Nielsen
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Eu estaria disposto a apostar que 90% da população fotografada que pode se beneficiar dessa pergunta não saberá o que é "interpolação de lanczos". ; O PI usaria a frase "algum downscaling básico no Photoshop", que é mais do que suficiente para obter pixels médios, reduzir o ruído e melhorar a nitidez de uma imagem de saída de 1920x1080.
jrista
Lembre-se de meus testes de imagem de super amostragem em outra pergunta em que mostrei que a textura fina persistiria na versão reduzida, enquanto fotografar diretamente para essa resolução não capturava a textura? Observei que o resultado final dependia do uso do melhor método de redimensionamento disponível. Eu acho que eu posso escrever que :)
Michael Nielsen
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@jrista Eu não sei qual é a situação nos EUA, mas aqui na Europa Lanczos e outros filtros baseados do kernel fazem parte do currículo pré-escolar;)
Matt Grum
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@jrista Por que não fornecer mais informações? Não sei o que é, mas, como Michael mencionou, sou capaz de fazer pesquisas sobre métodos de interpolação para descobrir mais.
Myridium 13/04/2015
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Não, por causa do filtro Bayer. Você precisaria de cerca de 11 megapixels.

O que é um filtro Bayer

Os sensores de câmera colorida usam filtros Bayer para capturar as várias cores. O filtro Bayer reduz pela metade a resolução do sensor para cada cor (embora o verde seja deixado com um pouco mais no padrão quadriculado).

Cada pixel no sensor pode única capturam tanto vermelho, luz verde ou azul, mas nem todas as três cores. Um algoritmo de software precisa interpolar os dados posteriormente para reconstruir a fotografia em resolução total em cores.

Desmossificação

Esse processo de interpolação (chamado demosaicing ) restaurará visualmente grande parte da resolução perdida efetiva, fazendo com que pareça bastante nítida novamente, mas só pode fazê-lo assumindo suposições bastante inteligentes. Não é o mesmo que se você tivesse conseguido capturar a imagem em resolução máxima em primeiro lugar.

Por exemplo, enquanto a desmosaicing é bastante boa em reivindicar a nitidez perdida do filtro Bayer, qualquer detalhe fino, como cabelo, padrões tipo pente ou listras finas, provavelmente sofrerá alias , o que pode aparecer como padrões de interferência coloridos:

( fonte )

(Essas imagens mostram algoritmos de desmembramento muito ruins para fins de ilustração. As câmeras modernas - mesmo os celulares - usam muito mais inteligentes.)

Os algoritmos modernos de desalinhamento são bastante inteligentes e podem minimizar o efeito do alias, mas ainda não conseguem reter os detalhes. Uma cerca de piquete distante fotografada em um sensor de cor 1920x1080 reterá uma resolução menos efetiva do que uma imagem RGB 1920x1080 gerada por computador ou reduzida a partir de um sensor maior ou digitalizada em um scanner.

Como isso afeta a resolução

(e como eu criei a figura "11 megapixels")

A resolução efetiva da imagem resultante após a demosaicing não parece ser metade da resolução reivindicada pelo sensor, devido aos ganhos obtidos pelas rotinas de demosaicing inteligentes e pelo fato de o canal verde, que se correlacionar bem com a luminância, ter mais resolução que as outras cores.

Mas ainda precisaria ser reduzido em 50% para remover qualquer perda devido à interpolação. Se você realmente quisesse garantir que sua imagem fosse de "resolução total", sem perda de detalhes devido à interpolação, seria necessário ter um sensor de cor com o dobro da resolução desejada, tanto na direção horizontal quanto na vertical, e depois redefinir a amostra a imagem resultante para 50%.

Para capturar a resolução efetiva total de 1920x1080, um sensor de câmera colorida (com um filtro Bayer, que inclui 99% dos sensores de câmera colorida) precisaria ter uma resolução dupla que: 3840x2160. Isso tem mais de 8,2 megapixels. Devido ao corte no sensor (novamente devido ao método de desmagnetização da câmera), você precisará efetivamente de 8,8 megapixels para ter certeza.

E isso é se o seu sensor tiver uma proporção perfeita de 16: 9. Se o seu sensor tiver uma proporção de 3: 2, você precisaria de cerca de 10,7 megapixels para capturar uma imagem de 3840x2160, incluindo áreas descartadas na parte superior e inferior para compensar a proporção e uma pequena borda para explicar qualquer corte de desmatamento .

Sensores sem filtro Bayer

Enquanto 99% dos sensores de câmera colorida usam filtros Bayer, existem alguns que usam um layout alternativo de pixels, mas o princípio é o mesmo.

Existem também alguns sensores de cores que não precisam de um filtro de cores, como o sensor Fovean X3 , mas esses ainda são excepcionalmente raros e têm seus próprios problemas. Os fabricantes também tendem a mentir sobre sua contagem de pixels (para serem competitivos com sensores usando um filtro Bayer, onde a contagem de pixels sempre soa muito mais impressionante do que realmente é devido ao filtro descrito acima).

Outra alternativa empregada por algumas caras câmeras de vídeo profissionais é ter três sensores totalmente separados, um para cada vermelho, verde e azul, e usar um divisor de luz para exibir a mesma imagem nos três. Obviamente, isso não pode existir em uma câmera DSLR ou compacta ou em qualquer tipo normal de câmera fotográfica de consumidor. Mas isso pode explicar por que a contagem de pixels nos sensores de câmeras de vídeo profissionais não pode ser comparada com a das DSLRs.

Mas o vídeo usa a subamostragem de croma de qualquer maneira!

(Apenas para mentes técnicas)

Embora o vídeo (e às vezes o JPEG) use subamostragem por croma, ele ainda precisa do canal de luminância para manter a resolução total. Em uma imagem de um sensor Bayer, o canal de luminância ainda precisa ser calculado usando um processo de interpolação, embora com um bom algoritmo de demosaicing, ele possa parecer ter resolução total devido à alta correlação entre a luminância e o canal verde na maioria dos casos. conteúdo.

thomasrutter
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Sua matemática de 11 megapixels pressupõe que a avaliação da Bayer não tenha valor. Pessoas razoáveis ​​podem discordar onde está o número exato, mas certamente é algo um pouco menos dramático.
Por favor, leia meu perfil
Como a captura de um quadro 3840X1216 que já foi interpolado antes do downsizing pode ser mais precisa do que um quadro 1920X1080 que foi interpolado a partir de uma matriz Bayer 1920X1080? Parece-me que precisaríamos manter os canais RGB da imagem maior sem interpolação. Seria necessário ter 2X de largura e altura para permitir que um R, um B e 2 G pixels sejam combinados , em vez de interpolados , em cada pixel de um quadro 1920X1080.
Michael C
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É tarde e estou um pouco cansada, mas sua matemática não supõe que o array de 4x4 bayer seja um pixel discreto sem sobreposição?
John Cavan #
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Sim, eu disse que era tarde ... :) 2x2 é o que eu quis dizer. No entanto, se bem me lembro, o algoritmo para desmosaicing de sensor se sobrepõe, de modo que uma matriz 4x4 realmente fornece 9 pixels de dados. Eu poderia estar muito errado.
John Cavan #
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Estou votando negativamente nesta resposta, mesmo que esteja bem escrita, e eis o motivo: quase todas as câmeras, através da interpolação da Bayer, dão fotos com o mesmo número de pixels que seu sensor. Isso é comumente aceito. Se alguém falar sobre uma foto digital de 12MP, podemos assumir com segurança que ela veio de uma câmera de 12MP que tecnicamente possui um sensor de 12MP. Por outro lado, estamos falando de resolução, mas precisamos abordar as proporções e a qualidade da imagem como um todo. A interpolação existe com a perda de qualidade que isso implica, mas isso é uma questão diferente.
MattiaG
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Você está certo de que uma imagem HD de 1080p tem pouco menos de 2 megapixels .

Agora, onde você deve ter cuidado, considere a proporção da sua câmera. Se gravar imagens 16: 9 nativas e tiver 2 MP, você terá resolução suficiente. Se a câmera tiver um sensor 4: 3, o mais comum para câmeras pequenas, é provável que uma câmera de 2 MP capture uma imagem de 1680x1260. Infelizmente, isso não oferece resolução horizontal suficiente.

Por outro lado, uma câmera de 3 MP com sensor 4: 3 produz imagens de 2048x1536, geralmente o suficiente para diminuir o tamanho e cortar para uma imagem de 1080p.

Itai
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Existem três modos de vídeo comuns de alta definição: Modo de vídeo: Tamanho do quadro (LxA): Pixels na imagem (resolução) Tipo de digitalização

  1. 720p 1.280x720 921.600 (quase 1MP) Progressivo
  2. 1080i 1.920x1.080 2.073.600 (> 2MP) Entrelaçado
  3. 1080p 1.920x1.080 2.073.600 (> 2MP) Progressivo

depende de qual uso você está planejando. se você deseja projetar seu vídeo em uma tela grande (por exemplo, projetor), use um modo de vídeo mais alto de pelo menos 1080p, o que obviamente requer uma resolução mais alta (significa mais mega pixels) para uma projeção suave da imagem. Observe também que, ao usar uma resolução mais alta, significa mais consumo de espaço em um cartão de memória e exigiria especificações mais altas do seu PC para a edição de vídeo. Mas se você está planejando uma projeção de tela pequena (laptop, PC), 720p seria suficiente.

Nota especial sobre o tipo de digitalização progressiva - é uma maneira de exibir, armazenar ou transmitir imagens em movimento nas quais todas as linhas de cada quadro são desenhadas em sequência. A principal vantagem da varredura progressiva é que o movimento parece mais suave e mais realista.

Entrelaçado - comumente usado em analógicos de tv e crt, é uma técnica de duplicar a taxa de quadros percebida introduzida com o sinal sem consumir largura de banda extra. O principal problema disso é o twitter interline. Por exemplo, uma pessoa na televisão vestindo uma camisa com listras finas escuras e claras pode aparecer em um monitor de vídeo como se as listras na camisa estivessem "twittando". Esse efeito de alias aparece quando o assunto contém detalhes verticais que se aproximam da resolução horizontal do formato de vídeo.

Jez'r 570
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