Матрица в фотоаппарате что это: Что такое матрица? Кроп-фактор?

Что такое матрица? Кроп-фактор?

Прежде, чем купить фотоаппарат, вам необходимо ответить на ряд очень важных вопросов: сколько мегапикселей должна иметь матрица фотоаппарата, будет ли это полнокадровый фотоаппарат или камера с так называемой кропнутой матрицей, а также будет это зеркальный или беззеркальный фотоаппарат? Давайте разберемся с этими понятиями по порядку.
 

Матрица – это часть фотоаппарата, которая предназначена для регистрации света, проходящего через объектив. По сути, матрицы цифровых фотоаппаратов это аналог фотопленки в пленочных камерах. Матрица состоит из множества светочувствительных элементов – пикселей. Пиксели настолько маленькие и их так много, что для обозначения их количества используют приставку мега-, которая означает миллион. Чтобы понять, какое количество мегапикселей нужно именно вам, нужно определиться, для каких целей вы приобретаете камеру. Если вы планируете использовать ее в личных целях, для съемки бытовых сюжетов и в путешествиях, то вам вполне подойдут камеры с матрицами больше 10 мегапикселей. Если же планируется использовать камеру в коммерческих целях, то стоит задуматься над покупкой камеры с 20-мегапиксельной матрицей. Однако, стоит предостеречь вас от погони за огромными значениями этого параметра. Дело в том, что физический размер матрицы с ростом числа мегапикселей не изменяется, а, следовательно, физический размер самого пикселя будет уменьшаться. Матрицы с 30 и более мегапикселями очень требовательны к качеству применяемой оптики, а также, как правило, они сильнее нагреваются и на изображении появляется цифровой шум, ухудшающий качество.

 

Теперь давайте разберемся с понятием кропа. Само это слово происходит от английского crop – «обрезать», и в среде фотографов служит для обозначения матриц (и камер с такими матрицами), размер которых меньше, чем размер полнокадровых матриц, которые по площади соответствуют пленочному кадру. Степень уменьшения кроп-матрицы выражается с помощью кроп-фактора. Например, матрица с кроп-фактором 1,5 в полтора раза меньше полнокадровой матрицы. Из вышесказанного можно сделать один важный вывод: если вы планируете покупку камеры с 20- и более мегапиксельной матрицей, то предпочтение лучше отдать полнокадровым камерам, т.к. физический размер пикселя на них будет больше. Но какую камеру выбрать, если речь идет о бытовом использовании? Увы, здесь нет однозначного ответа. Кропнутые камеры меньше и легче своих полнокадровых собратьев, да и стоят они иногда в разы дешевле, однако выбор оптики для них заметно уже, да и само ее качество ниже. Важно также понимать, что производители фототехники просто не станут создавать кропнутую камеру, которая технически близка к полнокадровой – в таком случае их маркетологи просто не смогут убедить людей платить большие деньги за полный кадр. Тем не менее, уровень развития технологий на сегодняшний день так высок, что возможности доступных кропнутых камер даже превышают запросы бытового использования, и в этом случае нет смысла переплачивать значительные деньги за профессиональную технику. Единственным исключением может являться ситуация, когда у вас уже есть хороший набор оптики от пленочного фотоаппарата. Тогда имеет смысл переплатить за полнокадровую камеру, чтобы иметь возможность использовать более высококачественные объективы.

 

В завершении темы кропнутых и полнокадровых матриц хотелось бы внести ясность и в еще один вопрос. На просторах Интернета часто можно слышать мнение о том, что ГРИП (Глубина Резко Изображенного Пространства) отличается в зависимости от размера матрицы, а у полного кадра существует некий особый рисунок, присущий только этим камерам. Дело в том, что все эти утверждения не имеют ничего общего с техникой и здравым смыслом. ГРИП зависит только от трех параметров – от диафрагмы, фокусного расстояния и от расстояния до объекта съемки. Размер матрицы не оказывает на него никакого влияния. Качество изображения, также как и рисунок, зависят в основном от используемой оптики. Один и тот же объектив на обоих типах матриц даст одинаковое качество изображения. Важно только помнить, что при использовании полнокадрового объектива на кропнутой матрице в поле ее зрения будет попадать лишь часть формируемого объективом изображения. Многие ошибочно называют это увеличением, но это не так. Просто мы фиксируем лишь часть от полной картинки. Чтобы понять какую именно, нужно вновь обратиться к кроп-фактору. Например, если взять полнокадровый объектив с фокусным расстоянием 100 мм и сделать кадр на кроп-матрице с фактором 1,5, то изображение будет таким, как если бы на полнокадровую матрицу сняли кадр на фокусном 150 мм.

 

В последнее время рынок фототехники все уверенней завоевывают беззеркальные камеры. В чем их плюсы и минусы по сравнению с традиционными зеркалками? Основной плюс кроется в самой конструкции – в них отсутствует громоздкое зеркало и поднимающая его система, которые служат в зеркальных фотоаппаратах для передачи изображения из объектива в оптический видоискатель. За счет этого достигается меньший вес и размеры камеры. К плюсам таких камер относится и электронный видоискатель, который значительно облегчает настройку камеры (особенно для новичков) и использование мануальной оптики. Но есть и минусы – все тот же видоискатель является мощным потребителем электроэнергии и, естественно, приводит к более быстрой разрядке аккумуляторов, которые, к слову, в угоду уменьшения веса и размера и без того уступают аккумуляторам зеркалок. Еще одним минусом оптического видоискателя является его подтормаживание при съемке быстродвижущихся объектов. Поэтому, если вы хотите снимать репортажи, спорт или дикую природу, то, однозначно, ваш выбор это зеркальные камеры с оптическим видоискателем.

 

Размер матрицы все, что нужно знать

Раньше было вполне логичным, что покупая компактную камеру, вы получали небольшую матрицу, а если выбирали крупногабаритную зеркалку со сменными объективами, матрица на ней была значительно больше. Это сказывалось на качестве фотографий, поскольку чем больше матрица, тем более детализированы были изображения.

Сейчас это в принципе, тоже в какой-то мере актуально, матрица — это самая дорогая часть камеры в плане производства, и чем больше матрица, тем и камера, соответственно, дороже. Потому на дорогие камеры обычно не устанавливаются матрицы 1/2.3 дюймовые, а на дешевых, соответственно, не найти полнокадровую.

Но надо сказать, что сейчас многие производители стали предлагать компактные камеры с относительно большими матрицами, точно так же как и камеры под сменные объективы с меньшими матрицами. Так что разобраться в ситуации, пожалуй, стало сложнее. Небольшие матрицы способны отлично срабатывать в различных условиях, и даже имеют некоторые преимущества перед большими.

За последние годы и сама технология создания матриц значительно продвинулась вперед, так что сегодня большое количество предлагаемых вариантов может смутить даже опытного пользователя, что уж говорить о тех, кто приобретает первую фотокамеру. А ведь размер матрицы еще и на фокусном расстоянии сказывается, так что учитывать при выборе камеры действительно нужно очень многое.

Итак, мы решили разобраться в различных типах матриц, чтобы расставить все по местам. Но для начала нужно уточнить, как именно размер матрицы влияет на эффективное фокусное расстояние.

Фокусное расстояние

Итак, мы уже выяснили, что размер матрицы связан с фокусным расстоянием, то есть с тем, какой именно объектив подойдет вашей камере. Если вы приобретаете компактный девайс с не съемным объективом, проблема сама собой отпадает, то есть с позиции покупателя это гораздо проще. Но не просто так профессионалы выбирают именно те камеры, где объективы можно менять. Любой объектив должен иметь поле (круг) изображения или диаметр света, который существует в объективе и который покрывает размер матрицы. Есть одно исключение, к которому мы вернемся позже.

Итак, встроенные или нет, объективы всегда помечены реальным фокусным расстоянием, а не эффективным фокусным расстоянием, которое вы получите при использовании на той или иной камере. Но проблема в том, что различные объективы с различной маркировкой могут в итоге обеспечить одно и то же фокусное расстояние для работы. Почему? Потому что они предназначены для разных матриц. Именно поэтому производители помимо маркировки указывают эквивалент, где основным расстоянием считается 35мм или полнокадровая матрица.

Вот — один из примеров: камера с матрицей меньше чем полнокадровая вполне может использоваться с 18-55мм объективом, но на деле фокусное расстояние, которое вы получите будет ближе к 27-82мм. Это все происходит потому, что матрица не достаточно велика, чтобы использовать объектив точно так же как смог бы полнокадровый. Из-за того, что периферическое пространство внутри объектива не принимается в расчет, получается тот же эффект как от использования объектива с большим фокусным расстоянием.

В компактных камерах может был установлен 19мм объектив, но из-за размера матрицы, который меньше фуллфрейма, вы получите в итоге большее фокусное расстояние, около 28мм. Точная длина определяется кроп-фактором, то есть числом, на которое нужно увеличить данное под фуллфрейм фокусное расстояние, чтобы выяснить какое расстояние получится на той или иной камере.

Размеры матриц

1/2.3 дюйма

Размер такой матрицы примерно 6.3 x 4.7 мм. Это — самая маленькая матрица, которую можно найти в современных камерах, и чаще всего — в бюджетных компактных моделях. Разрешение такой матрицы составляет, как правило, 16-20 Мп.

По крайней мере такой расклад был самым популярным какое-то время назад. Сегодня многие производители стали делать больший упор на любительские фотоаппараты с большими матрицами, так что и размер такой не так распространен как ранее.

Однако, преимущество в том, что такой размер позволяет получить компактную камеру и использовать ее с длиннофокусными объективами, например компактными суперзумами. А большая матрица значит, что и объектив понадобится больший.

При хорошем освещении такие камеры могут предоставить неплохой результат, но для более придирчивых фотографов они точно не подойдут, поскольку при низкой освещенности будут зернить.

1/1.7 дюймов

Размер этих матриц 7.6 x 5.7мм. С такой матрицей гораздо проще выделить объект съемки из фона, и соответственно, производительность в плане деталей как в тени, так и на свету. Так что использовать их можно уже в более разнообразных условиях. Раньше такие камеры были самыми распространенными среди любителей, но сейчас их место стремительно занимают дюймовые матрицы, о которых речь и пойдет дальше.

А вот 1/1.7 дюймовые матрицы используются в некоторых относительно устаревших камерах Q-серии Pentax.

Дюймовые матрицы

Размер дюймовой матрицы 13.2мм x 8.8мм. Сегодня такие матрицы очень популярны на различных типах камер, размер позволяет им оставаться легкими и компактными. Логично, что самый популярный способ применения для дюймовой матрицы — это карманные любительские камеры, на которых объектив будет лимитирован 24-70мм или 24-100мм (если брать эквивалент 35мм). Однако, на некоторых суперзум камерах он тоже используется?, примеры — это Sony RX10 III и Panasonic FZ2000.

Гораздо лучше дюймовая матрица нам знакома по камерам Nikon серии 1, например Nikon 1 J5 — отличной и легкой камере, которая способна делать отличные фото и снимать 4К видео. Такую матрицу можно встретить даже среди смартфонов — Panasonic CM1.

Камеры с дюймовой матрицей способны показать результаты, значительно отличные от предыдущих вариантов. Качество их будет высоким, а даже компактные камеры, как правило, имеют широкую максимальную апертуру, так что на матрицу попадает достаточно света, потому и фотографии выходят четкими и резкими.

Частично, это результат технологии, а не только размера матрицы. Матрицы современного производства могут более эффективно захватывать свет.

Микро 4/3

Матрица микро 4/3 имеет физический размер 17.3 x 13мм. Этот формат используется в компактных зеркалках и беззеркалках Olympus и Panasonic. Они ненамного больше по размеру, чем дюймовые матрицы, но меньше чем APS-C, речь о которых пойдет ниже.

По сути, микро 4/3 — это четверть размера полнокадровой матрицы, так что считать для нее активное фокусное расстояние предельно просто: достаточно умножить фокусное расстояние на 2.

Иными словами, 17мм объектив на камере с матрицей микро 4/3 обеспечит фокусное расстояние такое же, как 34мм объектив на полнокадровой матрице. По аналогии, 12-35мм даст 24-70мм и так далее.

На камере Lumix DMC-LX100 используется матрица микро 4/3 разрешением 12.8 Мп. Это — одна из компактных цифровых камер, которые обладают большим количеством функций и небольшим размером. Камера оснащена объективом Leica с фокусным расстоянием 24-75мм.

APS-C

Средний физический размер такой матрицы 23.5 x 15.6мм. Такая матрица используется на зеркальных камерах для начинающих и любительских камерах, а сейчас и на многих беззеркалках. Матрица APS-C обеспечивает отличный баланс между качеством изображения, размером и вариативностью в плане совместимости с различными объективами.

Не все APS-C матрицы одинаковы по размеру, ведь это зависит от производителя тоже. Например, матрицы APS-C на камерах Canon физически немного меньше чем те, что установлены в Nikon и Sony, таким образом ее кроп-фактор равен 1.6x, а не 1.5x. В любом случае, APS-C — это всегда отличный вариант и профессиональные фотографы нередко предпочитают его для съемок природы и спортивных мероприятий, потому что благодаря кроп-фактору появляется возможность “приблизиться” к объекту съемки имеющимся объективом.

APS-C доступны на некоторых компактных камерах, например Fujifilm X100F, это обеспечивает высокое качество для фотографий на портативных камерах, особенно в комплекте с объективами с постоянным фокусным расстоянием. 23мм объектив на Fujifilm X100F, имеет широкую максимальную апертуру, потому с помощью этой камеры можно без труда добиться узкой глубины резкости.

APS-H

Размер матриц APS-H как правило равен 26.6 x 17.9мм. Сегодня этот формат практически не встречается, и ассоциируется только с устаревшими моделями Canon EOS-1D (EOS-1D Mark III и Mark IV). Сейчас, правда, в этой серии используются фуллфреймы.

Поскольку APS-H больше чем APS-C, но меньше полнокадровой матрицы, кроп-фактор, соответственно равен 1.3х, потому 24мм объектив обеспечит на такой камере фокусное расстояние приблизительно 31мм.

Одна из последних фотокамер, где можно встретить такую матрицу — это Sigma sd Quattro H. Однако и Canon решили не отказываться от APS-H совсем, и предпочли применить эту матрицу для камер наблюдения, а не для зеркальных фотоаппаратов.

Фуллфрейм

36 x 24мм она же фуллфрейм, она же полнокадровая матрица и она же примерно такая же по размеру как негатив пленочной фотографии. Используются полнокадровые матрицы на любительских и профессиональных камерах и считаются самым удобным вариантом для съемок. Размер такой матрицы позволяет ей принимать на себя больше света, вследствие чего и фото получаются выше по качеству чем с меньшими матрицами. Соответственно, и когда речь идет о количестве пикселей, выбор больше. А разрешение полнокадровых матриц варьируется от 12 до 50Мп.

Кроп-фактор, конечно, в случае с полнокадровой матрицей значения не имеет, так как маркировка объектива будет соответствовать активному фокусному расстоянию. Однако же, некоторые объективы, созданные под APS-C матрицы все равно можно использовать с фуллфреймами, но разрешение будет ограничено (камера обрежет углы, чтобы избежать виньетирования). Но проверять совместимость, разумеется, нужно всегда, иначе есть риск повредить зеркало.

Средняя (медиум) матрица

44мм x 33мм — размер такой матрицы. Это, очевидно, больше фуллфрейма и с момента появления такие матрицы вызвали оживленный интерес и дискуссии. Они использованы в камерах Fujifilm GFX 50S, Hasselblad X1D и Pentax 645Z, последняя немного старше остальных. Применяются они в основном, исключительно профессиональными фотографами в силу цены таких камер и их специфики.

Не факт, что на этом развитие матриц как таковых остановится, но пока что это — все доступные на рынке типы матриц, а какая подойдет для ваших фото интересов, решать только вам.

что это и почему она так важна?

Поделиться статьёй:

При выборе фотоаппарата нужно учитывать множество нюансов, обращать внимание на каждую деталь. И далеко не последнюю роль в процессе выбора играют именно характеристики матрицы, которой оснащена камера. Что же представляет собой эта самая матрица и почему она так важна? Давайте это выясним! 

Содержание статьи:

 Общее представление о матрице фотоаппарата 

Если вы посмотрите в объектив камеры, вы легко найдете матрицу: видите блестящий прямоугольник в самом центре объектива? Да, это она и есть.

Матрица является важнейшим элементом фотокамеры, отвечающим за то, какое изображение мы получим в результате съемки. 

По сути она представляет собой микросхему, которая состоит из светочувствительных элементов. Когда на нее падает свет, начинается формирование электрического сигнала определенного уровня интенсивности, который зависит от степени яркости света. При съемке она фиксирует свет, который впоследствии преобразуется в фотографию. 

Кстати, количество мегапикселей, которое имеет фотокамера, также зависит именно от матрицы и может колебаться от 0.3 до 10 и более (чем дороже и качественнее фотоаппарат, тем больше мегапикселей он имеет).

Изначально матрица создает монохромное (ч.б) изображение. В цветное оно преобразуется благодаря светофильтрам, которыми покрываются ее составные части.

Особенности строения матрицы

Что касается структуры матрицы, то она является дискретной и складывается из множества частей, в совокупности преобразующих падающий на нее свет. Один фотодиод в составе создает один пиксель фотографии.

Как вы наверняка знаете, каждое цифровое изображение представляет собой что-то вроде мозаики, состоящей из множества точек, которые в совокупности и являются фотографией. Изображение не «распадается» именно потому, что этих точек очень много и они имеют высокую плотность расположения относительно друг друга. Вполне логично предположить, что если бы плотность их расположения была ниже, мы бы увидели, как изображение распадается на эти самые точки, и это было бы наглядной демонстрацией дискретного характера структуры матрицы.

Матрица как альтернатива пленки

В те времена, когда цифровой фототехники еще не существовало, светочувствительным элементов, выполняющим функции матрицы, была пленка. Если проанализировать устройство пленочных и цифровых фотоаппаратов, можно увидеть, что существенных отличий между ними не так уж много. Основным отличием как раз и будет схема приема и преобразования света.

Как именно происходит процесс приема света в фотокамере с пленкой? В тот момент, когда фотограф нажимает кнопку спуска, затвор открывается, в результате чего пленка принимает свет.  До того, как затвор вновь закрывается, идет химическая реакция, а ее итогом является формирование фотографии. 

Как вы можете заметить, процесс создания фотоснимка был совершенно иным, и в современных фотоаппаратах матрица выполняет именно функцию пленки, то есть генерирует изображение. Они выполняют совершенно одинаковые функции, разница состоит лишь в технике их выполнения и в хранилище созданного изображения, которым в первом случае выступает пленка, а во втором — карта памяти фотоаппарата. 

Характеристики матрицы

Необходимо понимать, что матрицы бывают совершенно разными по качественным показателям. В этом вопросе важным сигналом будет цена: в том или ином ценовом сегменте матрицы имеют определенный уровень качества. Будьте готовы к тому, что бюджетные варианты фотоаппарата вряд ли будут обладать высококачественной матрицей. Поскольку матрицу можно смело назвать сердцем камеры, не стоит экономить при выборе. Вы ведь хотите, чтобы ваши снимки были на высоте? Тогда остановите свой выбор на фотоаппарате, оснащенном качественной матрицей. 

По каким параметрам следует выбирать матрицу?

1. Размер
2. Разрешение
3. Соотношение сигнал-шум
4. Уровень светочувствительности
5. Динамический диапазон

Итак, рассмотрим первый параметр из нашего списка, а именно — размер матрицы. Его определяет величина пикселей, а также плотность их расположения относительно друг друга. Меньшая плотность расположения пикселей дает меньший уровень нагрева матрицы и более сильное соотношение сигнала и шума, которое создает более четкую фотографию. 

Учтите, что именно размер матрицы является ее главной характеристикой. При выборе на него нужно обратить особое внимание. 

Что же обеспечивает размер матрицы и почему он является таким важным параметром?

Итак, размер матрицы диктует:

1. Уровень шума фотографии
2. Глубину и насыщенность ее цвета
3. Динамический диапазон
4. Размер фотокамеры

Больший размер матрицы обеспечивает:

1. Низкие показатели шума на фотографии. Матрица, имеющая большую поверхность, принимает больше света. Это будет сопряжено с меньшим нагревом, меньшей погрешностью в процессе квантования, соответственно, меньшим уровнем воздействия нежелательных шумов. Чем больше физический размер матрицы, тем меньше посторонних шумов будет на снимке, даже если съемка осуществляется при низком уровне освещения. Если говорить проще, фотография не будет пестрить лишними точками, точно не способствующими эстетике снимка. 
2. Широкий динамический диапазон
3. Насыщенные, глубокие цвета снимка

Глубина цвета является показателем, который определяет возможность камеры идентифицировать любые метаморфозы цвета, даже самые незначительные. Это особенно ценно для фотографий однотонных пейзажей, не имеющих резких цветовых переходов. Большая матрица способна уловить даже самый незначительный цветовой переход, в то время как маленькая не имеет такой возможности. 

Единственный недостаток, с которым придется смириться при выборе большой матрицы, это размер самой камеры. Чем больше матрица, тем больше размер камеры. Строго говоря, это вряд ли можно считать серьезным недостатком, учитывая широкий спектр преимуществ, которые дает матрица большого размера. 

Виды матрицы

Он определяет способ работы матрицы.

На этом основании матрицы делят на 2 технологии:

1. CMOS
2. CCD

Конечная цель является одинаковой: накопление света. Разница в том, что является элементом, составляющим структуру. В первой технологии это диод, а во второй — транзистор. 

Если говорить о качестве фотографий, то плюсом CCD-технологии были более приятные глазу цвета, а CMOS-технология выгодно отличалась гораздо меньшим уровнем шума. 

В наше время подавляющее большинство камер оснащено матрицей CMOS. 

Чувствительность матрицы

Она является очень важным параметром. Чем большую чувствительность установить, тем больше возможность зафиксировать на фотографии плохо освещенные объекты. Но при таких условиях будут также увеличиваться нежелательные шумы. 

Параметр IS0 является эквивалентным показателем чувствительности. 50 — самый низкий показатель чувствительности, при котором чистое фото не подвергается разрушению шумом. 

Сигнал-шум

Это параметр, который находится в непосредственной связи с чувствительностью.  Он определяет уровень света и шумов на снимке. 

Нужно помнить, что любое фото имеет определенный показатель шума. Светочувствительность характеризуется тем же. Она не может иметь статичных показателей. Они будут меняться, и эти изменения зависят от условий съемки. 

Даже если свет совсем отсутствует, фотодатчик все равно продемонстрирует в итоге определенное значение. Как раз это и является шумом. Чтобы получить качественную фотографию, сигнал должен побороть помехи на определенном уровне. Это явление и носит название «сигнал-шум». 

Чтобы фотография получилась четкой и не имела нежелательных шумов, нужно правильно настроить фильтры, чтобы они не пропустили эти помехи. 

Если увеличивать уровень чувствительности матрицы, действие фильтра будет ослабевать, чтобы поймать слабый сигнал. Но одновременно с этим на снимке отразятся и шумы. Поэтому, чтобы не нужно было усиливать чувствительность, необходимо правильно настроить выдержку. 

Что нужно сделать, чтобы ослабить помехи?

Чтобы уровень шума был минимальным, необходимо настраивать минимальную чувствительность матрицы. Однако эта возможность напрямую зависит от того, позволяет ли это выдержка камеры. 

Если же требуется уменьшать выдержку, то одновременно с этим необходимо увеличивать чувствительность, что в свою очередь приведет к увеличению уровня шума. Определенное значение приведет к тому, что шумы станут видны на снимке. Потому при съемке выбор стоит между уменьшенной чувствительностью и уменьшенным временем выдержки. 

Все это говорит в пользу выбора камеры с большим размером матрицы, позволяющего снижать уровень шума и уменьшать выдержку, чтобы снимать объекты в движении без ущерба качеству изображения.

Разрешение матрицы

Этот параметр для многих является очень важным при выборе камеры. Так ли это? Попробуем разобраться. 

Размер пикселя является очень важным параметром, и вот почему это так: когда пиксель больше по размеру, он способен «поймать» больше света. Матрица подобного типа будет давать меньшее количество шумов.  

Если матрица имеет большее разрешение, то размер пикселей, которые ее составляют, меньше, а это стимулирует нагрев и поднимает уровень шумов.

Отличительные черты размера пикселя:

1. Уровень шумов. Как уже было сказано выше, меньший размер пикселя предполагает высокий уровень шумов.
2. Уровень шевеления. Чем меньше размер пикселя, тем выше его чувствительность к дрожанию и смещению камеры. 
3. Высокие требования к объективу камеры. Чем меньше размер пикселя, тем более высокая разрешающая способность объектива потребуется для качественных снимков.
4. Чем больше разрешение фотоаппарата, тем большие возможности должен иметь компьютер, который будет обрабатывать снимки. Если вы хотите получить от съемки отличный результат, но не занимаетесь фотографированием в RAW, то вам предстоит довольно продолжительная и непростая работа в фоторедакторах на компьютере. А при редактировании снимков в очень высоком разрешении, например, составляющем 24 мегапикселя и выше это и вовсе может стать очень сложной задачей. 

Динамический диапазон матрицы

Он устанавливает максимальный диапазон яркости фотографии. Каждый из пикселей, составляющих матрицу, имеет свой уровень яркости. Функцией динамического диапазона является идентификация широты яркого участка снимка, который способен охватить фотоаппарат без ущерба качеству наиболее темных и наиболее ярких частей кадра. 

Динамический диапазон является статичной характеристикой матрицы. Его невозможно изменить. Правда, есть возможность сделать его более узким, если повысить чувствительность ISO, но это далеко не всегда сможет решить проблему. Строго говоря, это даже нежелательно. 

Когда фотоаппарат не справляется с трудными условиями съемки, например, если снимать нужно против солнца, мы получаем на фотографии слишком сильные контрасты, которые действительно режут глаз. При взгляде на такие фотографии даже непрофессионал вынесет кадру строжайший вердикт и, конечно, будет совершенно прав. 

При таких результатах съемки говорят, что динамический диапазон матрицы не справляется с условиями, в которых ведется съемка. Обычно для исправления этих недостатков нужно менять компоновку кадра, прибегать к разного рода профессиональным хитростям, которые сгладят досадные несовершенства, словом, делать все то, что с динамическим диапазоном фотоаппарата совершенно не связано, поскольку, как мы уже упомянули выше, менять его показатели невозможно, поскольку они статичны. 

Поделиться статьёй:

Что такое матрица в фотоаппарате и её основные параметры

Матрица фотокамеры служит для преобразования попадающего на нее с объектива светового потока в электрические сигналы, которые затем камера и преобразует в снимок. Делается это при помощи фотодатчиков, расположенных на матрице в большом количестве.Что такое матрица фотоаппарата — это микросхема, состоящая из фотодатчиков, которые реагируют на свет.

Структура самой матрицы является дискретной, то есть состоящей из миллионов элементов (фотоэлементов), преобразующих свет.Поэтому в характеристиках фотоаппарата как раз и указывается количество элементов матрицы, которое мы знаем как мегапиксели (Мп). 1 Мп = 1 миллиону элементов.

Именно от самой матрицы и зависит количество мегапикселей фотоаппарата, которое может принимать значение от 0.3 (для дешевых телефонных фотоаппаратов) до 10 и больше мегапикселей у современных фотоаппаратов. Например, 0,3 Мп это в переводе уже 300 тысяч фотоэлементов на поверхности матрицы.Характеристиками матрицы можно считать такие параметры:

• Физический размер
• Разрешение (мегапиксели)
• Светочувствительность
• Отношение сигнал-шум

Внешний вид матрицы

Сама матрица фотоаппарата формирует черно белое изображение, поэтому для получения цветного изображения, элементы матрицы могут покрывать светофильтрами (красный, зеленый, синий). И если сохранять фотографию в формате JPEG и TIFF, то цвета пикселей фотоаппарат вычисляет сам, а при использовании формата RAW пиксели будут окрашены в один из трех цветов, что позволит обработать такой снимок на компьютере без потери качества.

Физический размер

Еще одной характеристикой матрицы является размер. Обычно размер указывается как дробь в дюймах. Чем больше размер, тем меньше шума будет на фотографии и больше света регистрируется, а значит, больше оттенков получится.Размер матрицы очень важный параметр всего фотоаппарата.

Разные размеры матрицы

Чувствительность и шумы

В фототехнике применительно к матрицам используется термин «эквивалентная» чувствительность. Происходит это потому, что настоящую чувствительность измеряют различными способами в зависимости от назначения матрицы, а применяя усиление сигнала и цифровую обработку, можно сильно изменить чувствительность в больших пределах.

Светочувствительность любого фотоматериала показывает способность этого материала преобразовывать электромагнитное воздействие света в электрический сигнал. То есть, сколько нужно света, что бы получить нормальный уровень электрического сигнала на выходе.

Чувствительность матрицы (ISO) влияет на съемки в темных местах. Чем больше чувствительность можно выставить в настройках, тем лучше будет качество снимков в темноте при нужных диафрагме и выдержке. Значение ISO может быть от нескольких десятков до нескольких десятков тысяч. Недостатком большой светочувствительности может быть проявление шума на фотографии в виде зернистости. Так же чувствительность участвует в настройке экспозиции.

Размер и количество пикселей

Размер матрицы и ее разрядность в мегапикселях связаны между собой такой зависимостью: чем меньше размер, тем должно быть и меньше мегапикселей. Иначе из-за близкого размещения фотоэлементов возникает эффект дифракции и может получиться эффект замыливания на фотографиях, то есть пропадет четкость на снимке.

Еще размер матрицы и ее разрешение определяют размер пикселя и соответственно динамический диапазон, который показывает возможность фотокамеры отличить самые темные оттенки от самых светлых и передать их на снимке.

Так же чем больше размер пикселя, тем больше отношение сигнал-шум ведь больший по размерам пиксель может собрать больше света и увеличивается уровень сигнала. Поэтому при одинаковом размере матрицы меньшее количество мегапикселей может быть даже полезнее для качества фотографии.

Чем больше физический размер пикселя (англ. pixel — picture element), тем больше он сможет собрать падающего на него света и тем больше будет соотношение сигнал-шум при заданной чувствительности. Можно и по-другому сказать: при заданном соотношении сигнал-шум будет выше чувствительность. Это означает, что можно увеличивать значение чувствительности при настройке экспозиции без боязни получить шумы на фотографии. Разумеется шумы появятся, только значение ISO, при котором это произойдет, будет разным для разных фотокамер. Поэтому зеркалки со своими большими матрицами по этим показателям сильно опережают компакты.

Размер пикселя зависит от физического размера матрицы и её разрешения. Размер пикселя влияет на фотографическую широту.

Матрица на плате

Разрешение

Разрешение матрицы зависит от количества используемых пикселей для формирования изображения. Объектив формирует поток света, а матрица разделяет его на пиксели. Но оптика объектива также имеет свое разрешение. И если разрешение объектива не достаточное, и он передает две светящиеся точки с разделением черной точкой как одну светящуюся, то точного разрешения фотоаппарата, которое зависит от значения Мп, можно и не заметить. Поэтому результирующее разрешение фотокамеры зависит и от разрешения матрицы и от разрешения объектива, измеряемое в количестве линий на миллиметр.

И максимальным это разрешение будет, когда разрешение объектива соответствует разрешению матрицы. Разрешение цифровых матриц зависит от размера пикселя, который может быть от 0,002 мм до 0,008 мм (2-8 мкм). Сегодня количество мегапикселей на фотосенсоре может дистигать значения 30 Мп.

Структура матрицы

Отношение сторон матрицы

В современных фотоаппаратах применяются матрицы с форматами 4:3, 3:2, 16:9. В любительских цифровых фотоаппаратах обычно используется формат 4:3. В зеркальных цифровых фотоаппаратах обычно применяют матрицы формата 3:2, если специально не оговорено применение формата 4:3. Формат 16:9 редко используется.

Тип матрицы

Раньше в основном использовались фотосенсоры на основе ПЗС (прибор зарядовой связи, по-английски CCD — Charge-Coupled Device). Эти матрицы состоят из светочувствительных светодиодов и используют технологию приборов с зарядовой связью (ПЗС). Успешно применяется и в наше время.

Но в 1993 году была реализована технология Activ Pixel Sensors. Её развитие привело к внедрению в 2008 году КМОП-матрицы (комплиментарный металл-оксид-полупроводник, по-английски CMOS — Complementary-symmetry/Metal-Oxide Semiconductor). При этой технологии возможна выборка отдельных пикселей, как в обычной памяти, а каждый пиксель снабжен усилителем. Так же матрицы на этой технологии могут иметь и автоматическую систему настройки времени экспонирования для каждого пикселя. Это позволяет увеличить фотографическую широту.

Фирма Panasonic создала свою матрицу Live-MOS-матрицу. Она работает на МОП технологии. Применяя такую матрицу можно получить живое изображение без перегрева и увеличения шумов.

Навигация по записям

типы, размер, разрешение, светочувствительность, чистка

Ни один фотоаппарат не может обойтись без матрицы. Современные модели оснащаются ей практически поголовно. Так произошло в момент, когда цифровые аналоги начали вытеснять устаревшие пленочные технологии. Матрица фотоаппарата является одним из основных компонентов, без которых невозможна эксплуатация всего прибора в целом, ведь его роль если и не является ключевой, то, по крайней мере, может считаться одной из ведущих. Именно матрица отвечает за качество будущего снимка, цветопередачу, четкость, полноту кадра. Как и другие важные элементы фототехники, матрица обладает рядом основных параметров, на которые обычно принято ориентироваться при выборе той или иной модели.

Типы матриц

Матрица цифрового фотоаппарата – это, в первую очередь, микросхема. Она преобразует световые лучи, которые, преломившись в системе линз и зеркал, попадают на нее. В результате такого преображения получается электрический сигнал, который выводится в цифровом виде, образуя снимок. За весь этот процесс отвечают специальные фотодатчики, расположенные на самой плате. Чем больше количество датчиков, чувствительных к свету, тем больше разрешение, и, как следствие, качество конечного снимка.

Встречаются матрицы следующих типов.

1. ПЗС – тип матрицы фотоаппарата, который дословно расшифровывается как прибор зарядовой связи. В английском варианте – Charge-Coupled Device. Весьма известная аббревиатура, которая, впрочем, не так часто встречается в наши дни. Многие используют приборы, в основе которых лежат светодиоды, имеющие высокую светочувствительность, созданные на основе ПЗС системы, но, несмотря на широкую распространенность, данный вид микросхем все больше вытесняется более современным.
   
2. КМОП-матрица. Формат матрицы, введенный в эксплуатацию в 2008 году. Впрочем, история создания данного формата уходит корнями в далекий 93-й, когда впервые была опробована технология APS. КМОП-матрица – это комплиментарный металл-оксид-полупроводник. Данная технология позволяет производить выборку отдельного пикселя почти так же, как и в стандартной системе памяти, к тому же, каждый пиксель оснащается дополнительным усилителем. Поскольку данная система является более современной, она зачастую оснащается автоматической подстройкой времени экспонирования каждого пикселя по отдельности. Данное улучшение позволяет получить полный кадр без потери боковых границ, а так же без потери верха и низа кадра. Полноразмерная матрица чаще всего бывает выполнена по технологии КМОП.
3. Существует еще один тип матрицы – Live-MOS-матрица. Ее выпустила фирма «Панасоник». Данная микросхема функционирует при помощи технологии, в основе которых лежит МОП. МОП-матрица позволяет делать качественные профессиональные снимки без высокого уровня шума, а также исключает перегрев.

Физический размер матрицы

Размер матрицы фотоаппарата – одна из ее важнейших характеристик. Как правило, его указывают в дюймах в виде дроби. Больший размер подразумевает меньшее количество шумов на конечном снимке. К тому же, чем больше физический размер, тем больше световых лучей способна зарегистрировать матрица. Объем и количество лучей напрямую влияют на качество передачи оттенков и полутонов.

Кроп-фактор — это соотношение размеров кадра пленочного фотоаппарата 35 мм к размерам матрицы цифрового фотоаппарата. Все дело в том, что процесс создания цифровой матрицы довольно дорогостоящий, и поэтому производители постарались максимально сократить ее размер.

Если сравнить фото, сделанное с одним объективом на фотоаппарате с полнокадровой матрицей и фотоаппарате с «кропнутой» матрицей, то в первом случае угол охвата будет больше, и само изображение шире. Получается, что кропнутая матрица обрезает готовую картинку, отсюда и пошло такое название – кроп от англ. crop  (резать).

Чаще всего кроп-фактор используют для замера наиболее точного расстояния фокуса у объектива, устанавливая его на различные приборы. Здесь вступает в игру такое понятие, как эквивалентное фокусное расстояние (ЭФР), которое вычисляется путем умножения фокусного расстояния (ФР) на кроп-фактор. Так, объектив с полнокадровой матрицей (кроп=1) и объективом с ФР 50 мм зафиксирует такое же по размерам изображение, как и кропнутая матрица 1,6 с объективом с ФР 30 мм. В этом случае можно сказать, что ЭФР у этих объективов одинаковое. Ниже приведена таблица, в которой можно провести сравнение, как меняется ЭФР в зависимости от кроп-фактора.

Количество мегапикселей и разрешение матрицы

Матрица сама по себе является дискретной. Она состоит более чем из миллиона элементов, которые и преобразовывают световой поток, идущий от линз. В характеристике каждой модели фотоаппарата можно отыскать такой параметр матричной платы как количество светочувствительных элементов или разрешение матрицы, измеряемое в мегапикселях.

Один мегапиксель равен одному миллиону светочувствительных датчиков, улавливающих преломленные в линзах лучи. Разумеется, чем этот параметр будет больше, тем лучший снимок получится сделать.

Правда, здесь есть и обратная зависимость. Если физический размер матрицы меньше, то и количество мегапикселей должно быть пропорционально меньше, в противном случае не удастся избежать эффекта дифракции: фотографии будут замыленными, без четкости.

Чем больше размер пикселя, тем больше он способен зафиксировать лучей, падающих на него. Размер пикселей напрямую связан с размерами матрицы, и влияет, в основном, на широту кадра. Чем больше количество мегапикселей с правильным соотношением размеров матрицы, тем больше лучей света смогу уловить датчики. Количество зафиксированных лучей напрямую влияет на исходные параметры преобразуемого материала: резкость, цветность, объем, контрастность, фокус.

Таким образом, разрешение фотокамеры влияет на качество снимка. Зависимость разрешения от объема использующихся пикселей очевидна. В объективе при помощи сложной расстановки оптических элементов формируется необходимый световой поток, который потом матрица поделит на пиксели. Оптические приборы тоже обладают собственным разрешением. Более того, если разрешение объектива достаточно мало, а передача двух светящихся точек, разделяемых одной темной, происходит как единого целого, то разрешение будет не столь отчетливо выделяться. Происходит это именно из-за прямой зависимости и привязки к числу мегапикселей.

Важно: на качественный снимок влияет как параметр разрешения матрицы, так и разрешение оптики объектива. Измеряется оно количество линий на 1 мм. Своего максимального значения разрешение достигает, когда оба показателя — и матрица, и объектив — соответствуют друг другу.

Если говорить о разрешении современных цифровых микросхем, то оно складывается из размера пикселя (от 2 до 8 мкм). На сегодняшний день на рынке представлены модели с показателями до 30 мп.

Светочувствительность

В фотоаппаратах по отношению к матрице принято использовать термин эквивалентной чувствительности. Связано это с тем, что подлинную чувствительность можно измерять различными способами в зависимости от множества параметров матрицы. Зато, применив усиление сигнала и цифровую обработку, пользователь может обнаружить высокие пределы чувствительности.

Параметры светочувствительности демонстрируют возможность исходного материала преобразовываться из электромагнитных воздействий потока света в электрический двоичный сигнал. Проще говоря, показывать, сколько требуется света для получения объективного уровня электрического импульса на выходе.

Параметр чувствительности (ISO) чаще всего используется фотографами для демонстрации возможности съемки в условиях плохого освещения. Увеличение чувствительности в параметрах прибора позволяет улучшить качество конечного снимка при необходимом значении диафрагмы и выдержки. ISO может достигать значения от нескольких десятков до тысяч и десятков тысяч единиц. Негативной стороной высоких значений светочувствительности является появление «шумов», которые проявляются в виде эффекта зернистости кадра.

Как проводить чистку матрицы в домашних условиях

Битые пиксели не всегда могут быть таковыми на самом деле. В действительности, когда происходит смена объектива, на матрицу могут попасть частицы мусора, вызывающие эффект «битого пикселя». Чистка матрицы фотоаппарата нужна для профилактики этого эффекта, а также для более комфортной работы с прибором.

Со временем, в особенности, если устройство эксплуатируется подолгу в различных погодных условиях, матрица может покрыться слоем пыли. При нарушении герметичности в области крепления объектива на поверхность может попасть небольшое количество влаги, что тоже может негативно сказаться на качестве кадра. Чистку можно доверить профессионалам из сервисного центра, а можно провести и самостоятельно, в домашних условиях.

Важно не забывать, что помещение, в котором будет происходить процедура, должно быть как можно менее пыльным, без сильных сквозняков. Прежде чем приступать к самой процедуре, необходимо убедиться, что аккумуляторная батарея заряжена.

Первый и самый простой способ очистки стеклянной поверхности кремниевой пластины микросхемы – сдувание пыли. Для этого следует использовать самую обычную грушу для чистки объективов, она продается в любом крупном магазине бытовой техники. К сожалению, использование груши помогает только при снятии легкого налета небольших песчинок пыли. Для более крупных частиц, которые могли прилипнуть к поверхности, может потребоваться что-то более основательное.

Если груша не помогла справиться с пятнами на матрице, можно попробовать использовать специальный набор для очистки стеклянной поверхности. Стоит он несколько дороже, но эффективность очистки значительно выше.

1. Первый пункт в очистке – использование специального пылесоса. Его сборка не занимает много времени и детально описана в инструкции к набору. На конце устройства находится мягкий наконечник, так что повреждение прибора во время работы исключено. Лучше всего будет прочистить при помощи пылесоса не только стеклянную поверхность, но и все скрытые полости, доступные для чистки.
   
2. После уборки при помощи пылесоса можно начинать влажную уборку. Она осуществляется при помощи специальных щеточек, одна из которых влажная, другая сухая. Этот вид уборки нужен для пылинок, которые, будучи мокрыми, попали на поверхность стекла, и, высохнув, прикрепились к нему, создав эффект «битого пикселя». Влажная щетка пропитана специальным раствором, который эффективно удаляет засохшие песчинки и пылинки, не оставляя пятен и разводов. Необходимо проводить по стеклу плавными аккуратными движениями, лишь слегка нажимая на саму щетку. Оставшаяся влага довольно быстро испарится сама. Даже если после влажной уборки на стекле остается пара капель, то они прекрасно удаляются сухой щеточкой (кисточкой).
   
3. Третий этап – финальный, проводим сухой щеточкой по матрице и убеждаемся, что она чистая.

После очистки можно попробовать сделать тестовый снимок, чтобы убедиться, что процедура прошла успешно. Для этого необходимо закрыть диафрагму до максимального значения и сделать снимок чистого белого листа, приведя объектив в состояние полной расфокусировки. Затем сравнить качество снимков до и после.

Почистить матрицу зеркального фотоаппарата довольно просто, для этого не требуется каких-то глубоких знаний или большого опыта, достаточно желания, немного терпения и знания базовых принципов очистки высокоточной оптической техники.

Заключение

Матрица фотоаппарата является важнейшей деталью любой современной зеркалки. Без нее невозможно сделать снимок, а от ее параметров зависит дальнейшее использование устройства. Если параметры матрицы выбраны неправильно, фотоаппарат не будет оптимально справляться со своими задачами. Матрица не требует какого-то дополнительного ухода, кроме периодической чистки стеклянной поверхности.

Следует отметить, что светочувствительные датчики очень хрупкие и плохо переживают падение прибора даже с небольшой высоты, поэтому эксплуатировать фотоаппарат рекомендуется с максимальной осторожностью и аккуратностью.

Что важнее размер матрицы фотоаппарата или количество мегапикселей?

Физический размер матрицы фотоаппарата, мегапиксели и качество снимков

По мере развития цифровой фото и видеотехники число мегапикселей, которыми производители приманивают покупателей, становится все больше. Но мало кто знает, что на самом деле для получения качественных фотографий гораздо важнее не разрешение, а физический размер самой матрицы.

 

Давайте разберем понятие мегапиксели. Пиксель — это одна маленькая точка из миллиона других, из которых состоит изображение.

 

Эти точки разные по размеру. Применительно к цифровой матрице, каждый пиксель — это миниатюрный датчик, на который при фотосъемке попадает свет, затем он преобразуется в цифровой сигнал и в таком виде передается в компьютер фотоаппарата. Таких датчиков на матрице огромное количество. Чем больше размер самой матрицы, тем больше размер каждого пикселя и их общее количество. Поэтому зависимость между матрицей и качеством снимков – самая прямая.

 

Вроде бы логично было бы писать эту площадь в виде длины и ширины, и желательно в миллиметрах. Но поскольку почти все параметры цифровой техники пришли к нам из-за границы, принято указывать размер матрицы в так называемых обратных дюймах, т.е. дробью, где в числителе единица, а в знаменателе – дюймовый размер матрицы. Например: 1/3.2 , 1/2.7  и т.д.

Большинству покупателей эти цифры мало о чем говорят. 

Как правило, чем дешевле камера, тем меньше у нее физический размер матрицы и тем хуже качество сделанных ею фотографий.

Среди дорогих компактных камер иногда можно встретить модели с матрицей 2/3 , что обеспечивает неплохую детализацию снимков и достаточно высокую светочувствительность.

Матрицы 1/5 или 1/6 мы найдем в большинстве бюджетных зеркальных камер, это примерно половина кадра пленки 35 мм. Во многом именно за счет размера матрицы фотографии, сделанные зеркалкой, обычно выгодно отличаются от тех, которые сняты компактами.

 

Есть еще полнокадровые матрицы (36х24 мм), которые по размеру соответствуют полному кадру 35 мм, и матрицы среднего формата (60х45 мм), которые больше этого стандартного кадра и применяются в дорогих зеркальных камерах.

 

Итак, на что же, собственно, влияет размер матрицы?

 

Первое – на размер и вес самой камеры. Фотоаппараты с небольшими матрицами компактны, их можно носить в кармане. 

Камеры с большими матрицами, например, средний формат, приходится таскать в специальных кофрах, а то и вовсе использовать только в студии.

 

Второе – на увеличение цифрового шума — или, как еще по старинке говорят, зерна — на ваших снимках. «Шумные» фотографии выглядят так, будто изображение разбито на множество заметных цветных точек. Вид у них неопрятный, грязноватый.

 

Появление шума обусловлено тем, что на большую по площади матрицу попадает больше света, чем на маленькую. В результате передаваемый ею полезный сигнал будет лучшего качества, а отсюда – и лучшая проработка деталей, и более качественная цветопередача, и большая яркость картинки.

 

Кроме того, датчики большой матрицы расположены дальше друг от друга и изоляция между ними лучше, поэтому меньше пробивающих эту изоляцию токов, которые создают помехи, ухудшающие качество фотографий.

 

Отсюда, кстати, следует, что большое разрешение (те самые большие мегапиксели) при маленьком размере матрицы – скорее вредно, чем полезно. 

 

Что будет, если на матрицу одного размера впихнуть 8 000 000 пикселей и 12 000 000? Во втором случае это приведет к уменьшению размера датчиков, ухудшению слоя изоляции между ними — и увеличению цифрового шума.

 

От разрешения матрицы в мегапикселях зависит то, какого размера снимки вы сможете напечатать без заметной потери качества. Разрешения 8 мегапикселей достаточно для печати фотографий формата А4 (альбомный лист). И при малом размере матрицы такое разрешение еще не приводит к заметному цифровому шуму.

 

Выбирая себе фотоаппарат, обязательно обращайте внимание на физический  размер матрицы, желательно чтобы он был максимально большим, насколько вы сможете себе позволить по финансам. От этого напрямую зависит качество сделанных фотографий, конечно если вы выберите зеркальную камеру, советую вам не покупать стандартный «китовый» объектив, который предлагают чаще всего в комплекте. Так как оптически он очень слабый и не надежный. 

 

Но будьте готовы, что зеркальная камера с хорошим объективом будет стоить дороже компактного фотоаппарата да и будет не совсем миниатюрной.

 

Так что смотрите сами, что для вас важнее. Любые вопросы по фототехнике вы можете смело задать нашим фотографам: 

+375-29-122-92-40 (Viber)

 

+375-29-122-92-40 (whatsApp)

 

E-mail: [email protected]

 

Skype: sigma-by

 

Пишите в чат фотографу!

Матрица фотоаппарата — все самое главное и ничего лишнего

По сравнению с фотокамерами прошлых лет, у цифровых камер очень мало механических узлов. Их заменили электронные компоненты. Остался неизменным только принцип получения фотографии, который заключается в переносе видимого изображения на какой-либо физический носитель. У старых фотокамер это была светочувствительная плёнка, а у современных цифровых устройств – матрица фотоаппарата. Статья может быть полезна тем, кто интересуется фотографией не только, как искусством, но и хочет понять некоторые конструктивные особенности фотокамер и принципы получения изображения.

Формирование изображения в фотокамере

Матрица, фотодатчик, сенсор – это названия одного и того же устройства, входящего в конструкцию фотоаппарата и являющегося его основным элементом. По конструкции матрица это прямоугольная пластинка разных размеров из химически чистого кремния, на которой методом вакуумного напыления организовано большое количество n-p переходов. Эти переходы представляют собой светочувствительные фотодиоды или фототранзисторы. Таким образом, матрица это интегральная микросхема с несколькими миллионами светочувствительных элементов. Когда на фотодиод попадет свет, он преобразуется в электрический сигнал. В зависимости от объекта съёмки количество света может быть большим или меньшим. Электрические потенциалы с матрицы считываются построчно или поэлементно, затем обрабатываются процессором.

Типы матриц

Матрицы фотоаппаратов могут быть изготовлены по разным технологиям и иметь разные размеры. В фотокамерах применяются следующие виды сенсоров:

• ПЗС;
• КМОП;
• Live-MOS;
• 3 CCD.

ПЗС матрица состоит из полупроводниковых фотодиодов, а считывание электрических потенциалов осуществляется по горизонтальным строкам. Полевые структуры КМОП намного экономичнее, но за счёт электронных преобразований при считывании, качество картинки несколько хуже, чем на матрице ПЗС. Live-MOS является усовершенствованным КМОП сенсором. Его отличают повышенная чувствительность и быстрая передача сигналов. В матрице используется малошумящий усилитель и низковольтное питание. Это разработка Панасоник, которая применяется в фотоаппаратах этой компании, а так же в камерах Leica и Olympus. 3CCD или трёхматричный сенсор обеспечивает высококачественную цветопередачу с малым уровнем шумов. Разделение цветов осуществляется дихроидной призмой маленького размера с записью каждого из основных цветов на отдельную матрицу. К недостаткам системы 3CCD относятся большие размеры устройства и высокая цена камеры.

Важные характеристики матриц

Полупроводниковая матрица цифрового фотоаппарата имеет ряд основных характеристик, от которых зависит качество изображения. Это следующие параметры:

1. Размер
2. Количество пикселей
3. Чувствительность
4. Динамический диапазон
5. Соотношение сигнал/шум

К дополнительным характеристикам относится напряжение питания и энергопотребление. Они не влияют на картинку и в описании фотоаппарата обычно не указываются.

Кроп фактор

Это главный параметр полупроводниковой матрицы. От него, и в меньшей степени от количества пикселей, зависят важнейшие характеристики изображения, снятого камерой. Кроп фактор это цифра, показывающая, на сколько реальная матрица меньше полнокадрового стандарта. Full Frame – это размер матрицы 24 Х 36 мм. Такими сенсорами оснащаются самые дорогие и профессиональные фотоаппараты. Этот размер соответствует кадру на стандартной фотоплёнке. Для снижения стоимости фототехники, а так же для производства компактных и лёгких любительских фотокамер «мыльниц» применяются матрицы маленького размера.

Существует общепринятый ряд форматов светочувствительных матриц. За полнокадровыми матрицами следует размер 16 Х 24 мм, что соответствует кроп-фактору 1,5. Самыми маленькими сенсорами, применяемыми в недорогих фотоаппаратах, являются матрицы с размерами 4,5 Х 3,4 мм. Это кроп фактор 7,6. Они применяются в дешёвых моделях фотокамер, где высокое качество кадра не требуется.

Разрешение, мегапиксели

Количеством мегапикселей обычно хвастаются продавцы фотоаппаратов, когда предлагают товар начинающим фотолюбителям. К этому параметру следует относиться с осторожностью. Кадр цифрового фотоаппарата состоит из миниатюрных полупроводниковых элементов. Каждый пиксель это сверхминиатюрный фотодиод или фототранзистор. Теоретически получается, что чем больше пикселей, тем выше качество изображения, точнее проработка мелких деталей или разрешение. На практике большое количество пикселей повышает качество изображения только на матрицах большого размера.

 Если размер кристалла небольшой, а изготовитель фотоаппаратов сумел разместить на нём большое количество светочувствительных элементов, то качество изображения будет невысоким. Очень важным для матрицы является не только размер отдельных фотоэлементов, но и расстояние между ними. Маленькие расстояния приводят к перегреву матрицы и возрастанию цифрового шума, который характеризуется цветными точками по всему изображению. Кроме того, при сильном диафрагмировании объектива фотокамеры, за счёт дифракции, вокруг элементов изображения будет появляться цветовая окантовка. Поэтому кадр, снятый на фотоаппарате с матрицей 5,4 Х 4,0 мм и 16 Мп, будет гораздо хуже снимка, полученного на камере с размерами матрицы 8,8 Х 6,6 мм и 10 Мп. Считается, что, в камерах, превышение числа мегапикселей свыше 25 будет излишним. Отчасти это связано с разрешением принтеров для фотопечати, когда самые продвинутые модели печатают фотографии с разрешением 9 600 Х 2 400 точек, что соответствует 23,4 мегапикселей.

Светочувствительность

Этот параметр в цифровых фотокамерах является относительной величиной. Кремниевая пластина со светочувствительными элементами имеет постоянную чувствительность. Всё дело в уровнях сигнала, которые поступают с фотодиодов для дальнейшего преобразования. Если на сенсор фотоаппарата поступает мало света, то электрический сигнал с него будет слабым и фотография будет тёмной. Для того чтобы сделать изображение более светлым слабый сигнал можно усилить. Изменяемый коэффициент усиления и является чувствительностью фотоаппарата. Для удобства фотографов чувствительность матрицы выражается в тех же единицах, что и у западного стандарта на фотоматериалы ASA. Соотношение чувствительности ISO и отечественных фотоплёнок выглядит следующим образом:

• 50 – 45;
• 64 – 65;
• 100 – 90;
• 160 – 130;
• 320 – 250.

В левой графе величина чувствительности фотоаппарата, а в правой чувствительность фотоплёнки по ГОСТ.

Отношение сигнал/шум

Мелкие цветные точки на изображении возникают от разных причин. Прежде всего, сама матрица даже при отсутствии засветки будет выдавать слабый электрический потенциал. Это и есть шум. Чтобы он не влиял на изображение, уровень полезного сигнала должен намного превышать уровень шума. Шумовые характеристики матрицы повышаются с уменьшением размера пикселя и расстояния между отдельными точками. Поэтому самой некачественной картинкой будет та, которая получена на маленьком сенсоре с большим количеством мегапикселей. Шум фотокамеры заметно возрастает при увеличении коэффициента усиления или чувствительности. Поэтому, если это возможно, рекомендуется снимать на минимальной чувствительности. Отрицательно влияет на качество изображения нагрев матрицы фотоаппарата. Это происходит, когда она постоянно работает, выводя изображение на дисплей. Профессионалы стараются работать с оптическим видоискателем фотокамеры. В этом случае питание на матрицу подаётся только на очень короткое время, и она не успевает нагреться.

Динамический диапазон

Этот параметр определяется промежутком между минимальным и максимальным значением экспозиции, которые отчётливо видны на снимке. Если у фотоаппарата указан динамический диапазон 8 ступеней или EV, то на снимке будут видны объекты, отличающиеся по яркости в 256 (28) раз. Все предметы, яркость которых выше, получатся совершенно белыми. Нижний порог определяется уровнем шумов самой матрицы, а верхний максимальным электрическим зарядом фотодиода.

Какой фотоаппарат выбрать

При желании снимать всё подряд, не задумываясь о высоком качестве снимка, можно приобрести любой фотоаппарат типа компакт или «мыльница». Отсутствие ручных режимов, большое количество сюжетных программ и фокусировка на лица, делает такой фотоаппарат простым в обращении и удобным для бытового использования. Для получения качественных снимков подойдёт недорогой фотоаппарат с матрицей большего размера и с возможностью ручной установки некоторых параметров съёмки. Ещё больше возможностей предоставляет пользователю беззеркальная камера «суперзум». Обладая небольшими размерами, она позволяет снимать интересные сюжеты на большом удалении от объекта съёмки, поэтому подойдёт для туристов и путешественников. Самые качественные снимки получаются с помощью зеркальной камеры, хотя её применение ограничивается большими размерами и весом. Если Вы хотите узнать все нюансы выбора фотокамеры, наши эксперты подготовили подробные инструкции в статье как выбрать фотоаппарат.

Итоги

При выборе фотоаппарата следует сначала ориентироваться на размер матрицы. Не стоит гнаться за большим количеством точек на изображении. 12-16 Мп более чем достаточно для получения и печати фотографий хорошего качества. Цифровой зум для камеры не слишком важен, так как он только позволяет растянуть центральную часть изображения на весь экран с ухудшением качества. Многие параметры не указываются в спецификации на фотоаппарат, поэтому перед выбором модели неплохо почитать отзывы фотолюбителей на специальных сайтах.

Camera Matrix — обзор

3.2 Получение внутренних параметров камеры и трехмерных координат характерных точек

Предполагая, что трехмерные мировые координаты точки P в пространстве равны P _w ( x _w , y _w , z _w ) в опорном кадре камеры, а соответствующие координаты изображения — p ( x _p , y _p ).Согласно обычной модели камеры-обскуры и искажению объектива [11,12], они связаны следующими уравнениями проекции:

xn = xw / zwyw / zw = xy, r2 = x2 + y2,

xd = xd (1 ) xd (2) = (1 + k1r2 + k2r4) xn + 2p1xy + p2 (r2 + 2×2) p1 (r2 + 2y2) + 2p2xy,

(2) xpyp1 = Kxd (1) xd (2) 1withK = fxα · Fxu00fyv0001.

, где ( u ₀ , v ₀ ) — главная точка на плоскости изображения, x _n и x _d — идеальные и фактические координаты изображения p соответственно. f _x и f _y обозначают эффективное фокусное расстояние, k ₁ , k ₂ — коэффициенты радиального искажения, а p ₁ , p ₂ — коэффициенты тангенциального искажения. α — коэффициент перекоса, а K — матрица камеры. Все эти внутренние параметры могут быть получены заранее с помощью некоторых эффективных методов калибровки камеры [13,14], и они считаются фиксированными после калибровки камеры.

Учитывая, что интервал между характерными точками известен, можно получить трехмерные локальные координаты характерных точек в соответствующей системе координат камеры [9], которые обозначаются как aijl и bijr ( i = 1, 2, …, м , j = 1, 2,…, n ) соответственно. Если взять в качестве иллюстрации позу 1 на рис. особая точка b ₁₁ , b ₃₁ согласно RCCF соответственно.

Однако существует одна потенциальная проблема, заключающаяся в том, что выбросы, которые являются центрами характерных точек, извлеченных на изображении, выходят далеко за пределы их наземной истинности, могут не дать нам правильно вычислить трехмерные координаты характерной точки в пространстве. Хотя мы сделали характерные точки на наших мишенях светящимися, чтобы избежать этой проблемы в большинстве условий, все же существует вероятность того, что центры одной или двух характерных точек будут извлечены с большой ошибкой. В этом состоянии мы должны использовать алгоритм RANSAC [15], чтобы проверить центр всех характерных точек, извлеченных на одном изображении, с целью обнаружения и устранения возможных выбросов заранее, а затем использовать следы, характерные точки с допустимым шумом. , чтобы продолжить нашу калибровку.И в этой статье мы предполагаем, что все извлеченные точки центра являются промежуточными и действительными.

Предположим, что в точке j -е, единичные направления цели a , b при LCCF и RCCF равны ajl, bjl и ajr, bjr, соответственно, поэтому их можно вычислить по следующему уравнению:

(3) ajl = amjl-a1jl / amjl-a1jl, bjr = bmjr-b1jr / bmjr-b1jr, (j∈ [1, n]).

Рассечение матрицы камеры, часть 2: Внешняя матрица ←

22 августа 2012 г.

Добро пожаловать в третий пост из серии «Камера перспективы — Интерактивный тур».«В предыдущем посте мы узнали, как разложить матрицу камеры на произведение внутренней и внешней матриц. В следующих двух постах мы рассмотрим внешние и внутренние матрицы более подробно. Сначала мы рассмотрим различные способы глядя на внешнюю матрицу, с интерактивной демонстрацией в конце.

Внешняя матрица камеры

Внешняя матрица камеры описывает местоположение камеры в мире и направление, в котором она направлена. Те, кто знаком с OpenGL, знают это как «матрицу просмотра» (или свернутую в «матрицу просмотра модели»).Он состоит из двух компонентов: матрицы вращения R и вектора трансляции t , но, как мы скоро увидим, они не совсем соответствуют вращению и перемещению камеры. Сначала мы рассмотрим части внешней матрицы, а позже рассмотрим альтернативные способы описания позы камеры, которые более интуитивно понятны.

Внешняя матрица принимает форму жесткой матрицы преобразования: матрица вращения 3×3 в левом блоке и вектор-столбец переноса 3×1 справа:

\ [[R \, | \, \ boldsymbol {t}] = \ left [\ begin {array} {ccc | c} r_ {1,1} & r_ {1,2} & r_ {1,3} & t_1 \\ r_ {2,1} & r_ {2,2} & r_ {2,3} & t_2 \\ r_ {3,1} & r_ {3,2} & r_ {3,3} & t_3 \\ \ end {array} \ right] \]

Обычно можно увидеть версию этой матрицы с дополнительной строкой (0,0,0,1), добавленной внизу.Это делает матрицу квадратной, что позволяет нам дополнительно разложить эту матрицу на поворот , за которым следует перевод :

\ [ \ begin {align} \оставил [ \ begin {array} {c | c} R & \ boldsymbol {t} \\ \ hline \ boldsymbol {0} & 1 \ end {массив} \ right] & = \оставил [ \ begin {array} {c | c} Я & \ boldsymbol {t} \\ \ hline \ boldsymbol {0} & 1 \ end {массив} \верно ] \ раз \оставил [ \ begin {array} {c | c} R & \ boldsymbol {0} \\ \ hline \ boldsymbol {0} & 1 \ end {массив} \верно ] \\ знак равно \ left [\ begin {array} {ccc | c} 1 & 0 & 0 & t_1 \\ 0 & 1 & 0 & t_2 \\ 0 & 0 & 1 & t_3 \\ \ hline 0 & 0 & 0 & 1 \ end {array} \ right] \ times \ left [\ begin {array} {ccc | c} r_ {1,1} & r_ {1,2} & r_ {1,3} & 0 \\ r_ {2,1} & r_ {2,2} & r_ {2,3} & 0 \\ r_ {3,1} & r_ {3,2} & r_ {3,3} & 0 \\ \ hline 0 & 0 & 0 & 1 \ end {array} \ right] \ end {align} \]

Эта матрица описывает, как преобразовать точки в мировых координатах в координаты камеры.Вектор t можно интерпретировать как положение начала координат в координатах камеры, а столбцы R представляют направления мировых осей в координатах камеры.

Важно помнить, что внешняя матрица описывает, как мир трансформируется относительно камеры . Это часто противоречит интуиции, потому что мы обычно хотим указать, как камера преобразуется относительно мира .Далее мы рассмотрим два альтернативных способа описания внешних параметров камеры, которые более интуитивно понятны, и способы их преобразования в форму внешней матрицы.

Построение внешней матрицы из позы камеры

Часто более естественно указать позу камеры напрямую, чем указывать, как точки мира должны преобразовываться в координаты камеры. К счастью, построить внешнюю матрицу камеры таким способом легко: просто создайте жесткую матрицу преобразования, которая описывает позу камеры, а затем возьмите ее обратную.

Пусть C — вектор-столбец, описывающий положение центра камеры в мировых координатах, и пусть \ (R_c \) — матрица вращения, описывающая ориентацию камеры относительно осей мировых координат. TC \\ \ hline \ boldsymbol {0} & 1 \\ \ end {массив} \ right] & \ text {(умножение матриц)} \ end {align}

При применении инверсии мы используем тот факт, что инверсией матрицы вращения является ее транспонирование, а инвертирование матрицы переноса просто инвертирует вектор переноса.Т \\ \ boldsymbol {t} & = -RC \ end {align} \]

Некоторые тексты пишут внешнюю матрицу, заменяя -RC на t , что смешивает мировое преобразование ( R ) и нотацию преобразования камеры ( C ).

«Обзорная» камера

Читатели, знакомые с OpenGL, могут предпочесть третий способ определения позы камеры, используя (a) положение камеры, (b) то, на что она смотрит, и (c) направление «вверх».В унаследованном OpenGL это выполняется функцией gluLookAt (), поэтому мы назовем ее «обзорной» камерой. Пусть C будет центром камеры, p будет целевой точкой, а u направлен вверх. Алгоритм вычисления матрицы вращения (перефразирован из документации OpenGL):

1. Вычислить L = p — C.
2. Нормализовать L.
3. Вычислить s = L x u. (перекрестное произведение)
4. Нормализовать s.
5. Вычислить u ‘= s x L.

Тогда матрица внешнего вращения определяется по формуле:

\ [ R = \ left [ \ begin {array} {ccc} s_1 & s_2 & s_3 \\ u_1 ‘& u_2’ & u_3 ‘\\ -L_1 и -L_2 и -L_3 \ end {массив} \верно] \]

(обновлено 21 мая 2014 г. — транспонированная матрица)

Вы можете получить вектор трансляции так же, как и раньше: t = -RC .

Попробуйте!

Ниже представлена ​​интерактивная демонстрация трех различных способов параметризации внешних параметров камеры.Обратите внимание на то, как камера по-разному перемещается при переключении между тремя параметрами.

Для этого требуется браузер с поддержкой WebGL и включенным Javascript.

Для этой демонстрации требуется

Javascript.

Слева : сцена с камерой и просмотром. Виртуальная плоскость изображения отображается желтым цветом. Справа : изображение камеры.

Настройте внешние параметры, указанные выше.

Это параметризация, ориентированная на мир. Эти параметры описывают, как мир изменяется относительно камеры . Эти параметры соответствуют непосредственно записям в матрице внешней камеры.

При настройке этих параметров обратите внимание на то, как камера перемещается в мире (левая панель), и контрастируйте с параметризацией «ориентированной на камеру»:

• Вращение влияет на положение камеры (синее поле).
• Направление движения камеры зависит от текущего поворота.
• Положительное вращение перемещает камеру по часовой стрелке (или, что эквивалентно, вращает мир против часовой стрелки).

Также обратите внимание, как влияет на изображение (правая панель):

• Вращение никогда не перемещает начало мира (красный шар).
• Изменение \ (t_x \) всегда перемещает сферы по горизонтали, независимо от вращения.
• Увеличение \ (t_z \) всегда перемещает камеру ближе к исходной точке мира.

Настройте внешние параметры, указанные выше.

Это параметризация, ориентированная на камеру, которая описывает, как камера изменяется относительно мира . Эти параметры соответствуют элементам матрицы внешней камеры inverse .

При настройке этих параметров обратите внимание на то, как камера перемещается в мире (левая панель), и контрастируйте с параметризацией «мир-центричность»:

• Вращение происходит относительно положения камеры (синий прямоугольник).
• Направление движения камеры не зависит от текущего поворота.
• Положительное вращение вращает камеру против часовой стрелки (или, что эквивалентно, вращает мир по часовой стрелке).
• Увеличение \ (C_y \) всегда перемещает камеру к небу, независимо от поворота.

Также обратите внимание, как влияет на изображение (правая панель):

• При вращении вокруг оси y обе сферы перемещаются по горизонтали.
• При разных поворотах изменение \ (C_x \) перемещает сферы в разных направлениях.

Настройте внешние параметры, указанные выше.

Это параметризация «взгляда», которая описывает ориентацию камеры с точки зрения того, на что она смотрит. Отрегулируйте \ (p_x \), \ (p_y \) и \ (p_z \), чтобы изменить направление взгляда камеры (оранжевая точка).Вектор вверх зафиксирован на (0,1,0) ‘. Обратите внимание, что перемещение центра камеры, * C *, приводит к повороту камеры.

Настройте внутренние параметры, указанные выше. При настройке этих параметров наблюдайте, как изменяется громкость просмотра на левой панели:

• При изменении фокусного расстояния желтая фокальная плоскость перемещается, что меняет угол поля зрения просматриваемого объема.
• Изменение главной точки влияет на то, где зеленая центральная линия пересекает фокальную плоскость.
• Установка наклона на ненулевое значение приводит к тому, что фокальная плоскость становится непрямоугольной

Внутренние параметры приводят только к двумерным преобразованиям; глубина объектов игнорируется. Чтобы убедиться в этом, посмотрите, как на изображение в правой панели влияет изменение внутренних параметров:

• Изменение фокусного расстояния одинаково масштабирует ближнюю и дальнюю сферу.
• Изменение главной точки не влияет на параллакс.
• Никакая комбинация внутренних параметров не покажет закрытые части объекта.

Заключение

Мы только что изучили три различных способа параметризации внешнего состояния камеры. Какую параметризацию вы предпочитаете использовать, зависит от вашего приложения. Если вы пишете шутер от первого лица в стиле Wolfenstein, вам может понравиться параметризация, ориентированная на мир, потому что движение по (t_z) всегда соответствует движению вперед.Или вы можете интерполировать камеру через путевые точки в вашей сцене, и в этом случае предпочтительна параметризация, ориентированная на камеру, поскольку вы можете напрямую указать положение своей камеры. Если вы не уверены, что предпочитаете, поиграйте с указанным выше инструментом и решите, какой подход кажется наиболее естественным.

Присоединяйтесь к нам в следующий раз, когда мы исследуем внутреннюю матрицу, и мы узнаем, почему скрытые части вашей сцены никогда не могут быть обнаружены путем увеличения вашей камеры. Увидимся позже!

Сообщение от Кайл Симек

Пожалуйста, включите JavaScript, чтобы просматривать комментарии от Disqus.комментарии в блоге, разработанные

Рассекая матрицу камеры, Часть 3: Внутренняя матрица ←

13 августа 2013 г.

Сегодня мы изучим внутреннюю матрицу камеры в нашей третьей и последней главе трилогии «Рассечение матрицы камеры». В первой статье мы узнали, как разделить полную матрицу камеры на внутреннюю и внешнюю матрицы и как правильно обрабатывать неоднозначности, возникающие в этом процессе.Во второй статье внешняя матрица была рассмотрена более подробно, рассмотрены несколько различных интерпретаций ее трехмерных вращений и перемещений. Сегодня мы так же рассмотрим внутреннюю матрицу, исследуя две эквивалентные интерпретации: как описание геометрии виртуальной камеры и как последовательность простых 2D-преобразований. После этого вы увидите интерактивную демонстрацию, иллюстрирующую обе интерпретации.

Если вам не интересно углубляться в теорию и вы просто хотите использовать свою внутреннюю матрицу с OpenGL, ознакомьтесь со статьями «Калиброванные камеры в OpenGL без glFrustum», «Калиброванные камеры» и «gluPerspective».

Все эти статьи являются частью серии «Камера перспективы, интерактивный тур». Чтобы прочитать другие статьи этой серии, перейдите к оглавлению.

Внутренняя матрица преобразует координаты трехмерной камеры в двумерные координаты однородного изображения. Эта перспективная проекция моделируется идеальной камерой-обскурой, показанной ниже.

Внутренняя матрица параметризована Хартли и Зиссерманом как

\ [ K = \ left ( \ begin {array} {c c c} f_x & s & x_0 \\ 0 & f_y & y_0 \\ 0 & 0 & 1 \\ \ end {массив} \верно ) \]

Каждый внутренний параметр описывает геометрическое свойство камеры.Давайте подробно рассмотрим каждое из этих свойств.

Фокусное расстояние, \ (f_x \), \ (f_y \)

Фокусное расстояние — это расстояние между отверстием и пленкой (или плоскостью изображения). По причинам, которые мы обсудим позже, фокусное расстояние измеряется в пикселях. В настоящей камере-обскуре и \ (f_x \), и \ (f_y \) имеют одинаковое значение, которое показано как \ (f \) ниже.

На практике \ (f_x \) и \ (f_y \) могут различаться по ряду причин:

• Недостатки сенсора цифровой камеры.
• Изображение было неравномерно масштабировано при постобработке.
• Объектив камеры создает непреднамеренное искажение.
• В камере используется анаморфный формат, в котором объектив сжимает широкоэкранную сцену в матрицу стандартного размера.
• Ошибки при калибровке камеры.

Во всех этих случаях результирующее изображение имеет неквадратные пиксели.

Наличие двух разных фокусных расстояний не очень интуитивно понятно, поэтому в некоторых текстах (например, Форсайт и Понсе) используется одно фокусное расстояние и «соотношение сторон», которое описывает величину отклонения от идеально квадратного пикселя.Такая параметризация хорошо отделяет геометрию камеры (то есть фокусное расстояние) от искажения (соотношения сторон).

Смещение главной точки, \ (x_0 \), \ (y_0 \)

«Главная ось» камеры — это линия, перпендикулярная плоскости изображения, которая проходит через точечное отверстие. Его пересечение с плоскостью изображения называется «главной точкой», как показано ниже.

«Смещение главной точки» — это положение главной точки относительно исходной точки пленки.Точное определение зависит от того, какое соглашение используется для определения местоположения происхождения; на иллюстрации ниже предполагается, что он находится в нижнем левом углу фильма.

Увеличение \ (x_0 \) смещает точечное отверстие вправо:

Это эквивалентно смещению пленки влево и оставлению точечного отверстия без изменений.

Обратите внимание, что рамка, окружающая камеру, не имеет значения, имеет значение только положение точечного отверстия относительно пленки.

Наклон оси, \ (s \)

Наклон оси вызывает сдвиговое искажение проецируемого изображения. Насколько мне известно, нет никакого аналога смещению оси для настоящей камеры-обскуры, но очевидно, что некоторые процессы оцифровки могут вызвать ненулевой перекос. Мы рассмотрим перекос подробнее позже.

Другие геометрические свойства

Фокусное расстояние и смещение главной точки представляют собой простые перемещения пленки относительно точечного отверстия. Должны же быть другие способы трансформировать камеру, верно? А как насчет поворота или масштабирования пленки?

Вращение пленки вокруг точечного отверстия эквивалентно вращению самой камеры, которым управляет внешняя матрица.Вращение пленки вокруг любой другой фиксированной точки \ (x \) эквивалентно вращению вокруг отверстия \ (P \) с последующим перемещением на \ ((x-P) \).

А как насчет масштабирования? Должно быть очевидно, что удвоение всех размеров камеры (размера пленки и фокусного расстояния) не влияет на снимаемую сцену. Если вместо этого вы удвоите размер пленки и фокусное расстояние , а не , это эквивалентно удвоению обоих (без операции) и последующему уменьшению фокусного расстояния вдвое. Таким образом, явное представление масштаба фильма было бы излишним; он фиксируется фокусным расстоянием.

Фокусное расстояние — от пикселей до мировых единиц

Это обсуждение масштабирования камеры показывает, что существует бесконечное количество камер-обскур, которые производят одно и то же изображение. Внутренняя матрица касается только отношения между координатами камеры и координатами изображения, поэтому абсолютные размеры камеры не имеют значения. Использование пиксельных единиц для фокусного расстояния и смещения главной точки позволяет нам представить относительные размеры камеры, а именно положение пленки относительно ее размера в пикселях.

Другими словами, внутреннее преобразование камеры инвариантно к равномерному масштабированию геометрии камеры. Представляя размеры в пикселях, мы естественным образом фиксируем эту неизменность.

Вы можете использовать аналогичные треугольники для преобразования пиксельных единиц в мировые единицы (например, мм), если вы знаете хотя бы одно измерение камеры в мировых единицах. Например, если вы знаете, что пленка камеры (или цифровой датчик) имеет ширину \ (W \) в миллиметрах, а ширина изображения в пикселях равна \ (w \), вы можете преобразовать фокусное расстояние \ (f_x \) в мировых единиц, использующих:

\ [F_x = f_x \ frac {W} {w} \]

Другие параметры \ (f_y \), \ (x_0 \) и \ (y_0 \) могут быть преобразованы в их аналоги в мировых единицах \ (F_y \), \ (X_0 \) и \ (Y_0 \), используя аналогичные уравнения:

\ [ \ begin {array} {ccc} F_y = f_y \ frac {H} {h} \ qquad X_0 = x_0 \ frac {W} {w} \ qquad Y_0 = y_0 \ frac {H} {h} \ end {массив} \]

Как мы обсуждали ранее, только расположение отверстия и материала пленки, поэтому физическая коробка, окружающая камеру, не имеет значения.По этой причине во многих обсуждениях геометрии камеры используется более простое визуальное представление: пирамида камеры.

Область обзора камеры имеет форму пирамиды, которую иногда называют «конусом видимости». Давайте добавим к нашей сцене несколько трехмерных сфер и покажем, как они попадают в конус видимости, и создадим изображение.

Так как «коробочка» камеры не имеет значения, снимаем ее. Также обратите внимание, что изображение в фильме представляет собой зеркальную версию реальности. Чтобы исправить это, мы будем использовать «виртуальный образ» вместо самого фильма.Виртуальное изображение имеет те же свойства, что и изображение на пленке, но в отличие от настоящего изображения виртуальное изображение появляется перед камерой, а проецируемое изображение не переворачивается.

Обратите внимание, что положение и размер плоскости виртуального изображения произвольны — мы могли бы удвоить ее размер, если бы мы также удвоили расстояние от отверстия.

После удаления истинного изображения мы остаемся с представлением «усеченной пирамиды» нашей камеры-обскуры.

Точечное отверстие было заменено кончиком конуса видимости, и пленка теперь представлена ​​виртуальной плоскостью изображения.Позже мы будем использовать это представление для нашей демонстрации.

В предыдущих разделах мы интерпретировали наши входящие 3-вектора как координаты трехмерного изображения, которые преобразуются в координаты однородного двухмерного изображения. В качестве альтернативы мы можем интерпретировать эти 3-вектора как однородные 2D-координаты, которые преобразуются в новый набор 2D-точек. Это дает нам новый взгляд на внутреннюю матрицу: последовательность двумерных аффинных преобразований.

Мы можем разложить внутреннюю матрицу на последовательность преобразований сдвига, масштабирования и смещения, соответствующих перекосу оси, фокусному расстоянию и смещению главной точки, соответственно:

\ [ \ begin {align} K & = \ left ( \ begin {array} {c c c} f_x & s & x_0 \\ 0 & f_y & y_0 \\ 0 & 0 & 1 \\ \ end {массив} \верно ) \\ [0.5em] знак равно \ underbrace { \оставил ( \ begin {array} {c c c} 1 & 0 & x_0 \\ 0 & 1 & y_0 \\ 0 и 0 и 1 \ end {массив} \верно ) } _ \ text {2D-перевод} \ раз \ underbrace { \оставил ( \ begin {array} {c c c} f_x & 0 & 0 \\ 0 & f_y & 0 \\ 0 и 0 и 1 \ end {массив} \верно ) } _ \ text {2D-масштабирование} \ раз \ underbrace { \оставил ( \ begin {array} {c c c} 1 & s / f_x & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 и 0 и 1 \ end {массив} \верно ) } _ \ text {2D сдвиг} \ end {align} \]

Эквивалентное разложение помещает сдвиг после масштабирования :

\ [ \ begin {align} K & = \ underbrace { \оставил ( \ begin {array} {c c c} 1 & 0 & x_0 \\ 0 & 1 & y_0 \\ 0 и 0 и 1 \ end {массив} \верно ) } _ \ text {2D-перевод} \ раз \ underbrace { \оставил ( \ begin {array} {c c c} 1 & s / f_y & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 и 0 и 1 \ end {массив} \верно ) } _ \ text {2D сдвиг} \ раз \ underbrace { \оставил ( \ begin {array} {c c c} f_x & 0 & 0 \\ 0 & f_y & 0 \\ 0 и 0 и 1 \ end {массив} \верно ) } _ \ text {2D-масштабирование} \ end {align} \]

Эта интерпретация прекрасно разделяет внешние и внутренние параметры на области 3D и 2D, соответственно.Также подчеркивается, что внутреннее преобразование камеры происходит пост-проекции . Одним из примечательных результатов этого является то, что внутренних параметров не могут влиять на видимость. — закрытые объекты не могут быть обнаружены простыми двухмерными преобразованиями в пространстве изображения.

Демо ниже иллюстрирует обе интерпретации внутренней матрицы. Слева — интерпретация «геометрии камеры». Обратите внимание, как точечное отверстие перемещается относительно плоскости изображения при настройке \ (x_0 \) и \ (y_0 \).

Справа — интерпретация «2D-трансформации». Обратите внимание, как изменение результатов фокусного расстояния приводит к масштабированию проецируемого изображения, а изменение главной точки приводит к чистому преобразованию.

Для этой демонстрации требуется

Javascript.

Слева : сцена с камерой и просмотром. Виртуальная плоскость изображения отображается желтым цветом. Справа : изображение камеры.

В ходе этой серии статей мы увидели, как разложить

1. полная матрица камеры на внутреннюю и внешнюю матрицы,
2. внешняя матрица в трехмерное вращение с последующим переносом, и
3. внутреннюю матрицу на три основных 2D преобразования.\ text {Внешняя матрица} \\ [0.5em] знак равно \ overbrace { \ underbrace { \оставил ( \ begin {array} {c c c} 1 & 0 & x_0 \\ 0 & 1 & y_0 \\ 0 и 0 и 1 \ end {массив} \верно ) } _ \ text {2D-перевод} \ раз \ underbrace { \оставил ( \ begin {array} {c c c} f_x & 0 & 0 \\ 0 & f_y & 0 \\ 0 и 0 и 1 \ end {массив} \верно ) } _ \ text {2D-масштабирование} \ раз \ underbrace { \оставил ( \ begin {array} {c c c} 1 & s / f_x & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 и 0 и 1 \ end {массив} \верно ) } _ \ text {2D сдвиг} } ^ \ text {Внутренняя матрица} \ раз \ overbrace { \ underbrace { \ left (\ begin {array} {c | c} Я & \ mathbf {t} \ end {array} \ right) } _ \ text {3D-перевод} \ раз \ underbrace { \ left (\ begin {array} {c | c} R & 0 \\ \ hline 0 и 1 \ end {array} \ right) } _ \ text {3D-вращение} } ^ \ text {Внешняя матрица} \ end {align} \]

   Чтобы увидеть все эти преобразования в действии, перейдите на мою страницу «Игрушка с перспективной камерой», где представлена ​​интерактивная демонстрация камеры с полной перспективой.

   Есть ли у вас другие способы интерпретации внутренней матрицы камеры? Оставьте комментарий или напишите мне!

   В следующий раз мы покажем, как подготовить откалиброванную камеру для создания пар стереоизображений. Увидимся позже!

   Сообщение от Кайл Симек
   Пожалуйста, включите JavaScript, чтобы просматривать комментарии от Disqus. комментарии в блоге, разработанные Рендеринг

   — матрица камеры 3х4 от камеры блендера

   Я написал для этого функцию get_3x4_RT_matrix_from_blender, перечисленную ниже.

     импортных баррелей в год
   import bpy_extras
   из mathutils import Matrix
   из mathutils import Vector
   
   # ------------------------------------------------- --------------
   Матрица # 3x4 P от камеры Blender
   # ------------------------------------------------- --------------
   
   # Создание внутренних параметров камеры из данных камеры Blender
   #
   # См. Примечания по этому поводу в
   # blender.stackexchange.com/questions/15102/what-is-blenders-camera-projection-matrix-model
   def get_calibration_matrix_K_from_blender (camd):
       f_in_mm = кулачок.линза
       сцена = bpy.context.scene
       разрешение_x_in_px = scene.render.resolution_x
       разрешение_y_in_px = scene.render.resolution_y
       scale = scene.render.resolution_percentage / 100
       sensor_width_in_mm = camd.sensor_width
       sensor_height_in_mm = camd.sensor_height
       pixel_aspect_ratio = scene.render.pixel_aspect_x / scene.render.pixel_aspect_y
       если (camd.sensor_fit == 'ВЕРТИКАЛЬНЫЙ'):
           # высота сенсора фиксированная (посадка сенсора горизонтальная),
           # ширина сенсора эффективно изменяется с соотношением сторон пикселя
           s_u = разрешение_x_in_px * scale / sensor_width_in_mm / pixel_aspect_ratio
           s_v = разрешение_y_in_px * scale / sensor_height_in_mm
       else: # "ГОРИЗОНТАЛЬНО" и "АВТО"
           # ширина сенсора фиксированная (сенсор устанавливается горизонтально),
           # высота сенсора эффективно изменяется с соотношением сторон пикселя
           pixel_aspect_ratio = сцена.render.pixel_aspect_x / scene.render.pixel_aspect_y
           s_u = разрешение_x_in_px * scale / sensor_width_in_mm
           s_v = разрешение_y_in_px * масштаб * pixel_aspect_ratio / sensor_height_in_mm
       
   
       # Параметры матрицы внутренней калибровки K
       alpha_u = f_in_mm * s_u
       alpha_v = f_in_mm * s_v
       u_0 = разрешение_x_in_px * масштаб / 2
       v_0 = разрешение_y_in_px * масштаб / 2
       skew = 0 # использовать только прямоугольные пиксели
   
       K = Матрица (
           ((alpha_u, перекос, u_0),
           (0, alpha_v, v_0),
           (0, 0, 1)))
       вернуть K
   
   # Возвращает матрицы поворота и перемещения камеры из Blender.#
   # Используются 3 системы координат:
   №1. Мировые координаты: «мир».
   # - правша
   # 2. Координаты камеры Blender: "bcam"
   # - x горизонтально
   # - у вверху
   # - правый: отрицательное направление взгляда по оси z
   № 3. Желаемые координаты камеры компьютерного зрения: «cv».
   # - x горизонтально
   # - y внизу (для выравнивания по фактическим координатам пикселей
   # используется в цифровых изображениях)
   # - правый: положительное направление взгляда по оси z
   def get_3x4_RT_matrix_from_blender (камера):
       # bcam обозначает камеру блендера
       R_bcam2cv = Матрица (
           ((1, 0, 0),
            (0, -1, 0),
            (0, 0, -1)))
   
       # Транспонировать, поскольку вращение - это вращение объекта,
       # и мы хотим вращать координаты
       # R_world2bcam = cam.Rotation_euler.to_matrix (). transposed ()
       # T_world2bcam = -1 * R_world2bcam * местоположение
       #
       # Используйте вместо этого matrix_world для учета всех ограничений
       местоположение, вращение = cam.matrix_world.decompose () [0: 2]
       R_world2bcam = Rotation.to_matrix (). Transposed ()
   
       # Преобразование местоположения камеры в вектор перевода, используемый при изменении координат
       # T_world2bcam = -1 * R_world2bcam * cam.location
       # Используйте местоположение из matrix_world для учета ограничений:
       T_world2bcam = -1 * R_world2bcam @ локация
   
       # Построить матрицу преобразования координат из мира в камеру компьютерного зрения
       # ПРИМЕЧАНИЕ: используйте здесь * вместо @ для более старых версий Blender.
       # TODO: определить версию Blender
       R_world2cv = R_bcam2cv @ R_world2bcam
       T_world2cv = R_bcam2cv @ T_world2bcam
   
       # поместить в матрицу 3x4
       RT = Матрица ((
           R_world2cv [0] [:] + (T_world2cv [0],),
           R_world2cv [1] [:] + (T_world2cv [1],),
           R_world2cv [2] [:] + (T_world2cv [2],)
            ))
       вернуть RT
   
   def get_3x4_P_matrix_from_blender (камера):
       K = get_calibration_matrix_K_from_blender (cam.данные)
       RT = get_3x4_RT_matrix_from_blender (камера)
       возврат K @ RT, K, RT
   
   # ------------------------------------------------- ---------
   # Альтернативные 3D-координаты коду проекции 2D-пиксельных координат
   # адаптировано из https://blender.stackexchange.com/questions/882/how-to-find-image-coordinates-of-the-rendered-vertex?lq=1
   # чтобы оси y указывали вверх, а начало координат - в верхнем левом углу
   def project_by_object_utils (кулачок, точка):
       сцена = bpy.context.scene
       co_2d = bpy_extras.object_utils.world_to_camera_view (сцена, камера, точка)
       render_scale = сцена.render.resolution_percentage / 100
       render_size = (
               int (scene.render.resolution_x * render_scale),
               int (scene.render.resolution_y * render_scale),
               )
       вернуть вектор ((co_2d.x * render_size [0], render_size [1] - co_2d.y * render_size [1]))
   
   # ------------------------------------------------- ---------
   если __name__ == "__main__":
       # Вставьте сюда название вашей камеры
       cam = bpy.data.objects ['Camera.001']
       P, K, RT = get_3x4_P_matrix_from_blender (кулачок)
       печать ("К")
       печать (K)
       печать ("RT")
       печать (RT)
       печать ("P")
       печать (P)
   
       print ("==== Тесты ====")
       e1 = Вектор ((1, 0, 0, 1))
       e2 = Вектор ((0, 1, 0, 1))
       e3 = Вектор ((0, 0, 1, 1))
       O = Вектор ((0, 0, 0, 1))
   
       p1 = P @ e1
       p1 / = p1 [2]
       print ("Прогнозируемый e1")
       печать (p1)
       print ("проект по object_utils")
       print (project_by_object_utils (cam, Vector (e1 [0: 3])))
   
       p2 = P @ e2
       p2 / = p2 [2]
       print ("Прогнозируемый e2")
       печать (p2)
       print ("проект по object_utils")
       print (project_by_object_utils (cam, Vector (e2 [0: 3])))
   
       p3 = P @ e3
       p3 / = p3 [2]
       print ("Прогнозируемый e3")
       печать (p3)
       print ("проект по object_utils")
       print (project_by_object_utils (cam, Vector (e3 [0: 3])))
   
       pO = P @ O
       pO / = pO [2]
       print («Прогнозируемое мировое происхождение»)
       печать (pO)
       print ("проект по object_utils")
       print (project_by_object_utils (cam, Vector (O [0: 3])))
       
       # Бонусный код: сохранить матрицу 3x4 P в текстовый файл
       # Не забудьте для этого импортировать numpy
       nP = numpy.матрица (P)
       numpy.savetxt ("/ tmp / P3x4.txt", nP) # для выбора точности, например, fmt = '%. 2f'
     

   • Я включил несколько вспомогательных функций и тестов для перекрестной проверки процесса 3D-2D проекции с другим подходом, используя world_to_camera_view из ответа @ ideasman42 на вопрос Как найти координаты изображения визуализированной вершины? Координаты с плавающей запятой идеально совпадают с точностью до многих десятичных знаков. Чтобы получить координаты целых пикселей после проецирования, просто округлите их.

   • Я проверил это визуально и аналитически на нескольких сценах, чтобы убедиться, что обе процедуры точно верны на реальных визуализированных изображениях.

     • Я изобразил e1, e2, e3 и O маленькими коническими объектами, концы которых находились в желаемых положениях. и закодированы разными цветами: красный для X, зеленый для Y, синий для Z
     • Сначала я разместил камеру в удобном месте, R = идентичность, T = (0,0,5)
     • Я использовал параметры Blender по умолчанию для встроенных функций камеры
     • Я вычислил матрицу P вручную и вычислил ее, используя свои стандартные программы, и они идеально совпадают.
     • Визуальное сравнение рендеринга Cycles и рендеринга OpenGL в GIMP показывает, что полученные координаты хорошо совпадают визуально (с точностью до, возможно, + — 1 пиксельной ошибки, это то, что в любом случае проводилось при тщательном тестировании — подлежит исследованию).
     • Затем я произвольно повернул и переместил камеру так, чтобы мир e1, e2, e3 оставался видимым и находился в общих местах. Проекции визуально совпадают на визуализированных изображениях, а также совпадают с проекциями, заданными процедурой утилиты объектов, приведенной выше.

   Вот пример тестового вывода:

     К
   <Матрица 3x3 (2100.0000, 0.0000, 960.0000)
               (0,0000, 2100,0000, 540,0000)
               (0,0000, 0,0000, 1,0000)>
   RT
   <Матрица 3x4 (-0.0594, -0,9483, -0,3118, -0,6837)
               (0,6234, 0,2087, -0,7536, -0,1887)
               (0,7797, -0,2391, 0,5787, 4,2599)>
   п
   <Матрица 3x4 (623.8236, -2220.9482, -99.1637, 2653.7441)
               (1730.0916, 309.2392, -1269.9426, 1904.1343)
               (0,7797, -0,2391, 0,5787, 4,2599)>
   ==== Тесты ====
   Прогнозируемый e1
   <Вектор (650.3716, 721.1436, 1.0000)>
   proj от object_utils
   <Вектор (650.3716, 721.1436)>
   Прогнозируемый e2
   <Вектор (107.6402, 550.4857, 1.0000)>
   proj от object_utils
   <Вектор (107.6403, 550.4857)>
   Прогнозируемый e3
   <Вектор (527.9586, 131.0692, 1.0000)>
   proj от object_utils
   <Вектор (527.9586, 131.0693)>
   Прогнозируемое мировое происхождение
   <Вектор (622.9655, 446.9949, 1.0000)>
   proj от object_utils
   <Вектор (622.9656, 446.9949)>
     

   Вот тестовый набор с поворотом блендера и расположением камеры. Вот рендер OpenGL. Выведенные выше координаты визуально совпадают с кончиками конусов (ошибка до + — 1 пиксель, возможно, из-за наложения спектров).

   Ограничения : этот код в настоящее время не поддерживает определенные встроенные конфигурации параметров камеры, см. Мой ответ на вопрос «Что такое модель матрицы проекции камеры в блендере?» список ограничений для get_calibration_matrix_K_from_blender .

   Координаты объекта : чтобы иметь дело с координатами объекта, сначала преобразуйте его в мировые координаты, см. Мой ответ на вопрос Как найти координаты изображения визуализированной вершины?

   Умножение матриц было * до Blender 2.8, в более новых версиях вместо этого используется @

   Модель проекционной камеры

   | imatest

   
   

   Не рекомендуется в текущей версии

   
   

   ---

   Модель проекционной камеры описывает математику преобразования мировой точки в точку изображения.Это делается с помощью модели камеры с отверстиями. Вместе с моделью искажения, которая характеризует отклонение от модели точечного отверстия, этим методом можно моделировать большинство камер *.

   Модель проекционной камеры учитывает только взаимосвязь между мировыми координатами и координатами изображения. Он не учитывает другие факторы, такие как функция передачи модуляции (MTF), оптические аберрации (например, хроматические аберрации, кома и т. Д.), Линейность и воспроизведение цвета, которые могут повлиять на качество изображения.j \ left (\ mathbf {X} _ {i} \ right) \)

   Существует три компонента для применения модели проективного преобразования: внешние элементы, модель камеры-точечного отверстия и искажение точек для учета разницы между встроенной камерой и моделью-крошечным отверстием.

   Проекция трехмерных точек в модели камеры-обскуры.

   Изображение проецируемых точек.

   Внутренние функции камеры описывают свойства модели камеры-обскуры, которые связывают относительные мировые координаты камеры относительно камеры с координатами изображения.В модели крошечного отверстия лучи проходят по прямой линии от объекта в сцене через крошечное отверстие к фокальной плоскости. Его геометрия похожа на треугольники, связывающие мировые координаты с координатами изображения. Математическая модель для этого использует 5 параметров: фокусное расстояние в направлениях x и y, основная точка в направлениях x и y и перекос между направлениями x и y.

   Параметры

   Фокусное расстояние

   В модели точечного отверстия фокусное расстояние \ (f \) — это расстояние от отверстия до фокальной плоскости вдоль оптической оси.Системы с большим фокусным расстоянием будут иметь большее увеличение в более узком поле зрения (FOV), тогда как меньшие фокусные расстояния будут иметь больший охват.

   Возможно иметь разное фокусное расстояние вдоль каждого направления фокальной плоскости. В этом случае фокусное расстояние оси \ (y \) изменяется на \ (\ alpha \).

   \ (f_y = \ alpha \ cdot f \)

   Для настоящей камеры-обскуры \ (f_x = f_y \) (\ (\ alpha = 1 \)), однако на практике это может быть связано с такими факторами, как производственные дефекты, искажение объектива и изображения, полученные с помощью системы сканирования.Интерпретация неравных фокусных расстояний заключается в том, что эффективная форма пикселя не является квадратной.

   Принцип

   Точка \ ((pp_x, pp_y) \) — это основная точка, которая представляет собой пиксельную координату пересечения оптической оси с фокальной плоскостью. Функция сдвига наклона-сдвига перемещает фокальную плоскость (и главную точку) вокруг оптической оси.

   перекос

   Фактор перекоса \ (s \) вводит трансформацию сдвига изображения.Для многих камер это 0. Случаи, когда оно не равно нулю, включают в себя фотографирование изображения (введение гомографии) и несинхронизацию процесса выборки пикселей из фреймграббера. Ненулевой перекос означает, что оси x и y камеры не перпендикулярны друг другу.

   Внутренняя матрица

   Внутренняя матрица, \ (\ mathbf {K} \) — это верхнетреугольная матрица, которая преобразует мировую координату относительно камеры в координату однородного изображения. Существует две общие и эквивалентные формы внутренней матрицы:

   \ (\ mathbf {K} = \ begin {bmatrix} f & s & pp_x \\ 0 & f \ cdot \ alpha & pp_y \\ 0 & 0 & 1 \ end {bmatrix} \)

   \ (\ mathbf {K} = \ begin {bmatrix} f_x & s & pp_x \\ 0 & f_y & pp_y \\ 0 & 0 & 1 \ end {bmatrix} \)

   Многие камеры могут быть представлены с более простой внутренней матрицей. \ top \) будет точкой относительно камеры.Предположим, что

   \ (\ begin {bmatrix} x \\ y \\ w \ end {bmatrix} = \ begin {bmatrix} f & 0 & pp_x \\ 0 & f & pp_y \\ 0 & 0 & 1 \ end {bmatrix} \ begin {bmatrix} X \\ Y \\ Z \ end {bmatrix} \)

   \ (\ begin {bmatrix} x \\ y \\ w \ end {bmatrix} = \ begin {bmatrix} f \ cdot X + pp_x \ cdot Z \\ f \ cdot Y + pp_y \ cdot Z \\ Z \ конец {bmatrix} \)

   После преобразования в неоднородные координаты

   \ (\ begin {bmatrix} x ‘\\ y’ \ end {bmatrix} = \ begin {bmatrix} \ displaystyle \ frac {f \ cdot X + pp_x \ cdot Z} {Z} \\ \ displaystyle \ frac { е \ cdot Y + pp_y \ cdot Z} {Z} \ end {bmatrix} = \ begin {bmatrix} f \ cdot \ displaystyle \ frac {X} {Z} + pp_x \\ f \ cdot \ displaystyle \ frac {Y } {Z} + pp_y \ end {bmatrix} \)

   Проверка этого результата показывает, что расстояние от оптической оси (основной точки) пропорционально отношению расстояния мировых точек от оптической оси к расстоянию до камеры.Это означает, что точка, которая вдвое дальше от оптической оси и вдвое дальше от камеры, будет соответствовать той же точке изображения. Лучшая реконструкция точки с помощью одной камеры — это то, что точка находится где-то на линии.

   Шт.

   Все эти значения рассчитываются в единицах количества пикселей. Шаг пикселя \ (p \) используется для преобразования количества пикселей в физические единицы. Например:

   \ (f [\ mathrm {mm}] = f [\ mathrm {пикселей}] \ cdot p \ left [\ frac {\ mu \ mathrm {m}} {\ mathrm {pixel}} \ right] \ cdot \ гидроразрыв {1 [\ mathrm {mm}]} {1000 [\ mu \ mathrm {m}]} \)

   Обратный

   Инверсия внутренней матрицы камеры используется для преобразования неискаженных точек изображения в линии от центра камеры.{-1} = \ displaystyle \ frac {1} {f} \ begin {bmatrix} 1 & 0 & -pp_x \\ 0 & 1 & -pp_y \\ 0 & 0 & f \ end {bmatrix} \)

   Модель искажения камеры описывает отклонение физической камеры от модели проекционной камеры. Он преобразует неискаженные точки 2D-изображения в точки искаженного 2D-изображения (те, которые находятся за пределами камеры). Модель обратной дисторсии преобразует точки искаженного изображения в неискаженные.

   Внешний вид камеры описывает положение и ориентацию камеры в мире.Существует два способа описания преобразования координат между мировыми координатами и координатами относительно камеры: преобразование точки и преобразование осей (поза). Они оба имеют одинаковую форму матрицы вращения / переноса и являются противоположными друг другу.

   Центр камеры соответствует расположению входного зрачка камеры. В панорамной фотографии это часто называют точкой отсутствия параллакса. Камеры с большим полем зрения (например, камеры «рыбий глаз») будут иметь разные положения входного зрачка при разных углах поля зрения.Для этих камер используется осевое расположение входного зрачка.

   Преобразование точки

   Описание преобразования точки преобразует мировую точку в точку относительно камеры. Его матрица вращения / перемещения прямо умножается вправо на внутреннюю матрицу для формирования матрицы камеры.

   \ (\ begin {bmatrix} x \\ y \\ w \ end {bmatrix} = \ left [\ begin {array} {ccc} && \\ & \ mathbf {K} & \\ && \ end {array} \ right] \ left [\ begin {array} {ccc | c} &&& \\ & \ mathbf {R} && \ mathbf {t} \\ &&& \ end {array} \ right] \ begin {bmatrix} X \\ Y \\ Z \\ 1 \ end {bmatrix} \)

   В обозначении точечного преобразования камера расположена в \ (- \ mathbf {R} ^ \ top \ mathbf {t} \). {\ top} \ mathbf {t} \\ &&& \ end {array} \ right] \ begin {bmatrix} X \\ Y \\ Z \\ 1 \ end {bmatrix} \)

   В обозначении позы камеры центр камеры расположен в \ (\ mathbf {t} \).

   Матрица камеры \ (\ mathbf {P} \) представляет собой комбинацию внутренней матрицы камеры и точечного преобразования.

   \ (\ mathbf {P} = \ left [\ begin {array} {ccc} && \\ & \ mathbf {K} & \\ && \ end {array} \ right] \ left [\ begin {array} { ccc | c} &&& \\ & \ mathbf {R} && \ mathbf {t} \\ &&& \ end {array} \ right] \)

   Матрица камеры преобразует точки мира в координаты однородного изображения.

   Мировые точки к точкам изображения

   1. Преобразует мировую координату в координату относительно камеры путем умножения на мировую точку в преобразование точки изображения.Это преобразование является обратной позе.
   2. Примените внутреннюю матрицу камеры к относительной координате камеры, чтобы получить однородную координату изображения.
   3. Преобразует однородную координату изображения в неоднородную координату.
   4. Примените модель искажения, чтобы определить положение изображения мировой точки на фокальной плоскости.

   Обозначение преобразования точек

   \ (\ begin {bmatrix} x \\ y \\ w \ end {bmatrix} = \ underbrace {\ left [\ begin {array} {ccc} && \\ & \ mathbf {K} & \\ && \ end {array} \ right]} _ {\ mathrm {intrinics}} \ underbrace {\ left [\ begin {array} {ccc | c} &&& \\ & \ mathbf {R} && \ mathbf {t} \\ &&& \ конец {массив} \ right]} _ {\ mathrm {обратная \ поза}} \ begin {bmatrix} X \\ Y \\ Z \\ 1 \ end {bmatrix} \)

   \ (\ begin {bmatrix} x ‘\\ y’ \ end {bmatrix} = \ begin {bmatrix} \ mathrm {distort} _ {x} \! \! \ Left (\ displaystyle \ frac {x} {w } \ right) \\\ mathrm {искажать} _ {y} \! \! \ left (\ displaystyle \ frac {y} {w} \ right) \ end {bmatrix} \)

   Обозначение преобразования осей

   \ (\ begin {bmatrix} x \\ y \\ w \ end {bmatrix} = \ underbrace {\ left [\ begin {array} {ccc} && \\ & \ mathbf {K} & \\ && \ end {array} \ right]} _ {\ mathrm {intrinics}} \ underbrace {\ left [\ begin {array} {ccc | c} &&& \\ & \ mathbf {R} ^ {\ top} && — \ mathbf { R} ^ {\ top} \ mathbf {t} \\ &&& \ end {array} \ right]} _ {\ mathrm {inverse \ pose}} \ begin {bmatrix} X \\ Y \\ Z \\ 1 \ конец {bmatrix} \)

   \ (\ begin {bmatrix} x ‘\\ y’ \ end {bmatrix} = \ begin {bmatrix} \ mathrm {distort} _ {x} \! \! \ Left (\ displaystyle \ frac {x} {w } \ right) \\\ mathrm {искажать} _ {y} \! \! \ left (\ displaystyle \ frac {y} {w} \ right) \ end {bmatrix} \)

   Изображение указывает на линии

   1. Примените модель обратного искажения, чтобы неискажать точки изображения.Это помещает их в геометрию камеры-обскуры.
   2. Преобразуйте координату изображения в однородную координату с весом \ (w \). Можно использовать любое действительное, отличное от нуля \ (w \), но два общих — это 1 или расстояние от центра камеры до мировой точки.
   3. Умножьте координату однородного изображения на значение, обратное внутренней матрице камеры. Этот вектор является вектором направления линии между точкой и центром камеры в координатах относительно камеры.
   4. Примените поворот позы камеры (обратный матрице точечного преобразования) к вектору направления.\ top \ right | \ right | \) — расстояние от центра камеры (расположение входного зрачка) до мировой точки.

      Размер пикселя и матрицы, ее разрешение и апертура в камере смартфона

      Популярность смартфонов стремительно растет уже более 10 лет. Конечно, компании адекватно реагируют на огромный спрос, постоянно совершенствуя свои модели. Традиционно конкурентоспособность любого устройства зависит от его цены, функциональности и характеристик. Цена и функциональность в этой статье не рассматриваются.Но в целом конкуренция вынуждает компании интенсивно расширять функциональность и проводить гибкую ценовую политику. В итоге современный бюджетный смартфон стоимостью несколько сотен долларов уже предоставляет возможности, которые кажутся безграничными по сравнению с моделями 5-летней давности.

      Blackview MAX 1 Проектор Мобильный телефон с функцией проектора, режим рабочего стола в Android Q 10 и складные смартфоны прекрасно иллюстрируют эту тенденцию. Фактически современный смартфон превратился в универсальный карманный компьютер с достаточно качественными мультимедийными функциями, включая камеру, проектор и т. Д.

      Конечно, конкурентоспособность требует постоянного улучшения всех компонентов, включая производительность смартфона, камеру, память смартфона, ОС, экран и т. Д. В частности, улучшение камер развивается в двух направлениях.

      Во-первых, компании увеличивают количество различных фотоаппаратов, расширяя возможности съемки. В результате современные мультикамерные смартфоны обеспечивают высокое качество изображения при съемке практически в любых условиях. Список самых популярных дополнительных модулей включает камеры Ultra-Wide, Telefoto, Depth и ToF.

      Сегодня даже в бюджетных моделях часто используются две камеры. Современные флагманы обычно имеют три и более модулей. Более того, Sony анонсировала смартфон с беспрецедентным 8 камерами.

      Во-вторых, компании продолжают традиционно улучшать основные характеристики матриц и линз. В данной статье предлагается более подробный анализ этого аспекта.

      Разрешение, размер пикселя и апертура

      Как известно, матрица формирует изображение с помощью светочувствительных ячеек (фотодатчиков).1 МП соответствует миллиону фотодатчиков на матрице. Они определяют разрешение матрицы и напрямую влияют на качество изображения.

      Несколько лет назад в смартфонах в основном использовалась 0,5-, 1,3-мегапиксельная или 2-мегапиксельная матрица. Лишь у некоторых флагманов были камеры на 5 МП. Стремительное развитие технологии производства фотосенсоров в корне изменило ситуацию. В современных моделях уже используются матрицы с разрешением от 8 МП до 40 МП и даже больше.

      Размер пикселя напрямую влияет на количество поглощаемых фотонов во время экспонирования.Соответственно, эффективность захвата потока фотонов различна для матриц с разными размерами пикселей. Этот фактор напрямую влияет на качество изображения. Его градации:

      — 1,55 мкм-1,40 мкм — высокое качество даже при слабом освещении;

      — 1,40 мкм-1,22 мкм — высокое качество при нормальном освещении, шумы изображения при слабом освещении;

      — 1,12 мкм и менее — высокое качество только при ярком освещении.

      Но увеличение размера пикселя при том же разрешении требует увеличения размера матрицы и оптики, что увеличивает толщину и ширину смартфона.Поэтому компании вынуждены постоянно искать компромиссные решения.

      Яркие детализированные изображения требуют мощного светового потока, который зависит от диафрагмы (степени открытия объектива).

      Соответственно, широкая апертура поглощает больше светового потока. Его размер обозначается буквой «f». Широкая диафрагма обеспечивает макросъемку, эффект боке и т. Д.

      Влияние диафрагмы на качество:

      — f / 2.6, f / 2.4 — низкое качество;

      — f / 2.2, f / 2.0 — обычно используются в бюджетных моделях;

      — ф / 1.8, f / 1,7, f / 1,6 — оптимальная диафрагма.

      Размер датчика изображения

      Матрица представляет собой микросхему со светочувствительными фотодиодами. Как известно, фотодиод под воздействием света формирует электрический сигнал, который впоследствии преобразуется в цифровой сигнал. Фактически матрица выполняет функцию пленки в традиционных фотоаппаратах. В дальнейшем информация об изображении поступает в процессор, который преобразует его и отправляет в хранилище смартфона. В среднем этот процесс длится 0.2-0,3 секунды.

      При этом качество картинки напрямую зависит от размера матрицы.

      В современных моделях используются матрицы с диагональю:

      — 1/3 ″ — бюджетные смартфоны;

      — 1 / 2,9 ″, 1 / 2,8 ″ — модели среднего уровня;

      — 1 / 2,6 ″, 1 / 2,3 ″ — флагманские смартфоны.

      Например, диагональ 12-мегапиксельной матрицы Sony IMX386 в Xiaomi Mi Mix 2 составляет 1 / 2,9 ″ (6,2 мм), а размер пикселя — 1,25 мкм.

      Соотношение между размером матрицы и пикселем

      Конечно, большое количество пикселей (разрешение) требует увеличения их плотности.

      Но для постоянного размера матрицы это требует уменьшения размера пикселей с уменьшением поглощения света каждым из них. Таким образом, только выбор оптимального соотношения сторон может обеспечить максимальное качество изображения.

      Из маркетинговых соображений большинство компаний часто не указывают размер пикселей, указывая только разрешение матрицы. Но разрешение не характеризует эффективность поглощения света, а, как следствие, реальное качество снимков.

      Сегодня компании экспериментируют с этим соотношением.Samsung Galaxy S6 отлично продемонстрировал очень удачное сочетание.

      При тех же характеристиках он явно выигрывает по сравнению с iPhone 6.

      Кроме того, Samsung Galaxy S7, S8, S9 с 12-мегапиксельной матрицей также демонстрируют отличное качество за счет большого размера пикселей.

      Технология Super Pixel (Quad Pixel, Quad Bayer, TetraCell)

      Достигнув огромного разрешения (48 мегапикселей, 64 мегапикселя и более), компании начали искать другие способы дальнейшего улучшения камеры.В результате была разработана технология Super Pixel с использованием Pixel Binning. Фактически, этот алгоритм объединяет четыре маленьких пикселя в один большой пиксель с помощью фильтров.

      Практически все лидеры используют эту технологию. Sony называет это Quad Bayer, Samsung использует термин TetraCell.

      Смешивание пикселей устраняет проблему слабого освещения. Алгоритм объединяет данные RAW из четырех пикселей в один эффективный суперпиксель, обеспечивая максимальное количество захваченного света при одновременном снижении шума изображения.

      Конечно, снижает реальное разрешение изображения. Например, 24-мегапиксельная камера с технологией Super Pixel может обеспечить реальное разрешение всего 6 мегапикселей. Поэтому камеры с низким разрешением редко используют эту опцию. Его эффективность проявляется в матрицах от 40 Мп и выше. В этом случае алгоритм улучшает качество в условиях низкой освещенности за счет уменьшения чрезмерного разрешения.

      Помимо уменьшения разрешения, эта технология также исключает вывод в формате RAW (DNG) из-за потери данных во время объединения пикселей.

      OIS и автофокус

      Многие современные камеры используют OIS (оптическую стабилизацию изображения) для повышения четкости и улучшения фокусировки при съемке в движении или при слабом освещении.

      Фактически, OIS обеспечивает амортизацию для компенсации перемещений камеры во время движения. Механизм оптической стабилизации сглаживает дрожание рук или движение при ходьбе. Функционально OIS заменяет традиционный штатив.

      В бюджетных моделях часто используется цифровая стабилизация вместо более эффективной и дорогой оптической стабилизации.В этом случае алгоритм сглаживает градации размытых кадров.

      Кроме того, почти все современные фотоаппараты имеют автофокус на одном или нескольких объектах. Сегодня компании используют контрастный, фазовый и лазерный автофокус. Но лазерный автофокус обеспечивает максимальную эффективность.

      Вывод

      1. Разрешение датчиков изображения в камерах смартфонов практически достигло максимума. Его дальнейшее увеличение уже ограничено уменьшением захваченного света из-за уменьшения размера пикселя.Судя по всему, дальнейшее совершенствование камер будет основано на увеличении размера матрицы и улучшении алгоритмов обработки сигналов.

      2. С другой стороны, даже среднебюджетные модели обеспечивают достаточно высокое качество для любительской фотографии. Многие дорогие смартфоны уже успешно конкурируют с традиционными фотоаппаратами за качество изображения.

      В этом видео демонстрируется новейший инновационный датчик изображения Sony IMX686 для смартфонов.

      % PDF-1.6 % 227 0 объект> эндобдж xref 227 238 0000000016 00000 н. 0000006706 00000 н. 0000006824 00000 н. 0000006859 00000 н. 0000007065 00000 н. 0000007308 00000 н. 0000007357 00000 н. 0000007378 00000 н. 0000007399 00000 н. 0000008087 00000 н. 0000008591 00000 н. 0000009145 00000 н. 0000009780 00000 н. 0000010361 00000 п. 0000010920 00000 п. 0000011514 00000 п. 0000012083 00000 п. 0000012214 00000 п. 0000012438 00000 п. 0000012662 00000 п. 0000012887 00000 п. 0000013017 00000 п. 0000013149 00000 п. 0000013279 00000 п. 0000013408 00000 п. 0000013539 00000 п. 0000013762 00000 п. 0000013893 00000 п. 0000014025 00000 п. 0000021480 00000 п. 0000021727 00000 п. 0000022344 00000 п. 0000022816 00000 п. 0000023297 00000 п. 0000023565 00000 п. 0000023824 00000 п. 0000024035 00000 п. 0000024342 00000 п. 0000024567 00000 п. 0000024759 00000 п. 0000024979 00000 п. 0000025245 00000 п. 0000025422 00000 п. 0000025600 00000 п. 0000025847 00000 п. 0000026152 00000 п. 0000026431 00000 н. 0000026761 00000 п. 0000027025 00000 п. 0000027276 00000 н. 0000027493 00000 п. 0000027751 00000 п. 0000028017 00000 п. 0000028289 00000 п. 0000028499 00000 н. 0000028764 00000 п. 0000028985 00000 п. 0000029221 00000 п. 0000029444 00000 п. 0000029768 00000 п. 0000030021 00000 п. 0000030216 00000 п. 0000030519 00000 п. 0000030695 00000 п. 0000031008 00000 п. 0000031218 00000 п. 0000031532 00000 п. 0000031841 00000 п. 0000032121 00000 п. 0000032410 00000 п. 0000032647 00000 п. 0000033026 00000 п. 0000033317 00000 п. 0000033643 00000 п. 0000033863 00000 п. 0000034124 00000 п. 0000034434 00000 п. 0000034811 00000 п. 0000035160 00000 п. 0000035405 00000 п. 0000035647 00000 п. 0000035925 00000 п. 0000036126 00000 п. 0000036400 00000 п. 0000036668 00000 н. 0000036920 00000 н. 0000037120 00000 п. 0000037379 00000 п. 0000037637 00000 п. 0000037838 00000 п. 0000038001 00000 п. 0000038164 00000 п. 0000038355 00000 п. 0000038653 00000 п. 0000038958 00000 п. 0000039216 00000 п. 0000039512 00000 п. 0000039825 00000 п. 0000040092 00000 п. 0000040427 00000 п. 0000040598 00000 п. 0000041445 00000 п. 0000041847 00000 п. 0000042360 00000 п. 0000042626 00000 п. 0000042887 00000 п. 0000043112 00000 п. 0000043446 00000 п. 0000043673 00000 п. 0000043865 00000 п. 0000044108 00000 п. 0000044283 00000 п. 0000044541 00000 п. 0000044867 00000 п. 0000045200 00000 п. 0000045421 00000 п. 0000045667 00000 п. 0000045930 00000 п. 0000046144 00000 п. 0000046401 00000 п. 0000046621 00000 п. 0000046850 00000 п. 0000047069 00000 п. 0000047338 00000 п. 0000047530 00000 п. 0000047836 00000 п. 0000048007 00000 п. 0000048340 00000 п. 0000048663 00000 п. 0000048982 00000 п. 0000049266 00000 п. 0000049581 00000 п. 0000049816 00000 п. 0000050203 00000 п. 0000050506 00000 п. 0000050839 00000 п. 0000051061 00000 п. 0000051327 00000 п. 0000051567 00000 п. 0000051851 00000 п. 0000052120 00000 п. 0000052381 00000 п. 0000052635 00000 п. 0000052905 00000 п. 0000053171 00000 п. 0000053384 00000 п. 0000053549 00000 п. 0000053721 00000 п. 0000053913 00000 п. 0000054220 00000 п. 0000054478 00000 п. 0000054783 00000 п. 0000055053 00000 п. 0000055234 00000 п. 0000055875 00000 п. 0000056298 00000 п. 0000056755 00000 п. 0000057046 00000 п. 0000057342 00000 п. 0000057579 00000 п. 0000057930 00000 п. 0000058167 00000 п. 0000058368 00000 п. 0000058624 00000 п. 0000058914 00000 п. 0000059091 00000 п. 0000059370 00000 п. 0000059731 00000 п. 0000060036 00000 п. 0000060412 00000 п. 0000060711 00000 п. 0000060989 00000 п. 0000061221 00000 п. 0000061504 00000 п. 0000061801 00000 п. 0000062108 00000 п. 0000062339 00000 п. 0000062632 00000 п. 0000062875 00000 п. 0000063118 00000 п. 0000063354 00000 п. 0000063724 00000 п. 0000064010 00000 п. 0000064201 00000 п. 0000064547 00000 п. 0000064895 00000 п. 0000065251 00000 п. 0000065555 00000 п. 0000065892 00000 п. 0000066147 00000 п. 0000066468 00000 н. 0000066843 00000 п. 0000067075 00000 п. 0000067467 00000 п. 0000067724 00000 п. 0000068026 00000 п. 0000068328 00000 п. 0000068627 00000 н. 0000068911 00000 п. 0000069148 00000 п. 0000069451 00000 п. 0000069745 00000 п. 0000069964 00000 н. 0000070129 00000 п. 0000070304 00000 п. 0000070500 00000 н. 0000070836 00000 п. 0000071164 00000 п. 0000071450 00000 п. 0000071734 00000 п. 0000071918 00000 п. 0000072609 00000 п. 0000080110 00000 п. 0000080430 00000 п. 0000080752 00000 п. 0000093092 00000 п.

      No related posts.