Размер матрицы фотоаппарата какой лучше: Какой размер матрицы фотоаппарата лучше: таблица размеров

Содержание

Какой размер матрицы фотоаппарата лучше: таблица размеров

Влияние размера матрицы фотоаппарата на качество съемки

Матрица цифрового фотоаппарата — это тот узел фотокамеры, в котором непосредственно формируется изображение. Матрица представляет микросхему с пикселями. При попадании фотона на пиксель образуется сигнал, тем больший, чем большее кол-во фотонов света попадает. Возникающие электрические сигналы обрабатываются процессором камеры и архивируются на карту памяти.

Как выбрать матрицу фотоаппарата и что такое разрешение матрицы фотоаппарата?

От количества пикселей зависит разрешение изображения и уровень шумов. Чем больше количество пикселей на матрице, тем лучше детализация.

На матрице находятся 2592 точки по ширине, 1944 точки по высоте. При перемножении этих величин получается примерно 5 млн пикселей. Такая камера имеет 5 мПа.

Обратите внимание

Пиксели преобразуют свет в ч/б изображение, чтобы картинка получилась цветной используются цветные фильтры. Каждый фильтр фильтрует лучи своего цвета, строя изображение при помощи процессора. Процессор рассчитывает цвет пикселя с учетом полной информации соседних ячеек.

Матрицы, покрытые фильтрами, цвет пропускают хуже, из-за этого изображение получается размытым. Процессор исправляет автоматически или ручной корректировкой четкость изображения, контрастность, яркость, снижает количество шумов на фото.

Типы матриц

Кроме количества пикселей большое значение имеет тип матрицы. Какой лучше тип матрицы фотоаппарата? Здесь каждый выбирает сам.

ПЗС-матрицы (CCD) — устройства со светочувствительными фотодиодами. ПЗС-матрица выпускается большинством ведущих производителей фототехники.
КМОП-матрицы (CMOS) отличаются малым энергопотреблением. Матрицы этой технологии могут иметь систему автонастройки времени экспонирования для отдельного пикселя, что позволяет увеличить фотошироту.

Live-MOS матрицы разрабатывались компанией Panasonic, а в фотоаппаратах впервые появилась у фирмы Olympus. В наше время эту матрицу с возможностью визирования по экрану применяют все крупные производители. Благодаря ей можно получить живое изображение без увеличения шумов.

Есть и другие виды матриц: DX-матрица, матрица Nikon RGB и пр.

ПЗС матрицы собирают картинку в аналоговой версии, а затем оцифровывают. CMOS матрицы оцифровывают каждый пиксель по отдельности. На данный момент на этих матрицах выпускаются больше 90% фотоаппаратов. Технология CMOS дала возможность снимать видео и оснастить этой функцией современные фотоаппараты.

Какая лучше

Очень важный параметр при рассмотрении матрицы — это размер матрицы фотоаппарата в сантиметрах или дюймах. Грубо говоря, физический размер матрицы фотоаппарата — это величина диагонали прямоугольника матрицы (эти характеристики можно найти в инструкции). Большой пиксель матрицы имеет более сильную чувствительность к свету.

Чем меньше пиксель, тем меньше фотонов света он уловит. При равном кол-ве матриц более качественно, с меньшим кол-вом шумов будет снимать камера с большей по размеру матрицей, а значит, большим размером пикселя. Чем больше размер матрицы цифрового фотоаппарата, тем чище от шумов будет съемка в условиях недостаточной освещенности.

При одинаковой пиксельности, площадь каждого пикселя более крупной матрицы естественно больше, а значит светочувствительность и цветопередача у Full Frame матрицы куда лучше.

Это не все характеристики матрицы фотоаппарата. Чувствительность матрицы ISO влияет на качество съемки в темное время суток или при плохой освещенности.

Чем больше ISO можно поставить в настройках, тем лучше получится качество снимков в темноте.

При большой чувствительности может проявиться шум в виде зернистости.

Сравнение размеров матриц

Какой размер матрицы фотоаппарата лучше? Размер матрицы — это параметр аналогичный размеру негатива в пленочном фотоаппарате. Full Frame лучшая матрица имеет размеры близкие к стандартному кадру 35мм негатива. Кадр на пленке имеет размеры 24 на 36мм.

Большинство цифровых компактных фотоаппаратов до 7 мПа имеют матрицу меньшего размера 7,2 на 3,5мм, а больше 7мм — еще более меньшую матрицу 4 на 5мм.

Таким образом, площадь матрицы компактной камеры в 25 р. меньше площади пленочного кадра. Матрица зеркального аппарата более продвинутого уровня, меньше площади кадра в полтора-два раза.

Топовые зеркальные камеры отличаются Full Frame матрицей.

Важно

Какая матрица лучше для фотоаппарата? Размер матрицы может варьироваться от 1/3.2″ (4.0 * 5.

4мм, такие устройства устанавливаются в недорогих бюджетных аппаратах) до 4 / 3″ (18 * 13,5мм , — дорогостоящие цифровые камеры). Есть DX, APS-Cформат (24 * 18 мм для зеркалок).

Самые крупные полнокадровые (36 * 24 мм), среднеформатные (60 * 45 мм) матрицы устанавливаются на более дорогие профессиональные камеры.

Кроп-фактор — соотношение матриц

Кроп-фактор – есть ни что иное как соотношение величины кадра пленки 35mm к величине интегральной микросхемы из светочувствительных элементов фотоаппарата (Kf = диагональ 35мм≈43,3мм / диагональ микросхемы).

Пользуясь кроп-фактором, доступно знать равнозначную видимую дистанцию объектива на своей камере и соотносить объективы другой цифровой фототехники с зеркалами. Этот демонстратор, указывающий на различие меж величинами матрицы в цифровой фотокамере у вас и классическим кадром на пленке при формате 35mm.

Такой фактор важен прежде всего для вычисления расстояния фокуса объектива, когда его нужно установить на различные камеры, и в действительности это очень важно.

Если термин и представляется сложным, в реальности это совершенно не так тяжело.

Ибо кроп-фактор в фотопромысле давно занял важные позиции; обязательно требуется правильное понимание, как возможно пользовать его для сравнения качества работы объективов настолько, чтоб не заострять внимание непосредственно на фотокамере.

Подобные показатели помогут исключить всевозможные разногласия и сумятицу. Освоив понятие кроп-фактора, вам станет доступно производить точный подбор требующихся объективов, совершая покупку и пользуясь цифровой зеркальной фототехникой.

Матрица и глубина резкости

Еще один параметр напрямую зависит от матрицы. Чем больше размер, тем меньше глубина резкости. Именно поэтому компактной камерой можно снимать до горизонта, а зеркалка вдобавок прекрасно справится с выделением объекта и макросъемкой.

Кроп-фактор — параметр соотношения диагонали кадра, который соответствует 35мм пленки и диагонали размера матрицы.

На практике, это значит, что чем меньше размер матрицы, тем больше будет глубина резкости.

Портретная съемка поэтому лучше удастся на камере с большим размером матрицы, а при маленькой матрице задний фон будет оставаться четким независимо от вашего желания.

Это важно для фотографов, которые в ряде случаев предпочитают размытый фон, например, при съемке портретов. Чем больше КРОП фактор, тем менее вероятность получить качественную размытость.

Таким образом, покупателю самому нужно решить проблему какая должна быть матрица на его фотоаппарате. Что важнее компактность или большие размеры камеры, глубина резкости или возможность снимать размытый фон. Идеальных решений пока не разработано. А при равном количестве пикселей нужно выбирать больший размер матрицы.

Чем она крупнее, чем меньше шум при недостатке света.

Источник: http://StuffOnly.net/uroki/osnovy-fotografii/teoriya/matrix.html

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.

Совет

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.

Обратите внимание

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.

Важно

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.

Совет

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.

Источник: https://www.fotosklad.ru/expert/photo/article/razmer-matritsy-vse-chto-nuzhno-znat.html

Матрица цифрового фотоаппарата: 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.

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.
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.
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.

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.

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.

Обратите внимание

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.

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.

Важно

Чистку можно доверить профессионалам из сервисного центра, а можно провести и самостоятельно, в домашних условиях.

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.

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.
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).
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.

Источник: http://Tehnika.expert/cifrovaya/fotoapparat/matrica.html

Какая матрица для фотоаппарата лучше

В 1981 году компания Sony представила миру первый цифровой фотоаппарат. Изобретатели создали цифровой заменитель плёнки — матрицу. Этот прорыв дал возможность делать тысячи снимков и сохранять их в цифровом виде. Качество изображения стало зависеть не только от оптики, но и от размеров и свойств матрицы.

Что же это за свойства? Сначала вспомним, как формируется изображение. Матрица фотоаппарата — это решетка с плотной структурой. Она состоит из крошечных светочувствительных элементов — фотодиодов. Свет, собранный объективом, попадает на матрицу. Фотодиоды преобразуют этот свет в электрический заряд. Далее заряд поступает в процессор.

Он «читает» поступившие заряды и преобразует их в цифровой язык. После этого создается пиксель. Он хранит в себе информацию о яркости и цветовом оттенке, в виде цифр и битов. Каждый пиксель повторяя расположение фотодиода помещается на изображение. Миллионы крошечных пикселей формируют снимок, который записывается на карту памяти.

Матрица — это воспринимающая часть фотоаппарата.

Когда на неё попадают фотоны света, она преобразует их в электричество.

Теперь рассмотрим, какие параметры матрицы влияют на качество картинки:

физический размер;
размер фотодиода.

Два этих параметра влияют на:

светочувствительность;
резкость;
разрешение;
динамический диапазон цветов.

Стандартный размер 35-миллиметровой пленки был взят за основу при создании матрицы. Лучшие камеры обладают 35 мм (24х36 мм) матрицей. Такой размер позволяет захватить максимально много пространства в кадр. Большая матрица имеет ряд преимуществ. Но производство таких сенсоров относительно дорогое. Чтобы сделать технику доступнее, размеры матрицы начали уменьшать.

В любительской зеркальной камере она уменьшена в 1,5 раза – от размера 36х24 мм до размера 15,7х23,6 мм. «Уменьшение в 1,5 раза» называют кроп-фактором. В «мыльницах» матрица уменьшена в 5 раз от 35 мм. Чем меньше размер матрицы — тем меньше пространства она сможет захватить.

При одинаковом месте съемки маленькая матрица обрежет кадр.

Очень частое заблуждение, что меняется фокусное расстояние.

У каждой матрицы есть чувствительность. Она зависит от размера фотодиода. Чем больше фотодиод, тем больше «полезного» света он воспринимает. В последствии камера с большим фотодиодом позволяет:

Фотографировать на больших ISO без цифрового шума.
Использовать более короткую выдержку, чтобы получить резкое изображение.

В матрице с большими пикселями более широкий динамический диапазон цветов. Но нельзя увеличивать размер фотодиода на маленькой матрице. Если это сделать, то уменьшится количество мегапикселей (разрешение).

Посмотрите на характеристики двух камер. Canon 1Ds Mark II – полнокадровая, но из-за большого размера пикселя имеет максимальное разрешение, как и Nikon D7000/5100.

Так происходит, потому что разрешение определяется количеством пикселей на дюйм (ppi или dpi). Чем меньше размер фотодиода — тем больше пикселей поместится в одном дюйме. Один миллион пикселей называют мегапикселем. Но их значимость сильно переоценивают маркетологи. Большое разрешение вам понадобится только при распечатке больших изображений.

Для того чтобы распечатать фотографию 10х15 см, хватит 2 мегапикселя. Для наглядности возьмите любое изображение с большим разрешением. В графическом редакторе уменьшите его на 50%. Сравните два изображения. Они выглядят совершенно одинаково. Вы заметите потерю детализации, только если увеличить масштаб.

Для примера использовался фотоаппарат Nikon D5100.

Отталкиваясь от вышесказанного, можно сделать вывод: физический размер матрицы и её свойства – и есть показатель качества. Для макросъемки важнее детализация изображения и количество пикселей. Для съемок в плохом освещении подойдет более светочувствительная матрица.

Для любительской съемки могут подойти качественные «цифровики» с маленькой матрицей. Снимайте тем, что у вас есть. Ведь для того чтобы получить хорошую фотографию, не нужна дорогая техника.

Какой бы большой ни была ваша матрица, она не обеспечит глубокий смысл снимка или завораживающий пейзаж.

Источник: https://sovetclub.ru/kakaya-matrica-dlya-fotoapparata-luchshe

Фото в нашей жизни

Размеры матриц цифровых фотоаппаратов

В технической характеристике цифрового фотоаппарата размер матрицы может указываться в нескольких единицах измерений: в мегапикселях или пикселях, в частях дюйма, а также физический размер матрицы в миллиметрах (длина и ширина).

Размер матрицы цифрового фотоаппарата в мегапикселях или пикселях несет наименее объективную информацию о качестве матрицы. В этом случае мы знаем количество пикселей. Но, не зная физического размера фотодиода, трудно судить о качестве матрицы.

Размер диагонали матрицы цифрового фотоаппарата более достоверно, но не очень наглядно. Сравнивая диагонали, мы можем только судить, какая матрица больше. Но важную роль играет отношение сторон матрицы. А этой информации мы в данном случае не получим.

Размер матрицы цифрового фотоаппарата, выраженный в миллиметрах несет наиболее достоверную и полную информацию.

Нужно сказать, что все матрицы сравниваются с размером кадра 35мм фотопленки для пленочного фотоаппарата.

Размер кадра фотопленки составляет 36 * 24 мм. Этот размер на сегодняшний день является стандартом. Соответственно, чем ближе размеры матриц цифровых фотоаппаратов приближается к размеру кадра пленочного фотоаппарата, тем лучше матрица.

Ниже приводится таблица наиболее «ходовых» размеров матриц фотоаппаратов.

Таблица размеров матриц цифровых фотоаппаратов

Диагональ вдюймах	Размер матрицы в мм	Кроп – фактор
1/3.2″	4,5 * 3,4	7.9
1/2.7″	5,3 * 3,96	6.7
1/2.0″	6,4 * 4,8	5.6
1/1.8″	7,2 * 5,3	4.8
2/ 3″	8,8 * 6,6	4.0
1/1″	12,8 * 9,6	2.7
4/3″	18,1 * 13,3	2.0
APS-C	22,7 * 13,825,1 * 16,7	1.4 – 1.74
Кадр 35мм пленки	36 * 24	1

Из талицы размеров матриц цифровых фотоаппаратов видно, что ближе всех к полноразмерной матрице подходит матрица формата APS-C.

Матрицы формата APS-C применяются в основном на зеркальных фотоаппаратах.

В последней графе таблицы размеров матриц цифровых фотоаппаратов указан Кроп-фактор. Это коэффициент, характеризующий отношение линейных размеров кадра 35мм фотопленки к соответствующим размерам матрицы цифрового фотоаппарата. И чем он меньше, тем ближе к фотоаппарату с полноразмерной матрице.

Для добавления комментариев вам необходимо зарегистрироваться на сайте.

Источник: http://foto-kan.ru/matritsa-fotoapparata/razmery-matrits-tsifrovykh-fotoapparatov.html

Какая матрица для фотоаппарата лучше: как выбрать

Зная, какая матрица для фотоаппарата лучше, можно не впадать в ступор в магазине при виде двух моделей разных марок, которые выглядят одинаково, но стоят очень по-разному.

Все дело в сенсоре, который и отвечает за то, какое изображение будет получаться и насколько гибкие рамки пользования фотоаппаратом будут у владельца.

Совет

Матрицы цифровых фотоаппаратов делятся на два основных типа по применяемым полупроводникам и технологии считывания информации.

Тип матрицы ПЗС (CCD) — самый распространенный. Это достаточно дешевая технология, информация об изображении считывается последовательно с каждой ячейки.
КМОП матрицы CMOS дороже, но эффективнее в плане скорости работы, поскольку позволяют считывать данные сразу со всех светочувствительных элементов. Такие сенсоры устанавливаются в дорогих камерах, поскольку ни один производитель не пройдет мимо шанса предоставить пользователю возможности съемки с очень малыми выдержками, что в свою очередь усложняет аппаратно-программный комплекс.

Большинство фотоаппаратов пользовательского класса оснащено ПЗС матрицами.

При этом ставится вполне ожидаемое условие: для получения действительно качественных снимков при естественном освещении (или при недостаточном) лучше использовать штатив, поскольку время выдержки будет значительным. Аналогично — не получится делать снимки крайне быстро, поскольку нужно время на получение и обработку изображения.

Некоторые производители решают последнюю проблему достаточно просто: оснащают фотоаппараты буфером памяти. Туда помещаются кадры до обработки, когда ведется съемка в так называемом спортивном режиме — серией за короткий промежуток времени.

Дорогие фотокамеры, оснащенные КМОП матрицами, позволяют делать снимки «с рук» с малой выдержкой, имеют высокую светочувствительность и низкий уровень шума. С помощью такого оборудования можно проводить экспонометрию, снижается время автофокусировки, естественно, легко сделать хороший кадр.

Еще одна технология, которая применяется в самой дорогой фототехнике — многослойные матрицы. Это не очередной пункт в списке «виды матриц». Светочувствительная зона таких аппаратов состоит из трех слоев ПЗС, каждый из которых считывает только один цвет. В результате качество изображения просто потрясает. Техника с данной технологией особо маркируется: 3CCD.

Последнее, что стоит упомянуть, – технологические размеры матриц. ПЗС сенсоры можно сделать маленькими, они построены на кремниевых элементах. А КМОП матрицы достаточно большие, что является еще одним рациональным доводом в пользу их применения в дорогой профессиональной технике.

Количественный показатель качества

Задавая себе вопрос, какая матрица фотоаппарата лучше,- можно достаточно быстро получить ответ без необходимости вникать в технологические особенности. Обратите внимание на следующие характеристики:

заявленное количество мегапикселей в характеристике камеры;
эффективное количество пикселей, которое ответственные производители указывают в документации к фотоаппарату;
возможные размеры изображений, которые можно делать с помощью камеры.

Производители дешевых моделей фотоаппаратов часто лукавят, указывая, прежде всего, размерность картинки и выставляя огромные цифры как эффективный рекламный ход.

Это не говорит о качестве получаемых снимков. Типы матриц фотоаппаратов могут быть разного класса.

Однако если сенсор не имеет достаточной разрешающей способности, большие изображения на выходе будут иметь низкую детализацию и высокий уровень шума.

Еще больше о качестве камеры скажет соотношение между заявленными мегапикселями матрицы и количеством эффективных точек. Это напрямую говорит о применяемой оптике. Если аппаратная часть выполнена ответственно, заявленное и эффективное количество пикселей будет почти одинаково, что не только положительно характеризует продажную цену, но и напрямую отвечает за качество снимков.

Светочувствительность и шумы

Светочувствительность матрицы — еще одна характеристика, которая описывает фотоаппарат. Покупать камеру стоит, ориентируясь на планируемые возможности применения.

Сегодня в документации в графе светочувствительности можно встретить очень высокие цифры — до 51000 и больше. Однако это не говорит напрямую о возможности делать качественные снимки.

Нет и рекомендаций, какой должна быть светочувствительность. Работает все следующим образом:

для получения хорошего изображения требуется обеспечить выдержку, время которой зависит от уровня освещенности и светочувствительности матрицы;
при среднем и низком освещении приходится применять штатив;
если хочется продолжать снимать «с рук», можно программно поменять уровень светочувствительности матрицы в настройках фотоаппарата.

Однако высокая светочувствительность при малой установленной выдержке — это прямой путь к появлению шумов на снимке. Повышенная зернистость, появление мозаики — это те черты, которые раздражают и требуют тщательной вторичной обработки изображения.

Уровень светочувствительности является определяющим только при четком осознании того, в каких именно условиях будет использоваться камера. К примеру, при работе со штативом можно покупать фотоаппарат с высоким показателем, это даст широкие возможности съемки при самых разных освещениях без применения вспышки.

Физическая геометрия сенсора

Физический размер матрицы фотоаппарата в миллиметрах — еще один фактор, который не только напрямую отвечает за качество снимков, но и очень сильно формирует цену камеры.

У самых лучших моделей соотношение размерности, которое основано на стандартном формате пленки 35 мм, близко к единице.

Обратите внимание

Чем дешевле модель, тем выше показатель «кроп», обрезки, который сигнализирует о том, что матрица меньше по габаритам.

Чем меньше площадь сенсора, тем ниже охват визуального пространства перед объективом и:

ниже общее количество света, которое падает на матрицу, следовательно, приходится повышать светочувствительность и увеличивать цифровой шум;
больше теряется малых деталей, появляется размытие, это вызывают малые размеры, до которых преобразуется кадр.

Высокие значения кропа в фотоаппарате также означают, что разница в освещенности объектов в поле зрения фотоаппарата будет сглаживаться, что очень негативно сказывается на снимках, полученных в вечернее время без вспышки, например.

Коэффициент размерности указывается в документации к камере. Неважно, ориентируетесь ли на бюджетную или профессиональную модель — лучше будет купить аппарат с большой в геометрическом смысле матрицей.

Заключение

Невозможно сказать, какая матрица лучше. Выбирать фотоаппарат следует исходя из режимов, в которых он будет использоваться. Невозможно провести и всесторонне сравнение матриц фотоаппаратов – каждая проиграет в каком-то случае.

Правильно предсказанные условия съемок позволят камерам даже с относительно посредственными матрицами делать очень хорошие снимки. Главный фактор, который нужно учитывать обязательно — геометрические размеры матрицы. Тем, кто хочет получать действительно большие изображения в пикселях, также нужно обратить внимание на количество эффективных мегапикселей фотоаппарата.

Источник: https://TehnoPanorama.ru/fotoapparaty/matritsa-fotoapparata-kakaya-luchshe.html

Матрица фотоаппарата – какая лучше?

Ее размер — это очень важный параметр, но сперва стоит познакомиться с самим устройством, что представляет из себя матрица фотоаппарат.

Какая лучше? — с этим мы и разберемся в этой статье, а для этого нужно удариться в изучение всех ее характеристик.

к содержанию ↑

Матрица. Что она из себя представляет?

Матрица — это поверхность, на которую попадает свет и создает электрические импульсы. Это явление обрабатывается процессором, после чего информация записывается в виде цифровых значений. Другими словами, фотодатчик оцифровывает лучи света, которые в дальнейшем мы можем пронаблюдать в виде сделанной фотографии.

к содержанию ↑

Разрешение

Фотодатчик представляет из себя множество датчиков пикселей. Количество этих пикселей характеризует разрешение оцифрованного изображения. Детализация обусловлена числом этих пикселей. Теперь вы понимаете, от чего именно зависит четкость изображения. Для DSLR-камер это количество называется мегапикселями.

Современные технологии имеют до 30 миллионов пикселей. Размер матрицы обратно пропорционально влияет на глубину резкоти фотоснимка. Также этот параметр влияет и на размеры пикселя, только уже прямо пропорционально. Не трудно сделать вывод, что от размеров зависит и светочувствительность, и цветопередача.

Размер матрицы фотоаппарата, какой лучше выбрать? Давайте сперва разберемся с его предназначением.

к содержанию ↑

Физический размер матрицы

Именно этот параметр играет одну из самых главных ролей в работе фотоаппарата. Очевидно, что речь идет про геометрические размеры. Ширина и длина сенсорного датчика измеряется в миллиметрах, а в некоторых камерах может быть переведена в дюймы.

От этого размера зависит и цифровой шум, который возникает при переносе основного сигнала на передатчик фотокамеры. От площади зависит и то, сколько света попадет на сенсор.

В последнее время принято брать во внимание и коэффициент “crop factor”, который показывает отношение сенсора и полного кадра.

Светочувствительность

Светочувствительностью называется свойство пленок или матриц, которые выполнены из материала, чувствительного к свету. Этот параметр характеризует скорость “впитывания” света. По стандартам этот параметр принято обозначать как ISO.

Именно этот показатель указывает на способность усиления сигнала. Все это означает, что высокое значение ISO приведет к большему усилению сигнала, но не получится избежать усиления шумов. Поэтому большие значения — это не всегда показатель качества.

Самое оптимальное значение ISO должно быть где-то 400 единиц.

Вот мы и перешли к самому главному вопросу: какой тип матрицы лучше для фотоаппарата?.

Типы матриц фотоаппаратов

Выделяют следующие типы матриц, которые зависят от вида используемого светофильтра:

RGB — это самый дешевый тип, имеющий самое большое распространение в фото-технике.
RGBW. Модели с таким типом обойдутся чуть дороже, но, как известно, за качество нужно платить. RGBW удобно использовать в слабоосвещенных местах.
RGBE. В таких матрицах установлен фильтр Баера, что положительно сказывается на цветовой гамме фотоснимка. Цвета таких фотографий наиболее максимально приближены к естественным.

Также можно классифицировать датчики по двум разным типам сенсоров:

CCD (ПЗС). Обеспечивает последовательное считывание с ячеек информации.
CMOS (КМОП). Считывает данные отдельно по конкретному адресу нужной ячейки.

В чем же еще их различия?

Матрицы ПЗС требовательны по времени к “созданию” фотографии. Такие устройства невыгодно использовать для быстрой съемки.
Если вы заинтересованы в автоматической фокусировке или экспонометрии, то CMOS типа bsi — это самый лучший вариант для приобретения.
CCD-матрица имеет неоспоримое преимущество над CMOS — это ее малые габариты. Поликремниевый светодиод позволяет достичь меньших размеров этого элемента, но он же пагубно влияет на качество снимков в тех помещениях, которые оборудованы слабым освещением.
В структуре CMOS-матрицы использованы полупроводники из металлооксидных материалов, которые приводят к большему размеру, но позволяют получить лучшее качество фотоснимков.

к содержанию ↑

Что же в итоге лучше?

Объективного мнения на этот счет найти невозможно, поскольку каждая технология имеет неоспоримые достоинства и недостатки. Да и все, по большей степени, зависит от сферы их применения.

к содержанию ↑

Видеоматериал

Надеемся, что, опираясь на прочитанное, вы смогли определить, какой тип матрицы лучше для фотоаппарата для вас. Удачных кадров!

Источник: https://serviceyard.net/gadgets/matritsa-fotoapparata-kakaya-luchshe.html

Матрица фотоаппарата

Никого сейчас не удивишь цифровой фото камерой, каждая из которых наделена матрицей фотоаппарата. Что такое матрица фотоаппарата, почему ее название матрица цифрового фотоаппарата, какие ее функции.

Почти два столетия прошло с тех пор, как был создан первый прототип фотоаппарата. Принцип работы фотокамеры остался прежним: попадание светового потока через объектив и фиксация на светочувствительном элементе. Ранее использовались пленочные элементы с свойственной им химической реакцией. Новая эра фотоаппаратов преподнесла нам цифровые фотокамеры.

Матрица фотоаппарата, а точнее матрица цифрового фотоаппарата — это электронная схема, состоящая из миллионов крошечных светочувствительных диодов, которые реагируют на световой поток, попадающий на них. Один такой светодиод матрицы цифрового фотоаппарата приносит вашему изображению ровно один пиксель.

Теперь представьте себе матрицу фотоаппарата, передающую 12 миллионов пикселей. Сложно? Вовсе нет: 12 мегапикселей — это площадь матрицы в пикселях. К примеру, если соотношение сторон матрицы 3:4, то на матрице цифрового фотоаппарата будет располагаться 3 тысячи пикселей в столбце и таких столбцов 4 тысячи.

Как выглядит матрица фотоаппарата. Какой физический размер матрицы фотоаппарата?

Особенность электроники матрицы цифрового фотоаппарата заключается в накоплении эклектического заряда в зависимости от количества попадающего света на матрицу фотоаппарата.

Если происходит переизбыток энергии на пикселе или группе пикселей матрицы цифрового фотоаппарата, то эта энергия начинает переходить на соседние пиксели.

В результате, когда фотографируете солнце вы получаете световой пучок разной окружности.

Важно

Важно знать: чем качественнее и дороже матрица, а главное, чем больше физический размер матрицы цифрового фотоаппарата, тем больше расстояние между её пикселями, тем менее заметен эффект распределения энергии на соседние пиксели.

Количество пикселей на матрице должно увеличиваться с увеличением качества иили размера матрицы цифрового фотоаппарата. Иначе, новые пиксели теряют свою эффективность. Размер матрицы цифрового фотоаппарата — важная характеристика!

Для начала, что это такое. Раньше, в эпоху пленочных фотоаппаратов с этим было просто — вместо матрицы была светочувствительная пленка-негатив. Стандарт был 35мм (физический размер 24×36 мм).

В современном же цифровом фотоаппарате вместо пленки устанавливается светочувствительная матрица – интегральная микросхема, состоящая из светочувствительных элементов (фотодиодов). Матрица предназначена для преобразования спроецированного на нее оптического изображения в поток цифровых данных.

Фотоматрица оцифровывает («нарезает» на пиксели) то изображение, которое формируется объективом фотоаппарата.

Существуют несколько типов матриц, применяемых в цифровых камерах, основные из которых CCD и CMOS. CCD-матрица обеспечивает лучшие показатели при съемке динамичных и мелких объектов, у нее низкий уровень шума и высокий коэффициент заполнения. CMOS-матрица же используется в изделиях, для которых критична конечная стоимость, благодаря своей недорогой стоимости, низкого энергопотребления.

Итак, физический размер матрицы. Необходимо отметить, что физический размер матрицы — одна из важнейших характеристик фотоаппарата, влияющих на качество получаемых фотографий. Физический размер — это ее геометрический размер (длина и ширина в миллиметрах).

Однако чаще всего размеры фотосенсоров чаще всего обозначают в виде дробных частей дюйма, например 1 / 2.5″. Так как эта величина обратная, то и соответственно, размер матрицы больше, если число после дроби меньше.

Для примера, приведем соотношение наиболее часто используемых матриц:

Диагональ матрицы	Геометрический размер
1 / 3.2″	3.4 х 4.5мм
1 / 2.7″	4.0 х 5.4мм
1 / 2.5″	4.3 х 5.8мм
1 / 2.3″	4.6 х 6.2мм
1 / 1.8″	5.3 х 7.2мм
2 / 3″	6.6×8.8мм
1″	9.6 х 12.8мм
APS-C (матрица, в 1.6 раза меньше APS)	15 х 23мм
полный формат (APS)	24 х 36мм

Проще ориентироваться не на размер матрицы в обратных значениях дюйма, а на кроп-фактор. Кроп-фактор — это коэффициент, показывающий во сколько раз матрица фотоаппарата меньше полного формата. Например, для наиболее распространенного размера матрицы современных мыльниц 1 / 2.3″ кроп-фактор составит 5.62, т.е. матрица в 5.62 раза меньше полноформатной.

Размер матрицы влияет на количество цифрового шума, передаваемого вместе с основным сигналом на матрицу. Наличие цифрового шума, в свою очередь, придает фотографии неестественный вид и создается впечатление, что на фотографии наложена матовая пленка.

Чем больше физический размер матрицы, тем больше ее площадь и тем больше света на нее попадает, в результате чего полезный сигнал матрицы будет сильнее и соотношение сигнал / шум будет лучше.

Это позволяет получать более яркую, качественную картинку с естественными цветами.

Источник: http://nikon3100.ru/statii/matrica-fotoapparata

Какая матрица для фотоаппарата лучше: как выбрать

Покупая фотоаппарат, неважно какой: профессионального класса или рядовой бюджетный компакт для съемок друзей и семьи на природе, хочется, чтобы снимки получались качественными, а сам аппарат давал как можно больше свободы. Зная, какая матрица для фотоаппарата лучше, можно не впадать в ступор в магазине при виде двух моделей разных марок, которые выглядят одинаково, но стоят очень по-разному. Все дело в сенсоре, который и отвечает за то, какое изображение будет получаться и насколько гибкие рамки пользования фотоаппаратом будут у владельца.

Немного технических сведений

Тип матрицы ПЗС (CCD) — самый распространенный. Это достаточно дешевая технология, информация об изображении считывается последовательно с каждой ячейки.
КМОП матрицы CMOS дороже, но эффективнее в плане скорости работы, поскольку позволяют считывать данные сразу со всех светочувствительных элементов. Такие сенсоры устанавливаются в дорогих камерах, поскольку ни один производитель не пройдет мимо шанса предоставить пользователю возможности съемки с очень малыми выдержками, что в свою очередь усложняет аппаратно-программный комплекс.

Большинство фотоаппаратов пользовательского класса оснащено ПЗС матрицами. При этом ставится вполне ожидаемое условие: для получения действительно качественных снимков при естественном освещении (или при недостаточном) лучше использовать штатив, поскольку время выдержки будет значительным. Аналогично — не получится делать снимки крайне быстро, поскольку нужно время на получение и обработку изображения.

Еще одна технология, которая применяется в самой дорогой фототехнике — многослойные матрицы. Это не очередной пункт в списке «виды матриц». Светочувствительная зона таких аппаратов состоит из трех слоев ПЗС, каждый из которых считывает только один цвет. В результате качество изображения просто потрясает. Техника с данной технологией особо маркируется: 3CCD.

Количественный показатель качества

заявленное количество мегапикселей в характеристике камеры;
эффективное количество пикселей, которое ответственные производители указывают в документации к фотоаппарату;
возможные размеры изображений, которые можно делать с помощью камеры.

Производители дешевых моделей фотоаппаратов часто лукавят, указывая, прежде всего, размерность картинки и выставляя огромные цифры как эффективный рекламный ход. Это не говорит о качестве получаемых снимков. Типы матриц фотоаппаратов могут быть разного класса. Однако если сенсор не имеет достаточной разрешающей способности, большие изображения на выходе будут иметь низкую детализацию и высокий уровень шума.

Светочувствительность и шумы

Светочувствительность матрицы — еще одна характеристика, которая описывает фотоаппарат. Покупать камеру стоит, ориентируясь на планируемые возможности применения. Сегодня в документации в графе светочувствительности можно встретить очень высокие цифры — до 51000 и больше. Однако это не говорит напрямую о возможности делать качественные снимки. Нет и рекомендаций, какой должна быть светочувствительность. Работает все следующим образом:

для получения хорошего изображения требуется обеспечить выдержку, время которой зависит от уровня освещенности и светочувствительности матрицы;
при среднем и низком освещении приходится применять штатив;
если хочется продолжать снимать «с рук», можно программно поменять уровень светочувствительности матрицы в настройках фотоаппарата.

Физическая геометрия сенсора

Физический размер матрицы фотоаппарата в миллиметрах — еще один фактор, который не только напрямую отвечает за качество снимков, но и очень сильно формирует цену камеры. У самых лучших моделей соотношение размерности, которое основано на стандартном формате пленки 35 мм, близко к единице. Чем дешевле модель, тем выше показатель «кроп», обрезки, который сигнализирует о том, что матрица меньше по габаритам.

Чем меньше площадь сенсора, тем ниже охват визуального пространства перед объективом и:

ниже общее количество света, которое падает на матрицу, следовательно, приходится повышать светочувствительность и увеличивать цифровой шум;
больше теряется малых деталей, появляется размытие, это вызывают малые размеры, до которых преобразуется кадр.

Заключение

О матрицах простым языком, Гл. 1, Или опять про мегапиксели

Для начала, дадим определение матрице. Матрица — это светочувствительный сенсор преобразующий спроецированное на него через объектив оптическое изображение в электрический сигнал (цифровой аналог фотопленки), который затем с помощью других микросхем фотокамеры преобразуется в поток цифровых данных, который можно записать в файл поместить на носитель информации (карту памяти), а затем посмотреть на мониторе либо распечатать на фотобумаге.

Наверное не одну сотню раз вы слышали, что чем больше в матрице мегапикселей, тем качественней и детализированней будут снимки. Это самое большое заблуждение. Не количество мегапикселей в матрице влияет на картинку, а ее физический размер.

И раз уж обещал обо все рассказывать простым языком и, что у нас на сайте не будет рутинной теории, то расскажу пожалуй на “пальцах”.

Взгляните на эту картинку, здесь схематично представлены матрицы, вернее их физические размеры, каждому цвету соответствует определенный размер матрицы. А ниже будут приведены модели фотокамер с сопоставлением физического размера ИХ матрицы и количеством мегапикселей “затолканным” в нее. Итак, приступим.

На этой картинке видно, как разительно отличаются матрицы по своему размеру. (между прочим прошу обратить ваше внимание на то, что масштаб здесь увеличен).

1) Начнем как полагается с цифры 1. Красным цветом выделена матрица «стандартной» цифровой компактной камеры, ее диагональ измеряется в дюймах и равна 1/2,3″. Такой матрицей снабжено огромное кол-во компакт камер. Для примера я взял популярные на данный момент цифрокомпакты от Canon, а теперь посмотрите на физический размер их матриц и на кол-во «впиханных» в них мегапикселей…. Есть над чем поразмыслить?

		СANON Digital IXUS 100 IS Размер матрицы — 1/2,3″ Число Мпикселей — 12,1
		СANON Digital IXUS 990 IS Размер матрицы — 1/2,3″ Число Мпикселей — 12,1
		СANON Digital IXUS 85 IS Размер матрицы — 1/2,3″ Число Мпикселей — 10
		СANON PowerShot SX1 IS Размер матрицы — 1/2,3″ Число Мпикселей — 12,1
		СANON PowerShot A480 Размер матрицы — 1/2,3″ Число Мпикселей — 10
		СANON PowerShot SX200 IS Размер матрицы — 1/2,3″ Число Мпикселей — 12
		Olympus -SP-565 UZ Размер матрицы — 4/3″ Число Мпикселей — 12

2) Под цифрой 2 показана матрица размером 4/3 дюйма. В основном матрицы такого размера ставит на свои камеры компания Olympus.

Ниже представлены яркие представители семейства Olympus обладающими такими матрицами

Olympus — E-410

Размер матрицы — 4/3″

Число Мпикселей — 10

Olympus -E-P1

Размер матрицы — 4/3″

Число Мпикселей — 13.1

	Узнайте, как правильно выбрать зеркальную фотокамеру и научиться делать отличные фотографии!

3) Под цифрой 3 показана матрица формата APS-C, матрицы этого размера можно встретить на всех популярных моделях цифровых зеркальных фотокамерах начального уровня (т.е. любительских) от Canon и Nikon. Давайте немного углубимся в терминологию. Наверняка вы не раз встречали аббривеатуру DSLR (в интернет или бумажных обзорах по зеркальным фотокамерам). DSLR — (Digital single-lens reflex camera), что означает — Цифровая однообъективная зеркальная камера (однообективная — вовсе не означает, что камера может использует всего один объектив, а означает это что камера не может использовать более одного объектива одновременно; т.е за раз более одного объектива не нацепить)

		Canon — EOS 1000D Формат матрицы — APS-C Размер матрицы — 22,2 x 14,8 мм Число Мегапикселей — 10,1
		Canon — EOS 500D Формат матрицы — APS-C Размер матрицы — 22,3 x 14,9 мм Число Мегапикселей — 15
		Canon — EOS 50D Формат матрицы — APS-C Размер матрицы — 22,3 x 14,9 мм Число Мегапикселей — 15,1
		Nikon — D60 Формат матрицы — APS-C Размер матрицы — 23,6×15,8 мм Число Мегапикселей — 10,1
		Nikon — D5000 Формат матрицы — APS-C Размер матрицы — 23,6×15,8 мм Число Мегапикселей — 12,9
		Sony — A700P Формат матрицы — APS-C Размер матрицы — 23,5×15,6 мм Число Мегапикселей — 12,2
		Sony — A350K Формат матрицы — APS-C Размер матрицы — 23,5 x 15,7 мм Число Мегапикселей — 14,2
		Pentax K-x Формат матрицы — APS-C Размер матрицы — 23,6 х 15,8 мм Число Мегапикселей — 12,4
		Pentax K7 Формат матрицы — APS-C Размер матрицы — 23,4 х 15,6 мм Число Мегапикселей — 14,6

Если вы внимательно рассмотрели таблицу, то у вас наверняка появились вопросы: почему формат один (APS-C), а размеры в миллиметрах разные, да и что это вообще за формат? Отвечаю: размеры данного формата могут варьироваться от 20.7?13.8 мм до 25,1?16,7 мм. APS-C — Advanced Photo System type-C, что означает Усовершенственная фотосистема классического типа.

4) И наконец перейдем к цифре 4. Эта матрица имеет размер 36х24 мм, и равняется по размеру с кадром 35 мм пленки, да, да той пленки на которую вы когда то снимали своими мыльницами от Kodak или Minolta. Матрицу такого размера имеют профессиональные DSLR камеры (это я вас потихоньку приучаю вас привыкать к аббревиатурам), их еще называют полнокадровые или фул фрейм (от full frame) матрицы. Давайте посмотрим на некоторых «монстров», которые имеют их.

		Canon — EOS 5D Размер матрицы — 36 x 24 мм Число Мегапикселей — 12,8
		Canon — EOS 5D Mark II Размер матрицы — 36 x 24 мм Число Мегапикселей — 21,1
		Canon — EOS-1Ds Mark III Размер матрицы — 36 x 24 мм Число Мегапикселей — 21,1
		Nikon — D700 Размер матрицы — 36 x 24 мм Число Мегапикселей — 12,1
		Nikon — D3X Размер матрицы — 36 x 24 мм Число Мегапикселей — 24,5
		Sony — A900 Размер матрицы — 36 x 24 мм Число Мегапикселей — 24,6

Выводы: Увеличение количества пикселей на матрицах маленького размера происходит за счет уменьшения размера этого самого пикселя. А это черевато возникновением таких проблем как «шумы». Если сравнить матрицы фотокамер СANON Digital IXUS 990 IS и скажем Nikon — D700, то вы уведите, что число мегапикселей у них равно, но вот если сравнить размеры их матриц в миллиметрах…., то сразу видно, кто кому даст фору, так что уважаемые читатели не ведитесь на количество пикселей при покупке фотоаппарата, приглядитесь к размеру матрицы и качеству объектива.

Матрица фотоаппарата — какая лучше?

Каждый, кто планирует заниматься фотосъемкой, ответственно подходит к выбору самого устройства. И это правильно. В первую очередь каждый любитель и профессионал обращает внимание на качество матрица. Ее размер — это очень важный параметр, но сперва стоит познакомиться с самим устройством, что представляет из себя матрица фотоаппарат. Какая лучше? — с этим мы и разберемся в этой статье, а для этого нужно удариться в изучение всех ее характеристик.

к содержанию ↑

Матрица. Что она из себя представляет?

к содержанию ↑

Разрешение

Важно! Приставку “мега” можно заменить условным домножением на один миллион.

Важно! Каждый из пикселей формирует лишь одну точку изображения, отсюда следует, что их количество определит детальность фотоснимка.

Размер матрицы фотоаппарата, какой лучше выбрать? Давайте сперва разберемся с его предназначением.

к содержанию ↑

Физический размер матрицы

Важно! При выборе камеры следует выбирать меньшие значения в дюймах, поскольку в характеристиках всегда указывается обратная величина.

Важно! В зависимости от поставленных целей, разберитесь с нашей помощью также в том, зеркальный или цифровой фотоаппарат лучше.

Светочувствительность

Важно! Чем выше это значение, тем меньшее количество световых лучей потребуется для съемки. Такое явление очень полезно, когда нужно работать в слабо освещенном помещении.

Важно! Воздержитесь от таких фотоаппаратов, если не уважаете зернистость.

Самое оптимальное значение ISO должно быть где-то 400 единиц.

Вот мы и перешли к самому главному вопросу: какой тип матрицы лучше для фотоаппарата?.

Типы матриц фотоаппаратов

Выделяют следующие типы матриц, которые зависят от вида используемого светофильтра:

RGB — это самый дешевый тип, имеющий самое большое распространение в фото-технике.
RGBW. Модели с таким типом обойдутся чуть дороже, но, как известно, за качество нужно платить. RGBW удобно использовать в слабоосвещенных местах.
RGBE. В таких матрицах установлен фильтр Баера, что положительно сказывается на цветовой гамме фотоснимка. Цвета таких фотографий наиболее максимально приближены к естественным.

Важно! Не думайте, что высокими характеристиками обладают исключительно профессиональные дорогостоящие модели. Вполне реально сегодня подобрать:

Также можно классифицировать датчики по двум разным типам сенсоров:

CCD (ПЗС). Обеспечивает последовательное считывание с ячеек информации.
CMOS (КМОП). Считывает данные отдельно по конкретному адресу нужной ячейки.

В чем же еще их различия?

Матрицы ПЗС требовательны по времени к “созданию” фотографии. Такие устройства невыгодно использовать для быстрой съемки.
Если вы заинтересованы в автоматической фокусировке или экспонометрии, то CMOS типа bsi — это самый лучший вариант для приобретения.
CCD-матрица имеет неоспоримое преимущество над CMOS — это ее малые габариты. Поликремниевый светодиод позволяет достичь меньших размеров этого элемента, но он же пагубно влияет на качество снимков в тех помещениях, которые оборудованы слабым освещением.
В структуре CMOS-матрицы использованы полупроводники из металлооксидных материалов, которые приводят к большему размеру, но позволяют получить лучшее качество фотоснимков.

Важно! Независимо от того, как часто и в каких целях вы будете использовать новую технику, лучше побеспокоиться сразу о том, чтобы поставить хорошие батарейки для фотоаппарата.

к содержанию ↑

Что же в итоге лучше?

Важно! Наверняка вам не захочется просто складировать готовые снимки, тем более если они будут получаться интересными и яркими. Сохраните себе в закладки предложенные ниже статьи, которые вам пригодятся в будущем:

к содержанию ↑

Видеоматериал

Поделиться в соц. сетях:

Уроки фотографии для начинающих. Размер матрицы цифрового фотоаппарата.

Цифровые фотоаппараты все больше входят в нашу жизнь. Всевозможные новинки фототехники заполнили прилавки магазинов. Правильно сориентироваться в этом многообразии весьма непросто, ведь в характеристиках той или иной модели фигурируют специальные термины и, казалось бы одинаковые фотоаппараты, различающиеся лишь несколькими непонятными циферками, имеют совершенно разную стоимость. Немаловажное значение в формировании цены уделяется такому понятию как матрица цифрового фотоаппарата и размер матрицы цифрового фотоаппарата.

Матрица цифрового фотоаппарата — это одна из основных его частей, преобразующая поступающее на нее с объектива оптическое изображение в цифровое. Следовательно, от матрицы напрямую зависит качество получаемого снимка. Сама матрица состоит из отдельных элементов — пикселов. Из них формируется размер матрицы. Чем большее количество пикселов находится на матрице, тем большее разрешение имеет фотокамера. Например, разрешение в 8 Мегапикселов означает, что на матрице находится 8 миллионов пикселов.

Таким образом, чем большее количество пикселов имеет матрица, тем размер самих пикселов меньше и, соответственно, четкость получаемого изображения выше.

Однако тут есть и обратная сторона. Чем больше пикселов расположено на матрице — тем больше шумов будет на изображении. Однако заметить эти шумы можно лишь просмотрев полноразмерное изображение, что в быту нам практически никогда не нужно. Однако если Вы профессиональный фотограф, либо продаете свои работы в фотобанки, то Ваши работы будут просматривать на максимальном увеличении. Поэтому в таких случаях лучше или не гнаться за очень высокими значениями мегапикселов, выбирая фотокамеру со стандартной матрицей и разрешением 8-10 Мегапикселов, либо использовать матрицу большего размера, тогда шумы будут незаметны.

В настоящее время самыми распространенными типами матриц являются CCD и CMOS. В любительских цифровых фотоаппаратах в основном используются матрицы CCD , позволяющие считывать сигнал сверху вниз и слева направо. Более дорогие, профессиональные модели имеют матрицу CMOS, где считывание сигнала происходит с любого места матрицы. На обоих типах матриц можно получить очень качественные снимки, так что выбор размера матрицы цифрового фотоаппарата, типа матрицы зависит только от Вашего кошелька и цели, которую Вы ставите при покупке фотоаппарата.

Уроки фотографии для начинающих. Главная.

Использование материалов разрешено только при условии размещения активной ссылки на сайт www.photo-lesson.ru

Матрица в фотоаппарате – что это такое? какие бывают?

Формирование изображения в фотокамере

Типы матриц

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:

Размер
Количество пикселей
Чувствительность
Динамический диапазон
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.

Источник: https://my-photocamera.ru/ustrojstvo/osnova-fotokamer-matrica-fotoapparata.html

Матрица фотоаппарата — ее устройство, характеристики, рекомендации по выбору

Матрица фотоаппарата – один из основных компонентов современной фототехники. На ее поверхности строится изображение, которое фиксируется чувствительными элементами (их называют пикселями).

Существует множество эффективных алгоритмов дальнейшей обработки сигнала, но именно матрица стоит в самом начале электронного тракта фотокамеры и в наибольшей степени влияет на качество фотоснимка.

До появления матрицы использовалась пленка. Принципиально устройство фотоаппарата с тех пор изменилось мало.

Изображение, как и раньше, строится объективами разных типов на светочувствительной поверхности, а далее посредством различных технологических процессов переносится либо на бумагу, либо на дисплей компьютера.

Но матрица имеет перед пленкой одно существенное преимущество – мгновенное получение результата. Именно это главным образом и определило повсеместное применение матриц в качестве фотосенсоров.

Устройство и типы матриц

Современная матрица — это микросхема, поверхность которой состоит из множества чувствительных к свету элементов. Каждый элемент является самостоятельным светоприемником, преобразующим падающий на него свет в электрический сигнал, который после предварительной обработки записывается на карту памяти. Изображение, которое мы видим, состоит из совокупности записанных в цифровом виде сигналов с каждого элемента, а значит, имеет дискретную структуру.

Существует две технологии преобразования света в сигнал, на которых может работать матрица фотоаппарата. Первая основана на свойстве полупроводниковых диодов накапливать электрический заряд под воздействием света, и носит название ПЗС (прибор с зарядовой связью) или CCD (то же самое по-английски).

Вторая технология также использует накопление заряда, но в качестве приемника применяется не диод, а транзистор, что позволяет организовать усиление сигнала непосредственно в самом светочувствительном элементе. Эта технология называется КМОП (расшифровка мало что скажет неспециалисту, приводить ее не буду) или CMOS по-английски.

Соответственно существуют и два типа матриц – ПЗС и КМОП.

Первая матрица работала по технологии ПЗС, поскольку эта технология проще и была внедрена первой.

Сейчас более перспективным считается принцип КМОП, поскольку предварительное усиление сигнала непосредственно в элементе матрицы позволяет повысить чувствительность, снизить шумы, сократить энергопотребление и уменьшить стоимость матрицы. Несмотря на это, ПЗС матрицы все еще продолжают использоваться и сегодня.

Элементы, из которых состоит матрица фотоаппарата, способны фиксировать только интенсивность падающего на них света.

Для того, чтобы записать цвет, необходимо, как минимум, три таких элемента (такое количество связано с особенностями восприятия цвета человеческим глазом, имеющим три вида колбочек), каждый из которых отвечает за свою область спектра.

Чтобы реализовать цветовую чувствительность, перед каждым элементом ставится светофильтр, который пропускает только вполне определенный цвет – красный, зеленый или синий (модель RGB – Red-Green-Blue – которая используется в подавляющем большинстве матриц).

Таким образом, получается, что матрица состоит из набора трех видов сенсоров, при этом располагаться они могут разными способами – четырехугольником, у некоторых матриц шестиугольником, да и количество элементов разного цвета может быть разным.

Например, в широко распространенном фильтре Байера на каждый красный и голубой элемент приходится два зеленых, при этом они еще и распределены случайным образом.

Это сделано, чтобы смоделировать повышенную цветовую чувствительность человеческого глаза к зеленому цвету.

А что же тогда такое всем известный пиксель? Это легко понять, если представить себе, что фотоаппарат работает так же, как глаз. Изображение строится зрачком (объектив), воспринимается сетчаткой с палочками и колбочками (матрица) и обрабатывается мозгом (процессор). Собственно саму картинку мы видим мозгом, ведь структура сетчатки так же дискретна, как и матрица фотоаппарата.

Так вот пиксель – это логическая структура, формирующаяся в результате обработки сигнала процессором фотоаппарата по специальным алгоритмам. Пиксель может состоять и из одного светочувствительного элемента, и из трех и более.

Например, в уже знакомом нам фильтре Байера цвет каждого элемента вычисляется по информации, полученной от окружающих его элементов, а следовательно, пиксель состоит из одного светочувствительного элемента.

У разных матриц и алгоритмов это может быть по-разному.

По большому счету, нам все сказанное не так важно. На технологическом поле бьются производители фототехники, выпуская все более совершенные матрицы и постоянно улучшая алгоритмы обработки изображений.

Что действительно нужно понимать, так это то, что для нас как пользователей, матрица состоит из пикселей, каждый из которых является элементом изображения, несущим информацию об интенсивности света и его цвете.

А алгоритм обработки мы вообще вряд ли узнаем, поскольку свои ноу-хау производители берегут как зеницу ока.

Мы рассмотрели, как устроена матрица фотоаппарата, а теперь перейдем к ее основным характеристикам, понимание смысла которых поможет вам правильно выбрать хороший фотоаппарат.

Размер матрицы

Самая важная характеристика. И вот почему. Любой приемник излучения обладает шумами, т. е. на полезный сигнал всегда накладывается паразитный шум. Матрица не является исключением.

Из теории известно, что чем больше света поступает в приемник излучения, тем меньше относительное влияние шума.

Отсюда следует очевидный вывод: чем больше площадь чувствительного элемента, тем больше на него падает света, тем меньше шум.

Таким образом, чтобы матрица меньше шумела, она должна иметь больше размер и меньше пикселей. В этом случае можно будет снимать с большей чувствительностью ISO, с длинными выдержками, в темное время суток, ночью и т. д. и получать при этом фотографии высокого качества. Рассмотрим, какие размеры имеют современные матрицы.

Исторически сложилось так, что вместо того, чтобы просто указать размеры, например в миллиметрах, для обозначения размеров матриц используются малопонятные и запутанные величины типа 1/2,7”. Это длина диагонали матрицы в долях дюйма (надо же такое придумать!).

Тем не менее, такое обозначение указывается наиболее часто, и есть мнение, что это делается специально, чтобы запутать потребителя, поскольку производители не очень любят афишировать размер матрицы.

С размером тесно связано понятие кроп фактора – отношения диагонали полного кадра к диагонали матрицы, который также не вполне очевиден, но часто указывается в характеристиках фотоаппарата.

Самая большая матрица из доступных (среднеформатные мы здесь рассматривать не будем из-за их очень высокой стоимости) имеет размер полного кадра 24х36 мм (кадр малоформатной пленочной камеры). Такая матрица применяется в полнокадровых зеркалках и дорогих беззеркальных фотоаппаратах. Отличается высокой чувствительностью, малыми шумами и отличным качеством изображения.

Все остальные матрицы меньше. Самые маленькие используются в компактных любительских мыльницах, они же имеют и самые низкие характеристики. Зато и цена таких фотоаппаратов весьма доступна. Рекомендация здесь одна: покупайте фотоаппарат с большей матрицей.

Разрешение матрицы

Вторая важная характеристика. Отвечает за детализацию изображения. Измеряется в миллионах пикселей – мегапикселях (МПикс.). Чем больше разрешение, тем большего формата фотографию можно напечатать и больше увеличить изображение на мониторе. Иными словами, тем большее количество информации несет цифровой снимок.

К сожалению, эта характеристика сильно пострадала в маркетинговых войнах производителей фототехники. Когда цифровая фотография только начиналась, разрешение действительно было главным параметром матрицы.

Тогда матрица фотоаппарата мыльницы имела разрешение 3 – 4 МПикс., а у профессиональных зеркалок около 6. Этого мало, поскольку с 6 МПикс.

можно напечатать фотографию размером не более А4, а ведь это профессиональная камера!

Но потом началась гонка мегапикселей, которая привела к тому, что качество изображения недорогой мыльницы с 16 МПикс. стало хуже, чем у зеркалки с 10 МПикс. Маленькая матрица 1/2,7” просто не в состоянии обеспечить приемлемый световой поток для 16 МПикс. втиснутых в 5,27х3,96 мм.

Снимок получается шумным, шумоподавляющие алгоритмы замыливают картинку, четкость падает. В общем, беда. А ведь с 16 МПикс можно было бы легко напечатать фотографию 40х30 см и даже больше (!).

Правда, в случае матрицы большего размера (например, формата APS-C размером 25,1×16,7 мм) , а не с той, о которой я говорю.

Вы сами должны решить, фотографии какого формата будете печатать или рассматривать на мониторе.

А рекомендация здесь состоит в том, что предпочтительнее выбрать матрицу с меньшим разрешением, но с большим размером, она точно будет работать лучше.

Например, для матриц упомянутого выше формата APS-C оптимальным можно считать разрешение 12 – 16 МПикс. А часто ли вы печатаете фотографии формата А3?

Светочувствительность матрицы

Эта характеристика определяет возможность матрицы регистрировать слабые световые потоки, т. е. снимать в темноте или с короткими выдержками. Определяется в единицах международного стандарта ISO.

Как мы уже говорили выше, чем больше чувствительность, тем больше шумов. Матрица фотоаппарата типа КМОП шумит меньше, чем ПЗС. Большая по размерам меньше, чем маленькая. С меньшим разрешением меньше чем с большим.

Обычно фотоаппарат настроен по умолчанию на чувствительность 100 ISO. Качественные крупные матрицы на 200 ISO. Рекомендую снимать с как можно меньшей чувствительностью.

Повышение чувствительности приводит к шумам и оправданно только тогда, когда по-другому снять кадр вообще невозможно, например, ночью без штатива или быстродвижущийся объект в условиях недостаточной освещенности.

Во всех остальных случаях устанавливайте чувствительность как можно меньше.

Соотношение сигнал/шум матрицы

Этот параметр как раз и отражает шумность матрицы. Практически мы уже рассмотрели, как матрица фотоаппарата создает шумы и от чего они зависят.

Добавлю лишь то, что кроме типа, размера, чувствительности, шум зависит еще и от температуры матрицы, чем она выше, тем шум больше. А при интенсивной работе матрица нагревается.

В беззеркальных фотоаппаратах матрица работает постоянно, а в зеркалках только в момент срабатывания затвора, поэтому при прочих равных условиях матрицы даже любительских зеркальных фотоаппаратов шумят меньше.

Борьба с шумом это отдельная тема. Развитие цифровой техники идет очень быстрыми темпами и с каждым годом матрицы становятся все более совершенными. Шум можно значительно уменьшить при обработке снимков в фоторедакторах, но помните, что даже великий Photoshop не всемогущ, поэтому старайтесь придерживаться рекомендаций, которые давались выше.

На этом рассмотрение матриц можно завершить. Надеюсь, что современная матрица, пришедшая на смену пленке, не разочарует вас, поэтому снимайте, экспериментируйте и учитесь! И не экономьте на матрице, хотя эта рекомендация уже из другой области.

Источник: http://fotoapparat-expert.ru/matrica-fotoapparata-ee-ustrojstvo-xarakteristiki-rekomendacii-po-vyboru.html

Матрица фотоаппарата

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!

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?

Размер
Разрешение
Соотношение сигнал-шум
Уровень светочувствительности
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:

Уровень шума фотографии
Глубину и насыщенность ее цвета
Динамический диапазон
Размер фотокамеры

Больший размер матрицы обеспечивает:

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.
Широкий динамический диапазон
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:

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:

Уровень шумов. Как уже было сказано выше, меньший размер пикселя предполагает высокий уровень шумов.
Уровень шевеления. Чем меньше размер пикселя, тем выше его чувствительность к дрожанию и смещению камеры.
Высокие требования к объективу камеры. Чем меньше размер пикселя, тем более высокая разрешающая способность объектива потребуется для качественных снимков.
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.

Источник: http://top100photo.ru/blog/azbuka-fotografii/matrica-fotoapparata

Матрица фотоаппарата

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

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. Дополнительно о количестве мегапикселей.

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.

Источник: https://vybrat-tekhniku.ru/ustroystvo/matrica.html

Матрица фотоаппарата

Теперь представьте себе матрицу фотоаппарата, передающую 12 миллионов пикселей. Сложно? Вовсе нет: 12 мегапикселей — это площадь матрицы в пикселях. К примеру, если соотношение сторон матрицы 3:4, то на матрице цифрового фотоаппарата будет располагаться 3 тысячи пикселей в столбце и таких столбцов 4 тысячи.

Как выглядит матрица фотоаппарата. Какой физический размер матрицы фотоаппарата?

В результате, когда фотографируете солнце вы получаете световой пучок разной окружности.

В современном же цифровом фотоаппарате вместо пленки устанавливается светочувствительная матрица — интегральная микросхема, состоящая из светочувствительных элементов (фотодиодов). Матрица предназначена для преобразования спроецированного на нее оптического изображения в поток цифровых данных.

Для примера, приведем соотношение наиболее часто используемых матриц:

Диагональ матрицы	Геометрический размер
1 / 3.2″	3.4 х 4.5мм
1 / 2.7″	4.0 х 5.4мм
1 / 2.5″	4.3 х 5.8мм
1 / 2.3″	4.6 х 6.2мм
1 / 1.8″	5.3 х 7.2мм
2 / 3″	6.6×8.8мм
1″	9.6 х 12.8мм
APS-C (матрица, в 1.6 раза меньше APS)	15 х 23мм
полный формат (APS)	24 х 36мм

Это позволяет получать более яркую, качественную картинку с естественными цветами.

Источник: http://nikon3100.ru/statii/matrica-fotoapparata

Маленькая матрица против большой. Видеоурок

Фотография сегодня – новая религия: в неё веришь, её обожаешь, её боишься, вожделеешь новую камеру или объектив. Замещаешь фотокарточками собственное «Я», будто без фотокарточек ты не существуешь, а когда она есть – существуешь. И все технические аспекты фотокамер кажутся получают гораздо более важными, чем на самом деле. Поэтому споры об оптике, камерах, матрицах – бесконечны.

Попробуем вклиниться в спор людей, предпочитающих большие матрицы и маленькие. Владельцы первых говорят, что у них больше динамический диапазон (хотя они не представляют, как его можно использовать), что в принципе большая матрица лучше, т.к. все профи снимают на большие сенсоры. Владельцы камер с маленькими матрицами говорят, что первые – идиоты, потому что для маленьких матриц и оптика компактнее и часто дешевле, и сами камеры миниатюрнее и красивее, а мифическая потеря в каком-то динамическом диапазоне очень спорная…
Иван Диденко в этом уроке решил на конкретных примерах объяснить, в каких случаях маленькие матрицы уступают большим, а в каких – между ними нет никакой разницы.

iPhone	Полнокадровая матрица

При достаточной освещенности качество съёмки айфоном и в 10 раз более дорогой полнокадровой камерой практически одинаково.

iPhone	Полнокадровая матрица

Понятно, что если мы начнём их увеличивать или обрабатывать, очевидная разница вылезет. Но глядя на фотографии с экрана или размещая их, например, в ВК, вы вряд ли увидите разницу.

iPhone	Полнокадровая матрица

Глядя на эти фотографии, можно сказать, что для любителя и старенького айфона вполне достаточно и отдельная камера в общем-то и не нужна.

Недавно Иван уже снимал видеоурок, где сравнивал кроп с полным кадром и уже тогда отметил, что разница между снимками, полученными с помощью первых и вторых, малозаметна.

Съёмочные условия редко бывают идеальными, и как только появился контровой свет, тяжелая тень под парапетом набережной, айфон стал сдавать: ему тяжело вытягивать тени и прижимать светлые места. В то время как у камеры с большой матрицей (справа) вообще нет никаких проблем, она превосходно справляется с ситуацией.

iPhone	Полнокадровая матрица

В этом кадре айфону также не хватает динамического диапазона: цветы внизу – почти чёрные, хотя на фотографии справа они красные, и на небе – больше провалов.

iPhone	Полнокадровая матрица

На снимке, сделанном айфоном, левый край тучек является уже необрабатываемым, а теневую часть здания не высветлена. И в то же время для полнокадровой камеры и тучи, и здание не вызвали никаких сложностей.

iPhone	Полнокадровая матрица

Чтобы выделить главные различия возможностей матриц разных размеров, отбросим в сторону такие критерии как шум, количество цветов. .. Главное – это возможность размывать задний фон и передавать тональный контраст или динамический диапазон.
Когда мы говорим о размытии, понятно, что речь не непосредственно о матрице, а об оптике, которая работает с этой матрицей. На крупных матрицах это сделать проще, на маленьких – гораздо сложнее, и добиться эффекта, как на крупных, невозможно.

Казалось бы, размытие и передача тонального контраста – всего-то, можно прожить и без этого. И можно и нельзя. Именно эти две характеристики отвечают за формирование объёма в кадре, этому был посвящён отдельный урок «Практика создания объёма в фотографии». Объём в кадре – главная характеристика художественной фотографии, потому что именно этот объём позволяет мозгу воспринимать плоское изображение как настоящее объемное пространство, как будто мы смотрим на него реально в жизни.
Конечно, от фотографа требуется мастерство для реализации и первой и второй возможностей. Далеко не в каждой фотографии есть ощущение тонального контраста, передающего объём. И не в каждой фотографии имеет смысл размывать задний фон, часто такое размытие даже мешает. А мастерство необходимо в применении этих потенциальных возможностей крупноформатных камер.

В каких ситуациях большая матрица не является преимуществом? Когда вы ведете нехудожественную съёмку. Репортаж, спортивные соревнования – там, где кадр не должен нести художественный эффект. В таких случаях маленькой матрицы будет вполне достаточно. Тональный контаст вам не нужен, а размытие даже вредно, ведь вам, наоборот, нужна чёткая, качественная фотография. И для этого маленький сенсор обладает даже бОльшими преимуществами.
Резюмируя, постараемся ответить, почему в ряде случаев крупная матрица необходима? Например, Ивану она нужна при съёмке видео, часто в сложных условиях освещения, когда маленький сенсор не сможет выдать хорошую картинку. Большая матрица к тому же позволяет получать качественное по шумам и цветности видео почти в полной темноте.
Но понятно, что большинству людей это совсем не нужно, особенно, если камера используется в личных, а некоммерческих целях.

matlab — Как изменение размера изображения влияет на внутреннюю матрицу камеры?

Примечание. Это зависит от того, какие координаты вы используете в изображении с измененным размером. Я предполагаю, что вы используете систему с отсчетом от нуля (например, C , в отличие от Matlab ), и 0 преобразуется в 0. Кроме того, я предполагаю, что у вас нет перекоса между координатами. Если у вас есть перекос, его также следует умножить на

Краткий ответ : Предполагая, что вы используете систему координат, в которой $ u ‘= \ frac {u} {2}, v’ = \ frac {v} {2} $, да, вы должны умножить $ a_x, a_y, u_0, v_0 $ на 0.5.

Подробный ответ Функция, которая преобразует точку $ P $ в мировых координатах в координаты камеры $ (x, y, z, 1) -> (u, v, S) $:

$$ \ left (\ begin {array} {ccc} a_x & 0 & u_0 \\ 0 & a_y & v_0 \\ 0 & 0 & 1 \ end {array} \ right) \ left (\ begin {array} {ccc} R_ {11} & R_ {12} & R_ {13} & T_x \\ R_ {21} & R_ {22} & R_ {23} & T_y \\ R_ {31} & R_ {32} & R_ {33} & T_z \\ 0 & 0 & 0 & 1 \ end {array} \ right) \ left (\ begin {array} {ccc} Икс \\ у \\ г \\ 1 \ end {array} \ right)

Где $ (u, v, S) -> (u / S, v / S, 1) $, поскольку координаты однородны.

Вкратце это можно записать как $ u = \ frac {m_1 P} {m_3 P}, v = \ frac {m_2 P} {m_3 P} $
, где $ M $ — произведение двух упомянутых выше матриц, а $ m_i $ — i ‘ -я строка матрицы $ M $. (Произведение является скалярным произведением).

Можно подумать об изменении размера изображения:

$$ u ‘= u / 2, v’ = v / 2 $$

Таким образом,

$$ u ‘= (1/2) \ frac {M_1 P} {M_3 P} \\ v ‘= (1/2) \ frac {M_2 P} {M_3 P}

Преобразование обратно в матричную форму дает:

$$ \ left (\ begin {array} {ccc} 0.5 & 0 & 0 \\ 0 & 0,5 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \ end {array} \ right) \ left (\ begin {array} {ccc} a_x & 0 & u_0 \\ 0 & a_y & v_0 \\ 0 & 0 & 1 \ end {array} \ right) \ left (\ begin {array} {ccc} R_ {11} & R_ {12} & R_ {13} & T_x \\ R_ {21} & R_ {22} & R_ {23} & T_y \\ R_ {31} & R_ {32} & R_ {33} & T_z \\ 0 & 0 & 0 & 1 \ end {array} \ right) \ left (\ begin {array} {ccc} Икс \\ у \\ г \\ 1 \ end {array} \ right)

Что равно

$$ \ left (\ begin {array} {ccc} 0.5 a_x & 0 & 0,5 u_0 \\ 0 и 0,5 а_у и 0,5 в_0 \\ 0 & 0 & 1 \ end {array} \ right) \ left (\ begin {array} {ccc} R_ {11} & R_ {12} & R_ {13} & T_x \\ R_ {21} & R_ {22} & R_ {23} & T_y \\ R_ {31} & R_ {32} & R_ {33} & T_z \\ 0 & 0 & 0 & 1 \ end {array} \ right) \ left (\ begin {array} {ccc} Икс \\ у \\ г \\ 1 \ end {array} \ right)

Для получения дополнительной информации см. Форсайт, глава 3 — Геометрическая калибровка камеры.

% PDF-1.4 % 400 0 объект > эндобдж xref 400 109 0000000016 00000 н. 0000003483 00000 н. 0000003712 00000 н. 0000003748 00000 н. 0000004227 00000 п. 0000004392 00000 н. 0000004535 00000 н. 0000004695 00000 н. 0000004839 00000 н. 0000004968 00000 н. 0000005111 00000 п. 0000005240 00000 п. 0000005383 00000 п. 0000005512 00000 н. 0000005655 00000 н. 0000005784 00000 н. 0000005927 00000 н. 0000006056 00000 н. 0000006199 00000 н. 0000006328 00000 п. 0000006471 00000 н. 0000006601 00000 п. 0000006744 00000 н. 0000006874 00000 н. 0000007017 00000 н. 0000007145 00000 н. 0000007288 00000 н. 0000007416 00000 н. 0000007560 00000 н. 0000007688 00000 н. 0000007832 00000 н. 0000007869 00000 н. 0000008225 00000 н. 0000008617 00000 н. 0000009177 00000 н. 0000009264 00000 н. 0000009367 00000 н. 0000009992 00000 н. 0000010142 00000 п. 0000010556 00000 п. 0000011223 00000 п. 0000012683 00000 п. 0000013991 00000 п. 0000014174 00000 п. 0000014232 00000 п. 0000014655 00000 п. 0000014877 00000 п. 0000015541 00000 п. 0000016841 00000 п. 0000017175 00000 п. 0000017458 00000 п. 0000018776 00000 п. 0000024044 00000 п. 0000024387 00000 п. 0000024994 00000 п. 0000026034 00000 п. 0000026702 00000 п. 0000027149 00000 н. 0000027246 00000 п. 0000027739 00000 п. 0000027993 00000 н. 0000028206 00000 п. 0000029544 00000 п. 0000030846 00000 п. 0000031983 00000 п. 0000032805 00000 п. 0000040421 00000 п. 0000426541 00000 н. 0000429274 00000 н. 0000436155 00000 н. 0000440319 00000 п. 0000440383 00000 п. 0000440769 00000 н. 0000440992 00000 н. 0000441064 00000 н. 0000441174 00000 н. 0000441279 00000 н. 0000441328 00000 н. 0000441450 00000 н. 0000441499 00000 н. 0000441630 00000 н. 0000441678 00000 н. 0000441841 00000 н. 0000441889 00000 н. 0000442010 00000 н. 0000442120 00000 н. 0000442301 00000 п. 0000442349 00000 н. 0000442486 00000 н. 0000442624 00000 н. 0000442772 00000 н. 0000442820 00000 н. 0000442942 00000 н. 0000443060 00000 н. 0000443108 00000 н. 0000443241 00000 н. 0000443289 00000 н. 0000443429 00000 н. 0000443477 00000 н. 0000443525 00000 н. 0000443573 00000 н. 0000443621 00000 н. 0000443669 00000 н. 0000443807 00000 н. 0000443855 00000 н. 0000443992 00000 н. 0000444040 00000 н. 0000444088 00000 н. 0000002476 00000 н. трейлер ] / Назад 795936 >> startxref 0 %% EOF 508 0 объект > поток h ޔ Smlu ~ X [lf \ h5۵] hFM (/ j * (_ P | a: S8 $ & | 2f_> а $!% ~ W! =? TjPXP T6b * 9) mѹzc99f} K?) 7 @ jG: ZZp {ܽ Y7u5n [z | # ʸ 鶨 / o 46zw {| `g, UL? 56Ch ‘؛ ku y ҳ) = L!> j; H./{‘-RF5LTZr.25XTi%Ci ו * MUɓx% gg) ~; Żaxbx6BzD`

Как определяются параметры внутренней и внешней камеры? — Поддержка

1. Внешние параметры камеры

2. Из 3D в 2D: внутренние параметры камеры

2.1 Перспективный объектив

2.1.1 Камера без искажения модели
2.1.2 Камера с искажением модели

2.2 Линза рыбий глаз

3. Внешние параметры установки камеры

1.Внешние параметры камеры

Параметры внешней камеры различны для каждого изображения. Их выдают:

T = (T _x, T _y, T _z) положение центра проекции камеры в мировой системе координат.
R матрица вращения, которая определяет ориентацию камеры с углами ω, φ, κ (соглашение PATB).

Если X = (X, Y, Z) является трехмерной точкой в мировой системе координат, ее положение X ‘ = (X’, Y ‘, Z’) в системе координат камеры определяется как:

Рисунок 1.Трехмерная геометрия внешнего вида камеры. Если смотреть от T к 3D-точке X, отображается изображение, видимое на экране. Мировая система координат определяется как Z указывает вверх, Y указывает на север, а X указывает на восток.

2. Из 3D в 2D: внутренние параметры камеры

2.1 Перспективный объектив

2.1.1 Модель камеры без искажений

Пиксельная координата (x _u, y _u) трехмерной точечной проекции без искажения модели определяется как:

Где f — фокусное расстояние в пикселях, а (c _x, c _y) главная точка в пиксельных координатах.

Рис. 2. Геометрия перспективной камеры без искажений. При взгляде от T ‘к 3D-точке X’ изображение отображается на экране, начало системы координат изображения находится в нижнем левом углу изображения. Системы координат изображения (X ‘, Y’, Z ‘) на рисунках 1 и 2 соответствуют друг другу.

2.1.2 Модель камеры с искажением

Лет:

— однородная точка,

квадрат 2D радиуса от оптического центра, R ₁, R ₂, R ₃ радиальный и T ₁, T ₂ тангенциальный коэффициенты искажения
.Искаженная однородная точка в системе координат камеры (x _hd, y _hd)
определяется как:

Пиксельная координата (x _d, y _d) трехмерной точечной проекции с моделью искажения определяется как:

Где f — фокусное расстояние в пикселях, а (c _x, c _y) главная точка в пиксельных координатах.

2.2 Линза рыбий глаз

Дисторсия для объектива «рыбий глаз» определяется следующим образом:

Параметры C, D, E, F, которые описывают аффинную деформацию кругового изображения в координатах
пикселей.
Диагональные элементы аффинной матрицы могут быть связаны с фокусным расстоянием f :

Недиагональные элементы связаны с искажением круга проецируемого изображения,
который в самом общем случае может быть повернутым эллипс.
Коэффициенты p ₂, p ₃, p ₄ полинома:

Где:

Пиксельная координата (x _d, y _d) трехмерной точечной проекции с моделью искажения «рыбий глаз» —
, заданная как

Где:

А (c _x, c _y) — главная точка в координатах пикселей.

Пример:

При использовании объектива Sigma 8 мм на камере Canon 6D с размером изображения 5472 x 3648 пикселей (рис. 3) внутренние параметры могут быть инициализированы следующим образом:

(c _x, c _y) = (5472/2, 3648/2) пиксель — центр круга проецируемого изображения
p ₂ = p ₃ = p ₄ = 0
p ₁ = 1
C = F = 1780 пикселей — радиус окружности изображения
E = D = 0


Рисунок 3.Искажение объектива 8 мм Sigma на Canon 6D.

3. Внешние параметры установки камеры

Установка камеры состоит из нескольких камер, соединенных вместе геометрическими ограничениями. Камерная установка имеет следующие характеристики:

В качестве эталонной (ведущей) принимается одна камера с заданным положением T _м и ориентацией R _м в мировых координатах.
Все остальные камеры являются дополнительными камерами с положением T _s и ориентацией R _s в мировых координатах.
Для каждой дополнительной камеры, относительного перевода Т отн и вращения R отн по отношению к эталонной камере известно.

Положение и ориентация камер вторичной буровой установки определяются по заданию. эталонная (основная) камера такая, что:

Положение Х» из 3D точки отсчета (мастер) камеры системы координат задается:

Положение X ‘ трехмерной точки в системе координат дополнительной камеры задается следующим образом:

После вычисления трехмерной точки в координатах камеры проекция работает так же, как и для любой другой камеры, как описано в разделе 2.

Калибровка камеры и трехмерная реконструкция

9003

0 MatrixReprojThreshold = 3

90I исправленных изображений (которые возвращаются cv :: stereoRectify ()) Подробнее …
758 900

Вычисляет преобразование выпрямления для некалиброванной стереокамеры. Подробнее …

Функции в этом разделе используют так называемую модель камеры-обскуры.В этой модели вид сцены формируется путем проецирования трехмерных точек на плоскость изображения с использованием преобразования перспективы.

\ [s \ vecthree {u} {v} {1} = \ vecthreethree {f_x} {0} {c_x} {0} {f_y} {c_y} {0} {0} {1} \ begin {bmatrix} r_ {11} & r_ {12} & r_ {13} & t_1 \\ r_ {21} & r_ {22} & r_ {23} & t_2 \\ r_ {31} & r_ {32} & r_ {33} & t_3 \ end {bmatrix} \ begin {bmatrix} X \\ Y \\ Z \\ 1 \ end {bmatrix} \]

Таким образом, если изображение с камеры масштабируется с коэффициентом, все эти параметры должны быть масштабированы (умножены / разделены, соответственно) с одинаковым коэффициентом.Матрица внутренних параметров не зависит от просматриваемой сцены. Таким образом, после оценки его можно использовать повторно при фиксированном фокусном расстоянии (в случае зум-объектива). Совместная матрица вращения-сдвига \ ([R | t] \) называется матрицей внешних параметров. Он используется для описания движения камеры вокруг статической сцены или, наоборот, жесткого движения объекта перед неподвижной камерой. То есть \ ([R | t] \) переводит координаты точки \ ((X, Y, Z) \) в систему координат, фиксированную относительно камеры.Приведенное выше преобразование эквивалентно следующему (когда \ (z \ ne 0 \)):

\ [\ begin {array} {l} \ vecthree {x} {y} {z} = R \ vecthree {X} {Y} {Z} + t \\ x ‘= x / z \\ y’ = y / z \\ u = f_x * x ‘+ c_x \\ v = f_y * y’ + c_y \ end {array} \]

На следующем рисунке показана модель камеры-обскуры.

Настоящие линзы обычно имеют некоторое искажение, в основном радиальное искажение и небольшое тангенциальное искажение. Итак, указанная выше модель расширяется как:

\ [\ begin {array} {l} \ vecthree {x} {y} {z} = R \ vecthree {X} {Y} {Z} + t \\ x ‘= x / z \\ y’ = y / z \\ x » = x ‘\ frac {1 + k_1 r ^ 2 + k_2 r ^ 4 + k_3 r ^ 6} {1 + k_4 r ^ 2 + k_5 r ^ 4 + k_6 r ^ 6} + 2 p_1 x ‘y’ + p_2 (r ^ 2 + 2 x ‘^ 2) + s_1 r ^ 2 + s_2 r ^ 4 \\ y’ ‘= y’ \ frac {1 + k_1 r ^ 2 + k_2 r ^ 4 + k_3 r ^ 6} {1 + k_4 r ^ 2 + k_5 r ^ 4 + k_6 r ^ 6} + p_1 (r ^ 2 + 2 y ‘^ 2) + 2 p_2 x’ y ‘+ s_3 r ^ 2 + + s_4 r ^ 4 \\ \ text {где} \ quad r ^ 2 = x ‘^ 2 + y’ ^ 2 \\ u = f_x * x » + c_x \\ v = f_y * y » + c_y \ end {множество}\]

\ (k_1 \), \ (k_2 \), \ (k_3 \), \ (k_4 \), \ (k_5 \) и \ (k_6 \) — коэффициенты радиального искажения.\ (p_1 \) и \ (p_2 \) — коэффициенты тангенциального искажения. \ (s_1 \), \ (s_2 \), \ (s_3 \) и \ (s_4 \) — коэффициенты искажения тонкой призмы. Коэффициенты более высокого порядка не рассматриваются в OpenCV.

На следующем рисунке показаны два распространенных типа радиального искажения: бочкообразное искажение (обычно \ (k_1> 0 \) и подушкообразное искажение (обычно \ (k_1 <0 \)).

В некоторых случаях датчик изображения может быть наклонен в чтобы сфокусировать наклонную плоскость перед камерой (условие Шеймпфуга).Это может быть полезно для измерения скорости изображения частиц (PIV) или триангуляции с помощью лазерного вентилятора. Наклон вызывает искажение перспективы \ (x » \) и \ (y » \). Это искажение можно смоделировать следующим образом, см., Например, [106].

\ [\ begin {array} {l} s \ vecthree {x » ‘} {y’ »} {1} = \ vecthreethree {R_ {33} (\ tau_x, \ tau_y)} {0} {- R_ {13} (\ tau_x, \ tau_y)} {0} {R_ {33} (\ tau_x, \ tau_y)} {- R_ {23} (\ tau_x, \ tau_y)} {0} {0} {1} R (\ tau_x, \ tau_y) \ vecthree {x »} {y »} {1} \\ u = f_x * x » ‘+ c_x \\ v = f_y * y’ » + c_y \ end { множество}\]

, где матрица \ (R (\ tau_x, \ tau_y) \) определяется двумя поворотами с угловым параметром \ (\ tau_x \) и \ (\ tau_y \), соответственно,

\ [R (\ tau_x, \ tau_y) = \ vecthreethree {\ cos (\ tau_y)} {0} {- \ sin (\ tau_y)} {0} {1} {0} {\ sin (\ tau_y)} {0} {\ cos (\ tau_y)} \ vecthreethree {1} {0} {0} {0} {\ cos (\ tau_x)} {\ sin (\ tau_x)} {0} {- \ sin (\ tau_x)} {\ cos (\ tau_x)} = \ vecthreethree {\ cos (\ tau_y)} {\ sin (\ tau_y) \ sin (\ tau_x)} {- \ sin (\ tau_y) \ cos (\ tau_x) } {0} {\ cos (\ tau_x)} {\ sin (\ tau_x)} {\ sin (\ tau_y)} {- \ cos (\ tau_y) \ sin (\ tau_x)} {\ cos (\ tau_y) \ cos (\ tau_x)}.\]

\ [(k_1, k_2, p_1, p_2 [, k_3 [, k_4, k_5, k_6 [, s_1, s_2, s_3, s_4 [, \ tau_x, \ tau_y]]]]) \]

вектор. То есть, если вектор содержит четыре элемента, это означает, что \ (k_3 = 0 \). Коэффициенты искажения не зависят от просматриваемой сцены. Таким образом, они также относятся к внутренним параметрам камеры. И они остаются неизменными независимо от разрешения снятого изображения. Если, например, камера была откалибрована для изображений с разрешением 320 x 240, абсолютно одинаковые коэффициенты искажения можно использовать для изображений 640 x 480 с той же камеры, в то время как \ (f_x \), \ (f_y \), \ ( c_x \) и \ (c_y \) необходимо соответствующим образом масштабировать.


enum	{ cv :: LMEDS = 4, cv :: RANSAC = 8, cv :: RHO = 16 }
	тип алгоритма робастной оценки Подробнее …

enum	{ cv :: SOLVEPNP_ITERATIVE = 0, cv :: SOLVEPNP_EPNP = 1, cv :: SOLVEPNP_P3P = 2, cv :: SOLVEPNP_DLS = 3, cv :: SOLVEPNP_UPNP = 4, cv :: SOLVEPNP_AP3P = 5, cv :: SOLVEPNP_MAX_COUNT }

перечисление	{ cv :: CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH = 1, cv :: CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE = 2, cv :: CALIB_CB_FILTER_QUADS = 4, cv :: CALIB_CB_FAST_CHECK = 8 }

перечисление	{ cv :: CALIB_CB_SYMMETRIC_GRID = 1, cv :: CALIB_CB_ASYMMETRIC_GRID = 2, cv :: CALIB_CB_CLUSTERING = 4 }

перечисление	{ cv :: CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS = 0x00001, cv :: CALIB_FIX_ASPECT_RATIO = 0x00002, cv :: CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT = 0x00004, cv :: CALIB_ZERO_TANGENT_DIST = 0x00008, cv :: CALIB_FIX_FOCAL_LENGTH = 0x00010, cv :: CALIB_FIX_K1 = 0x00020, cv :: CALIB_FIX_K2 = 0x00040, cv :: CALIB_FIX_K3 = 0x00080, cv :: CALIB_FIX_K4 = 0x00800, cv :: CALIB_FIX_K5 = 0x01000, cv :: CALIB_FIX_K6 = 0x02000, cv :: CALIB_RATIONAL_MODEL = 0x04000, cv :: CALIB_THIN_PRISM_MODEL = 0x08000, cv :: CALIB_FIX_S1_S2_S3_S4 = 0x10000, cv :: CALIB_TILTED_MODEL = 0x40000, cv :: CALIB_FIX_TAUX_TAUY = 0x80000, cv :: CALIB_USE_QR = 0x100000, cv :: CALIB_FIX_TANGENT_DIST = 0x200000, cv :: CALIB_FIX_INTRINSIC = 0x00100, cv :: CALIB_SAME_FOCAL_LENGTH = 0x00200, cv :: CALIB_ZERO_DISPARITY = 0x00400, cv :: CALIB_USE_LU = (1 << 17) }

enum	{ cv :: FM_7POINT = 1, cv :: FM_8POINT = 2, cv :: FM_LMEDS = 4, cv :: FM_RANSAC = 8 }
	алгоритм поиска фундаментальной матрицы Подробнее…


	двойной резюме :: calibrateCamera (InputArrayOfArrays objectPoints, InputArrayOfArrays imagePoints, размер IMAGESIZE, InputOutputArray cameraMatrix, InputOutputArray distCoeffs, OutputArrayOfArrays rvecs, OutputArrayOfArrays tvecs, OutputArray stdDeviationsIntrinsics, OutputArray stdDeviationsExtrinsics, OutputArray perViewErrors, int flags = 0, TermCriteria критерии = TermCriteria (TermCriteria :: COUNT + TermCriteria :: EPS, 30, DBL_EPSILON))
	Находит внутренние и внешние параметры камеры из нескольких представлений шаблона калибровки.Подробнее …

double	cv :: calibrateCamera (InputArrayOfArrays objectPoints, InputArrayOfArrays imagePoints, Size imageSize, InputOutputArray cameraMatrix, distAutputrysfrays TermCriteria (TermCriteria :: COUNT + TermCriteria :: EPS, 30, DBL_EPSILON))

void	cv :: CalibrationMatrixValues (InputArray cameraMatrix, Size imageSize, double apertureHove, double apertureWext , double & focalLength, Point2d & mainPoint, double & aspectRatio)
	Вычисляет полезные характеристики камеры на основе матрицы камеры.Подробнее …

void	cv :: composeRT (InputArray rvec1, InputArray tvec1, InputArray rvec2, InputArray tvec2, OutputArray rvec3, OutputArrayrrayrvec3, no OutputArray tvec3, no outputArray tvec3, no OutputArray tvec3, no outputArray tvec3, (), OutputArray dr3dr2 = noArray (), OutputArray dr3dt2 = noArray (), OutputArray dt3dr1 = noArray (), OutputArray dt3dt1 = noArray (), OutputArray dt3dr2 = noArray (), OutputdArray (), OutputdArray () 75tray () 75tray () 75tray ( 75) dArray () 75tray ()	Объединяет два преобразования поворота и сдвига.Подробнее …

void	cv :: computeCorrespondEpilines (InputArray points, int whichImage, InputArray F, OutputArray lines)
	Для точек в изображении стереопары вычисляет соответствующие эпилины на другом изображении. Подробнее …

void	cv :: convertPointsFromHomogen (InputArray src, OutputArray dst)
	Преобразует точки из однородного в евклидово пространство.Подробнее …

void	cv :: convertPointsHomogen (InputArray src, OutputArray dst)
	Преобразует точки в однородные координаты и обратно. Подробнее …

void	cv :: convertPointsToHomogen (InputArray src, OutputArray dst)
	Преобразует точки из евклидова в однородное пространство. Более…

void	cv :: correMatches (InputArray F, InputArray points1, InputArray points2, OutputArray newPoints1, OutputArray newPoints2)
	уточняет координаты соответствующих точек. Подробнее …

void	cv :: decoposeEssentialMat (InputArray E, OutputArray R1, OutputArray R2, OutputArray t)
	Разложите основную матрицу для возможных вращений и сдвигов.Подробнее …

int	cv :: разобрать ), перенос (и) и нормаль (и) плоскости. Подробнее …

void	cv :: DecposeProjectionMatrix (InputArray projMatrix, OutputArray cameraMatrix, OutputArray rotMatrix, OutputArray transVect, OutputArray rotMatrixX = noArray (no rotMatrixX = noArray) noArray (), OutputArray eulerAngles = noArray ())
	Разбивает матрицу проекции на матрицу вращения и матрицу камеры.Подробнее …

void	cv :: drawChessboardCorners (InputOutputArray image, Size patternSize, InputArray corners, bool patternWasFound)
	Отображает обнаруженные углы шахматной доски. Подробнее …

cv :: Mat	cv :: EstimationAffine2D (InputArray from, InputArray to, OutputArray inliers = noArray (), int method = RANSAC, double ransacReprojThreshold = 3, size_t maxI 2000, двойная достоверность = 0.99, size_t RefinIters = 10)
	Вычисляет оптимальное аффинное преобразование между двумя наборами 2D точек. Подробнее …

int	cv :: EstimationAffine3D (InputArray src, InputArray dst, OutputArray out, вставки OutputArray, двойной ransacThreshold = 3, двойная уверенность = 0,99)
Computes
Computes
Computes оптимальное аффинное преобразование между двумя наборами трехмерных точек. Подробнее …

cv :: Mat	cv :: EstimationAffinePartial2D (InputArray from, InputArray to, OutputArray inliers = noArray (), int method = RANSAC, double ransacReprojThreshold maxIters = 3, size_ 2000, двойная достоверность = 0.99, size_t RefinIters = 10)
	Вычисляет оптимальное ограниченное аффинное преобразование с 4 степенями свободы между двумя наборами 2D точек. Подробнее …

void	cv :: filterSpeckles (InputOutputArray img, double newVal, int maxSpeckleSize, double maxDiff, InputOutputArray buf = noArray off ())
Filters small noise капли (крапинки) на карте несоответствия. Более…

bool	cv :: find4QuadCornerSubpix (InputArray img, InputOutputArray corners, Size region_size)
	находит субпиксельные углы 9070 с точностью до 9013 …
bool	cv :: findChessboardCorners (Изображение InputArray, Размер patternSize, углы OutputArray, int flags = CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH + CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE)Подробнее …

bool	cv :: findCirclesGrid (Изображение InputArray, Размер patternSize, Центры OutputArray, int флаги, const Ptr & blobDetector, Параметры CirclesGridFinderParameters 75s 75 центры в сетке кругов. Подробнее …

bool	cv :: findCirclesGrid (Изображение InputArray, Размер patternSize, Центры OutputArray, int flags = CALIB_CB_SYMMETRIC_GRID, const Ptr

Mat	cv :: findEssentialMat (InputArray points1, InputArray points2, InputArray cameraMatrix, int method = RANSAC, double prob = 0.999, двойной порог = 1.0, OutputArray mask = noArray ())
	Вычисляет существенную матрицу из соответствующих точек на двух изображениях. Подробнее …

Mat	cv :: findEssentialMat (InputArray points1, InputArray points2, double focal = 1.0, Point2d pp = Point2d (0, 0), int method = RANSAC, double prob = 0.999, двойной порог = 1.0, OutputArray mask = noArray ())

Mat	cv :: findFundamentalMat (InputArray points1, InputArray points2, int method = FM_RANSAC, double param1 = 3., double param2 = 0,99, OutputArray mask = noArray ())
	Вычисляет фундаментальную матрицу из соответствующих точек на двух изображениях. Подробнее …

Mat	cv :: findFundamentalMat (InputArray points1, InputArray points2, OutputArray mask, int method = FM_RANSAC, double param1 = 3., Double param2 = 0.99)


Mat	cv :: findHomography (InputArray srcPoints, InputArray dstPoints, int method = 0, double ransacReprojThreshold = 3, OutputArray mask = noArray (), const int maxIters = 2000, const double trust = 0.995)
	Находит перспективное преобразование между двумя плоскостями. Подробнее …

Mat	cv :: findHomography (InputArray srcPoints, InputArray dstPoints, OutputArray mask, int method = 0, double ransacReprojThreshold = 3)	cv :: getOptimalNewCameraMatrix (InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, Size imageSize, double alpha, Size newImgSize = Size (), Rect * validPixROI = 0, bool centerPrincipalPoint = false)
	Возвращает матрицу на основе новой матрицы параметр свободного масштабирования.Подробнее …

Rect	cv :: getValidDisparityROI (Rect roi1, Rect roi2, int minDisparity, int numberOfDisparities, int SADWindowSize)

Mat	cv :: initCameraMatrix2D (InputArrayOfArrays objectPoints, InputArrayOfArrays objectPoints, InputArrayOfArrays imagePoints, Size .0)
	Находит исходную матрицу камеры из соответствий точек 3D-2D. Подробнее …

void	cv :: matMulDeriv (InputArray A, InputArray B, OutputArray dABdA, OutputArray dABdB)
	Вычисляет частные производные матричного произведения . Подробнее …

void	cv :: projectPoints (InputArray objectPoints, InputArray rvec, InputArray tvec, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, OutputArray imagePrayoints, double AspectArray imagePrayoints) )
	Проецирует трехмерные точки на плоскость изображения.Подробнее …

int	cv :: restorePose (InputArray E, InputArray points1, InputArray points2, InputArray cameraMatrix, OutputArray R, OutputArray t, InputOutputArray mask = noArray ())
Восстановите относительное вращение и перенос камеры из оцененной основной матрицы и соответствующих точек на двух изображениях, используя проверку хиральности. Возвращает количество вставок, прошедших проверку. Более…

int	cv :: restorePose (InputArray E, InputArray points1, InputArray points2, OutputArray R, OutputArray t, double focal = 1.0, Point2d pp = Point2d (0, 0), InputOutputAr mask = noArray ())

int	cv :: restorePose (InputArray E, InputArray points1, InputArray points2, InputArray cameraMatrix, OutputArray R, OutputArray t, double distanceThresh, InputOutputArray mask) = noputArray OutputArray triangulatedPoints = noArray ())

	поплавок резюме :: rectify3Collinear (InputArray cameraMatrix1, InputArray distCoeffs1, InputArray cameraMatrix2, InputArray distCoeffs2, InputArray cameraMatrix3, InputArray distCoeffs3, InputArrayOfArrays imgpt1, InputArrayOfArrays imgpt3, размер IMAGESIZE, InputArray R12, InputArray T12, InputArray R13, InputArray T13, OutputArray R1, OutputArray R2, OutputArray R3, OutputArr ay P1, OutputArray P2, OutputArray P3, OutputArray Q, double alpha, Size newImgSize, Rect * roi1, Rect * roi2, int flags)
	вычисляет преобразования выпрямления для камеры с 3 головками, где все головы на той же линии.Подробнее …

void	cv :: reprojectImageTo3D (несоответствие InputArray, OutputArray _3dImage, InputArray Q, bool handleMissingValues = false, int ddepth = -1)	Reprojects	изображение в трехмерное пространство. Подробнее …

void	cv :: Rodrigues (InputArray src, OutputArray dst, OutputArray jacobian = noArray ())
	Преобразует матрицу вращения в вектор вращения или наоборот наоборот.Подробнее …

Vec3d	cv :: RQDecomp3x3 (InputArray src, OutputArray mtxR, OutputArray mtxQ, OutputArray Qx = noArray (), OutputArray Qy) = noArray (noArray Qy) = noArray (noArray Qy) = noArray )
	Вычисляет RQ-разложение матриц 3×3. Подробнее …

double	cv :: sampsonDistance (InputArray pt1, InputArray pt2, InputArray F)
	Вычисляет расстояние Сэмпсона между двумя точками.Подробнее …

int	cv :: resolveP3P (InputArray objectPoints, InputArray imagePoints, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, OutputArrayOfArrays и флаги	Tvecs10Array, Int1075,	, tvecs108, intArray 900). Поза объекта из 3-х 3D-2D точечных соответствий. Подробнее …

bool	cv :: resolvePnP (InputArray objectPoints, InputArray imagePoints, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, OutputArray rvec, OutputArray flags tvec =, ложь
	Находит позу объекта на основе соответствия точек 3D-2D.Подробнее …

bool	cv :: resolvePnPRansac (InputArray objectPoints, InputArray imagePoints, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, OutputArray rvec, OutputArray 100Guery iterations, false reprojectionError = 8.0, двойная достоверность = 0.99, OutputArray inliers = noArray (), int flags = SOLVEPNP_ITERATIVE)
	Находит позу объекта из соответствий точек 3D-2D с использованием схемы RANSAC.Подробнее …

	двойной резюме :: stereoCalibrate (InputArrayOfArrays objectPoints, InputArrayOfArrays imagePoints1, InputArrayOfArrays imagePoints2, InputOutputArray cameraMatrix1, InputOutputArray distCoeffs1, InputOutputArray cameraMatrix2, InputOutputArray distCoeffs2, размер IMAGESIZE, OutputArray R, T OutputArray , OutputArray E, OutputArray F, int flags = CALIB_FIX_INTRINSIC, TermCriteria критерии = TermCriteria (TermCriteria :: COUNT + TermCriteria :: EPS, 30, 1e-6))
	Калибрует стереокамеру.Подробнее …

void	cv :: stereoRectify (InputArray cameraMatrix1, InputArray distCoeffs1, InputArray cameraMatrix2, InputArray distCoeffs2, Size imageSize, OutputArray R, InputArray R, InputArray T , OutputArray P2, OutputArray Q, int flags = CALIB_ZERO_DISPARITY, double alpha = -1, Size newImageSize = Size (), Rect * validPixROI1 = 0, Rect * validPixROI2 = 0)
	Вычисляет преобразования преобразования для каждой главы калиброванная стереокамера.Подробнее …

bool	cv :: stereoRectifyUncalibrated (InputArray points1, InputArray points2, InputArray F, Size imgSize, OutputArray h2, OutputArray h3, double threshold = 570	5

void	cv :: triangulatePoints (InputArray projMatr1, InputArray projMatr2, InputArray projPoints1, InputArray projPoints2, OutputArray	точек реконструирования	точек 9075Подробнее …

void	cv :: validateDisparity (несоответствие InputOutputArray, стоимость InputArray, int minDisparity, int numberOfDisparities, допустимо int disp12MaxDisparities = 1)	с использованием левого значения	правильный чек. Матрица «стоимость» должна быть вычислена с помощью алгоритма стерео соответствия. Подробнее …

кодирование многовидового видео

Эта глава начинается с введения в проективную геометрию, которая имеет большое значение для получения трехмерных изображений. Используя структуру проективной геометрии, мы описываем модель камеры-обскуры, которая устанавливает геометрическую связь между точкой в трехмерном мире и ее соответствующим положением на двухмерном изображении. В частности, представлены внутренние и внешние параметры камеры, указывающие положение и настройки камеры.Затем для оценки этих параметров, то есть для калибровки камеры, рассматривается практический метод калибровки камеры. Мы переходим к рассмотрению расширения геометрической структуры от случая камеры с одним обзором к корпусу с двумя видами и, наконец, даем сводку параметров и обозначений, используемых в этой диссертации.

Проективная геометрия

Проективная геометрия служит математической основой для создания трехмерных многовидовых изображений и трехмерной компьютерной графики. Он используется для моделирования процесса формирования изображения, генерации синтетических изображений или реконструкции трехмерных объектов из нескольких изображений.Для моделирования линий, плоскостей или точек в трехмерном пространстве обычно используется евклидова геометрия . Однако недостатком евклидовой геометрии является то, что бесконечно удаленные точки не могут быть смоделированы и рассматриваются как частный случай. Этот особый случай можно проиллюстрировать с помощью перспективного чертежа из двух параллельных линий. В перспективе две параллельные линии, например, железнодорожный путь, пересекаются на бесконечности в точке схода (см. Рисунок 2.1). Однако пересечение параллельных прямых на бесконечности нелегко смоделировать с помощью евклидовой геометрии.Второй недостаток евклидовой геометрии состоит в том, что для проецирования трехмерной точки на плоскость изображения требуется операция масштабирования перспективы. Поскольку масштабный коэффициент является параметром, перспективное масштабирование требует деления, которое становится нелинейной операцией. Поэтому следует избегать использования евклидовой геометрии.

Рисунок 2.1 Две параллельные направляющие пересекаются в плоскости изображения в точке схода.

Проективная геометрия представляет собой привлекательную основу для обхода вышеуказанных недостатков евклидовой геометрии.T} _ {проективное \ пространство}, \ label {eq: inhomogen} \], где \ (\ lambda \ neq 0 \) соответствует параметру свободного масштабирования. Этот параметр свободного масштабирования \ (\ lambda \) часто называют коэффициентом однородного масштабирования. Используя представленную структуру проективной геометрии, мы теперь представляем модель камеры-обскуры.

Модель камеры-обскуры

В этом разделе мы описываем процесс получения изображения, известный как камера-обскура , модель , который регулярно используется в качестве основы в этой диссертации.Более конкретно, мы сначала обсуждаем модель, которая объединяет внутренние или внутренние параметры камеры , такие как фокусное расстояние и искажение объектива. Во-вторых, мы расширяем представленную простую модель камеры для интеграции внешних или внешних параметров камеры , соответствующих положению и ориентации камеры.

Внутренние параметры камеры

Модель камеры-обскуры определяет геометрические отношения между трехмерной точкой и ее соответствующей двумерной проекцией на плоскость изображения.При использовании модели камеры-обскуры это геометрическое преобразование из 3D в 2D называется перспективной проекцией. T \) и ее соответствующей 2D-проекцией \ ((u, v) \) на плоскость изображения.T. \ end {align} \] Это отношение может быть выражено в матричной записи как \ [\ lambda \ left (\ begin {array} {c} и \\ v \\ 1 \ end {массив} \верно) знак равно \ left (\ begin {array} {cccc} f & 0 & 0 & 0 \\ 0 & f & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \\ \ end {массив} \верно) \ left (\ begin {array} {c} ИКС \\ Y \\ Z \\ 1 \ end {массив} \ right), \] где \ (\ lambda = Z \) — однородный масштабный коэффициент.

B. Смещение основной точки

Большинство современных систем визуализации определяют начало системы координат пикселя в верхнем левом пикселе изображения.T \), расположенный в центре изображения (см. Рисунок 2.3 (а)). Таким образом, необходимо преобразование систем координат. Используя однородные координаты, положение главной точки может быть легко интегрировано в матрицу проекции. Уравнение перспективной проекции теперь принимает вид \ [\ lambda \ left (\ begin {array} {c} Икс\\ у \\ 1 \ end {массив} \верно) знак равно \ left (\ begin {array} {cccc} f & 0 & o_x & 0 \\ 0 & f & o_y & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \\ \ end {массив} \верно) \ left (\ begin {array} {c} ИКС \\ Y \\ Z \\ 1 \ end {массив} \верно).\ label {eq: proj} \]

C. Характеристики датчика изображения

Чтобы вывести соотношение, описываемое уравнением ([eq: proj]), неявно предполагалось, что пиксели датчика изображения имеют квадратную форму, то есть соотношение сторон равно \ (1: 1 \) и пиксели не искажены. Однако оба предположения не всегда могут быть верными. Во-первых, например, телевизионная система NTSC определяет неквадратные пиксели с соотношением сторон \ (10: 11 \). На практике соотношение сторон пикселя часто предоставляется производителем датчика изображения.Во-вторых, пиксели потенциально могут быть перекошены, особенно в случае, если изображение получено захватом кадра. В этом конкретном случае сетка пикселей может быть искажена из-за неточной синхронизации процесса дискретизации пикселей. Оба ранее упомянутых недостатка системы визуализации могут быть учтены в модели камеры с помощью параметров \ (\ eta \) и \ (\ tau \), которые моделируют соотношение сторон пикселя и перекос пикселей, соответственно (см. T \) является трехмерной точкой, определенной с однородными координатами.На практике при использовании современных цифровых камер можно с уверенностью предположить, что пиксели квадратные (\ (\ eta = 1 \)) и не скошенные (\ (\ tau = 0 \)). Матрица проекции, которая включает внутренние параметры, обозначается как \ (\ boldsymbol {K} \) в этой диссертации. Вектор полностью нулевых элементов обозначается \ (\ boldsymbol {0} _3 \).

2.3 (a) Система координат изображения \ ((x, y) \) и камеры \ ((u, v) \).

2,3 (b) Неидеальный датчик изображения с неквадратными перекошенными пикселями.

D. Радиальное искажение объектива

Объективы реальных фотоаппаратов обычно страдают нелинейным искажением объектива. На практике радиальное искажение линзы приводит к отображению прямых линий как кривых. Как видно на рисунке 2.4, радиальное искажение линзы более заметно по краям изображения, где радиальное расстояние велико. Стандартный метод моделирования радиальной линзы можно описать следующим образом.

2.3 (a) Система координат изображения \ ((x, y) \) и камеры \ ((u, v) \).2. \ (2.9) \ label {eq: radial11} \] В случае \ (k_1 = 0 \) можно отметить, что \ (x_u = x_d \) и \ (y_u = y_d \), что соответствует отсутствию радиальной дисторсии линзы. .

Следует отметить, что уравнение (2.8) обеспечивает правильное положение пикселя с использованием функции положения искаженного пикселя . Однако для создания неискаженного изображения было бы удобнее основывать функцию \ (L (r) \) на неискаженной позиции пикселей в . Этот метод обычно известен как метод обратного отображения .3+ \ frac {1} {k_1} r_d- \ frac {r_u} {k_1} = 0. (2.13) \ label {eq: radial3} \] Функция искажения перевернутой линзы может быть получена путем подстановки уравнения (2.12) в уравнение (2.8) и его преобразования из правой части: \ [\ left ( \ begin {array} {c} х_д-о_х \\ г_д-о_г \ end {массив} \верно) знак равно \ frac {r_d} {r_u} \оставили( \ begin {array} {c} х_у-о_х \\ y_u-o_y \ end {массив} \ справа), (2. 3 \), где \ (p = 1 / k_1 \) и \ (q = -r_u / k_1 \).3}}) + 2k \ pi} {3} \ right)}, (2.16) \] для \ (k = \ {0,1,2 \} \), где необходимо выбрать подходящее решение \ (r_ {dk} \) так, чтобы \ (r_ {dk}> 0 \) и \ (r_ {dk}

В качестве примера на рис. 2.5 показаны искаженное изображение и соответствующее исправленное изображение с использованием метода инвертированного отображения с \ (\ Delta> 0 \).Т \). Оценка параметров искажения может быть выполнена путем минимизации функции стоимости, которая измеряет кривизну линий в искаженном изображении. Для измерения этой кривизны практическим решением является обнаружение характерных точек, принадлежащих одной и той же линии на калибровочной установке, например, калибровочный шаблон шахматной доски (см. Рисунок 2.5). Каждая точка, принадлежащая одной и той же линии на искаженном изображении, образует изогнутую линию вместо прямой [31]. Путем сравнения отклонения изогнутой линии от теоретической модели прямой линии можно рассчитать параметры искажения.

Внешние параметры

В отличие от внутренних параметров, которые описывают внутренние параметры камеры (фокусное расстояние, параметры радиального объектива), внешние параметры указывают внешнее положение и ориентацию камеры в трехмерном мире. Математически положение и ориентация камеры определяются вектором \ (3 \ times 1 \) \ (\ boldsymbol {C} \) и матрицей вращения \ (3 \ times 3 \) \ (\ boldsymbol {R } \) (см. рисунок [fig: extrinsic_param]).

Рисунок 2.Т & 1 \ end {массив} \верно] \ boldsymbol {P} знак равно \ boldsymbol {K} \ boldsymbol {R} \оставили( \ begin {array} {c} ИКС\\ Y \\ Z \ end {массив} \верно) — \ boldsymbol {K} \ boldsymbol {R C}. (2.18) \]

Обратная проекция 2D точки на 3D

Ранее был описан процесс проецирования трехмерной точки на плоскость двухмерного изображения. Теперь мы представляем, как двумерную точку можно проецировать обратно в трехмерное пространство и получать соответствующие координаты. Рассматривая двумерную точку \ (\ boldsymbol {p} \) на изображении, существует набор трехмерных точек, которые отображаются и проецируются на одну и ту же точку \ (\ boldsymbol {p} \).{-1} \ boldsymbol {p}. (2.20) \] Операция обратной проекции важна для оценки глубины и рендеринга изображения, что будет подробно рассмотрено позже в этой диссертации. Для оценки глубины это будет означать, что делается допущение для значения \ (Z \) и вычисляется соответствующая трехмерная точка. При итеративной процедуре соответствующее значение глубины выбирается из набора предполагаемых кандидатов глубины.

Преобразование системы координат

Иногда системы координат необходимо преобразовать, чтобы получить более эффективную процедуру вычисления.Давайте теперь предложим два метода, которые преобразуют матрицу проекции, чтобы можно было использовать новые системы координат. Мы также предоставим варианты применения этих методов.

A. Изменение системы координат изображения

Определение системы координат при обработке трехмерных изображений выбрано неравномерно. Например, параметры калибровки тестовых последовательностей MPEG «Брейкдансеры» и «Балет» [32] предполагают левостороннюю систему координат. Однако в литературе обычно используется правая система координат.Поэтому мы обрисовываем метод преобразования системы координат изображения.
Обычно пиксельные координаты определяются таким образом, что начало системы координат 2D-изображения находится в верхнем левом углу изображения. В этом случае оси \ (x \) и \ (y \) указывают горизонтально вправо и вертикально вниз, соответственно (, соглашение 1, ). Однако альтернативным соглашением является расположение начала системы координат изображения в левом нижнем углу, при этом ось изображения \ (y \) направлена вертикально вверх.Чтобы преобразовать систему координат изображения, необходимо перевернуть ось изображения \ (y \) и переместить начало координат по оси изображения \ (y \). Это может быть выполнено с использованием матрицы, обозначенной \ (\ boldsymbol {B} _1 \) (см. Уравнение (2.21)). Кроме того, можно выделить два возможных соглашения для определения ориентации трехмерной мировой оси: можно принять левостороннюю систему координат или правую систему координат . Преобразование левой системы координат в правую можно выполнить, перевернув мировую ось \ (Y \) (матрица \ (\ boldsymbol {B} _2 \)).Объединив две матрицы преобразования \ (\ boldsymbol {B} _1 \) и \ (\ boldsymbol {B} _2 \) с исходной матрицей проекции, можно получить преобразованную матрицу проекции \ [\ lambda \ boldsymbol {p} знак равно \ underbrace { \ underbrace { \ left (\ begin {array} {ccc} 1 & 0 & 0 \\ 0 & -1 & h-1 \\ 0 & 0 & 1 \\ \ end {массив} \верно) } _ {\ boldsymbol {B} _1} \ left [K | \ boldsymbol {0} _3 \ right] \оставили[ \ begin {array} {cc} \ boldsymbol {R} & — \ boldsymbol {R} \ boldsymbol {C} \\ 0 и 1 \ end {массив} \верно] \ underbrace { \ left (\ begin {array} {cccc} 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & -1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1 \\ \ end {массив} \верно) } _ {\ boldsymbol {B} _2} } _ {\ textrm {преобразованная матрица проекции}} \ boldsymbol {P}, (2.21) \], где \ (h \) соответствует высоте изображения. Полученная преобразованная матрица проекции затем определяется в системе координат изображения с использованием обозначения и обозначения и в правой мировой системе координат. Наконец, следует отметить, что преобразование системы координат изображения достигается путем изменения внутренних параметров, в то время как преобразование мировой системы координат выполняется путем преобразования внешних параметров. По этой причине матрицы преобразования \ (\ boldsymbol {B} _1 \) и \ (\ boldsymbol {B} _2 \) помещаются как левый и правый члены в уравнении (2.21).

B. Изменение мировой системы координат

Преобразование используется для переназначения изображений глубины в новую мировую систему координат. Это преобразование включает в себя вычисление положения трехмерной точки, указанной в другой системе координат камеры, и проекцию этой трехмерной точки на другую плоскость изображения. Изменение местоположения и ориентации мировой системы координат выполняется аналогично описанному выше способу. Рисунок 2.7 иллюстрирует определение двух мировых систем координат.

Рисунок 2.7 Трехмерная точка \ (\ boldsymbol {P} \) может быть определена в двух разных мировых системах координат. Определение \ (\ boldsymbol {P} \) в новой системе координат включает (1) преобразование ее трехмерных координат и (2) преобразование внешних параметров.

Модификация мировой системы координат включает одновременное преобразование матрицы проекции и координат трехмерной точки. Рассмотрим трехмерную мировую точку \ (\ boldsymbol {P} \) и камеру, заданную матрицей проекции с внутренними и внешними параметрами \ (\ boldsymbol {K} \), \ (\ boldsymbol {R} \) и \ (\ boldsymbol {C} \) преобразование системы координат может быть выполнено в два этапа.Сначала укажите матрицу проекции в новой мировой системе координат, где должны быть изменены только положение и ориентация камеры, то есть внешние параметры. Внешние параметры преобразуются с использованием положения \ (\ boldsymbol {C} _n \) и ориентации \ (\ boldsymbol {R} _n \) новой определенной системы координат относительно исходной системы координат. T & 1 \ end {массив} \верно] \ boldsymbol {P}, } _ {\ textrm {преобразованное трехмерное положение}} (2.22) \ end {align} \], где \ (\ boldsymbol {p} \) представляет положение спроецированного пикселя, а вектор полностью нулевого элемента обозначается \ (\ boldsymbol {0} _3 \).

Калибровка камеры

Калибровка камеры включает оценку как внешних, так и внутренних параметров камеры. В этом разделе не представлен новый алгоритм калибровки, а вместо этого кратко описывается метод оценки параметров для калибровки настройки многовидовой камеры. Для расчета параметров камеры используется практическая методика [33], основанная на калибровочной установке.Что касается коррекции дисторсии объектива, оценка параметров камеры основана на калибровочной установке с известной геометрией, такой как узор в виде шахматной доски. Используя различные перспективные изображения шахматной доски, алгоритм оценивает положение, ориентацию и внутренние параметры камеры. Процесс оценки всех параметров камеры известен как строгая калибровка , который будет рассмотрен в дальнейшем.

Оценка параметров камеры

Давайте рассмотрим плоскую шахматную доску, которая определяет правостороннюю трехмерную мировую систему координат (см. Рисунок 2.8). Первым этапом процедуры калибровки камеры является установление соответствия между двухмерными точками на изображении и трехмерными точками на шахматной доске, то есть так называемые соответствия точек . На практике надежное извлечение точечных соответствий может быть выполнено с использованием топологической структуры шаблона шахматной доски [34].

Планарный узор в виде шахматной доски определяет мировую систему координат 3D и дополнительно позволяет обнаруживать характерные точки 3D.

Поскольку каждая трехмерная характерная точка принадлежит плоскости платы \ (Z = 0 \), проекция каждой двумерной точки на плоскость изображения может быть записана как \ [\ lambda \ left (\ begin {array} {c} Икс\\ у \\ 1 \ end {массив} \верно) знак равно \ left [K | \ boldsymbol {0} _3 \ right] \оставили[ \ begin {array} {cc} \ boldsymbol {R} & — \ boldsymbol {R} \ boldsymbol {C} \\ \ boldsymbol {0} _3 ^ T & 1 \ end {массив} \верно] \оставили( \ begin {array} {c} ИКС\\ Y \\ Z = 0 \\ 1 \ end {массив} \верно), (2.{th} \) столбец матрицы вращения \ (\ boldsymbol {R} \) и \ (\ boldsymbol {t} = — \ boldsymbol {RC} \). Поскольку матричное произведение \ (\ boldsymbol {K} \ left [\ \ boldsymbol {r} _1 \ \ boldsymbol {r} _2 \ \ boldsymbol {t} \ \ right] \) является \ (3 \ times 3 \) матрице, это соответствует так называемому преобразованию плоской гомографии , которое обычно обозначается как матрица \ (\ boldsymbol {H} \). Преобразование плоской гомографии — это неособая линейная связь между двумя плоскостями [35]. В нашем случае преобразование гомографии определяет линейное сопоставление точек между плоской шахматной доской (трехмерное положение) и плоскостью изображения (положение пикселя).Для расчета параметров камеры требуется оценка преобразования гомографии \ (\ boldsymbol {H} \): \ [\ lambda \ left (\ begin {array} {c} Икс\\ у \\ 1 \ end {массив} \верно) знак равно \ underbrace { \оставили( \ begin {array} {ccc} h_ {11} & h_ {12} & h_ {13} \\ h_ {21} и h_ {22} и h_ {23} \\ h_ {31} и h_ {32} и h_ {33} \ end {массив} \верно) } _ {гомография \ \ boldsymbol {H}} \ left (\ begin {array} {c} ИКС\\ Y \\ 1 \ end {массив} \верно). T \) — мировые координаты соответствующего объекта. индексная точка \ (i \) на шахматной доске.Используя ранее введенные обозначения, уравнение (2.25) можно записать как \ [\ lambda \ boldsymbol {p} _i = \ boldsymbol {H} \ boldsymbol {P} _i ‘(2.26) \]

Чтобы исключить коэффициент масштабирования, можно вычислить перекрестное произведение каждого члена уравнения (2.26), что приведет к \ [\ boldsymbol {p} _i \ times (\ lambda \ boldsymbol {p} _i) = \ boldsymbol { p} _i \ times (\ boldsymbol {H} \ boldsymbol {P} _i ‘), (2.27) \] и поскольку \ (\ boldsymbol {p} _i \ times \ boldsymbol {p} _i = \ boldsymbol {0} _3 \), Уравнение (2.27) можно записать как \ [\ boldsymbol {p} _i \ times \ boldsymbol {H} \ boldsymbol {P} _i ‘= \ boldsymbol {0} _3.{3} \ end {массив} \верно] = \ boldsymbol {0} _9. (2.31) \] Обратите внимание, что строки предыдущей матрицы не являются линейно независимыми: третья строка представляет собой сумму, умноженную на \ (- x_i \), умноженную на первую строку, и \ (- y_i \), умноженную на вторую строку. {th} \).T \), \ (n \) пары точечных соответствий позволяют построить линейную систему \ (2n \ times 9 \), которая выражается как (\ (i \) соответствует индексу особой точки, следовательно, \ (i = 1 \) для первых двух строк, \ (i = 2 \) для вторых двух строк и т. д.) \ [\ underbrace { \ left (\ begin {array} {ccccccccc} 0 & 0 & 0 & -X_1 & -Y_1 & -1 & y_1 X_1 & y_1 X_1 & y_1 \\ X_1 & Y_1 & 1 & 0 & 0 & 0 & -x_1 X_1 & -x_1 Y_1 & -x_1 \\ 0 & 0 & 0 & -X_2 & -Y_2 & -1 & y_2 X_2 & y_2 X_2 & y_2 \\ X_2 & Y_2 & 1 & 0 & 0 & 0 & -x_2 X_2 & -x_2 Y_2 & -x_2 \\ \ vdots & \ vdots & \ vdots & \ vdots & \ vdots & \ vdots & \ vdots & \ vdots & \ vdots \\ 0 & 0 & 0 & -X_n & -Y_n & -1 & y_n X_n & y_n X_n & y_n \\ X_n & Y_n & 1 & 0 & 0 & 0 & -x_n X_n & -x_n Y_n & -x_n \\ \ end {массив} \верно) } _ {\ boldsymbol {C}} \ left (\ begin {array} {c} h_ {11} \\ ч_ {12} \\ h_ {13} \\ h_ {21} \\ ч_ {22} \\ ч_ {23} \\ ч_ {31} \\ h_ {32} \\ ч_ {33} \ end {массив} \верно) = \ boldsymbol {0_9}.T} \), где решение \ (\ boldsymbol {h} \) соответствует последнему столбцу матрицы \ (\ boldsymbol {V} \). Во избежание численных нестабильностей координаты точечных соответствий следует нормировать. Этот метод известен как алгоритм нормализованного прямого линейного преобразования (DLT) [35]. Следует отметить, что впоследствии может быть выполнено нелинейное уточнение решения. Однако такое нелинейное уточнение не дает значительного улучшения и, кроме того, включает вычисление матрицы Якоби, необходимой для нелинейной оптимизации Левенберга-Марквардта.

B. Расчет внутренних параметров

Предполагая, что преобразование гомографии \ (\ boldsymbol {H} \) вычислено, внутренние параметры могут быть восстановлены с использованием априорного знания , что \ (\ boldsymbol {r} _1 \) и \ (\ boldsymbol {r } _2 \) ортонормированы. Обозначив преобразование гомографии как \ (\ boldsymbol {H} = [\ boldsymbol {h} _1 \ \ boldsymbol {h} _2 \ \ boldsymbol {h} _3] \), из уравнения (2.24) можно вывести, что \ ( [\ boldsymbol {h} _1 \ \ boldsymbol {h} _2] = \ lambda ‘\ boldsymbol {K} \ cdot [\ boldsymbol {r} _1 \ \ boldsymbol {r} _2] \), что эквивалентно \ (\ boldsymbol {K} ^ {- 1} \ cdot [\ boldsymbol {h} _1 \ \ boldsymbol {h} _2] = \ lambda ‘[\ boldsymbol {r} _1 \ \ boldsymbol {r} _2] \), где \ (\ lambda ‘\) — однородный фактор. T \).Т \ end {массив} \ right] \ boldsymbol {b} = 0. (2.37) \] Обратите внимание, что вектор \ (\ boldsymbol {b} \), который суммирует внутренние параметры, является вектором с 6 элементами, поэтому для восстановления всех параметров камеры необходимо 6 уравнений. Следовательно, поскольку каждая омография дает 2 линейных уравнения, достаточно как минимум 3 омографий или захваченных изображений. Предполагая, что преобразования гомографии \ (n \) известны, линейная система, составленная из \ (n \) экземпляров уравнения (2.37), может быть записана как \ [\ boldsymbol {Vb} = \ boldsymbol {0}, (2.{-1} \ boldsymbol {h} _2 \ | \) и \ (\ lambda_3 = (\ lambda_1 + \ lambda_2) / 2 \). Теоретически имеем \ (\ lambda_1 = \ lambda_2 \). Однако из-за неточностей в процедуре оценки характерных точек оба термина могут отличаться и должны рассматриваться отдельно.

D. Нелинейное уточнение параметров камеры

Для уточнения полученных параметров камеры можно выполнить нелинейную минимизацию функции проекции. Эта функция проецирует трехмерные точки на плоскость изображения и накапливает различия между соответствующими точками.2, (2.42) \] где \ (j \) обозначает индекс изображения, а \ (i \) соответствует индексу точечного соответствия.

E. Краткое описание этапов калибровки камеры

Алгоритм калибровки камеры можно резюмировать следующим образом.

Захватите \ (N \) (не менее 3) изображений с рисунком шахматной доски и оцените точечные соответствия.

Оцените и исправьте радиальное искажение линзы.

Для каждого захваченного изображения вычислите преобразования гомографии \ (N \).

Используя преобразования гомографии \ (N \), вычислите внутренние и внешние параметры.

Уточните рассчитанные параметры камеры, как описано в разделе D выше.

В отличие от стандартной методики [33], мы выполняем коррекцию нелинейного радиального искажения объектива до процедуры калибровки камеры. Эта небольшая модификация дает более точные результаты для получения омографий \ (\ boldsymbol {H} _i \) и, впоследствии, более точные параметры калибровки.

Геометрия с двумя проекциями

В предыдущем разделе мы описали геометрию отдельной камеры. Теперь мы рассмотрим случай, когда две камеры снимают одну и ту же сцену с двух разных точек обзора. Учитывая два изображения, нас интересует оценка трехмерной структуры сцены. Оценка координат трехмерной точки \ (\ boldsymbol {P} \) может быть выполнена в два этапа. Сначала для выбранного пикселя \ (\ boldsymbol {p} _1 \) в изображении \ (I_1 \) оценивается положение соответствующего пикселя \ (\ boldsymbol {p} _2 \) в изображении \ (I_2 \). .Как и в предыдущем разделе, пара соответствующих точек \ (\ boldsymbol {p} _1 \) и \ (\ boldsymbol {p} _2 \) называется -точечным соответствием . Это соответствие в точках \ (\ boldsymbol {p} _1 \) и \ (\ boldsymbol {p} _2 \) происходит от проекции одной и той же точки \ (\ boldsymbol {P} \) на оба изображения \ (I_1 \) и \ (I_2 \). Во-вторых, положение \ (\ boldsymbol {P} \) вычисляется путем триангуляции двух соответствующих точек с использованием геометрии двух камер. Геометрия двух камер связана с соответствующим положением, ориентацией и внутренней геометрией каждой отдельной камеры.Базовая геометрия, описывающая взаимосвязь между обеими камерами, известна как эпиполярная геометрия . Процесс оценки эпиполярной геометрии известен как слабая калибровка , в отличие от сильной калибровки, упомянутой ранее в этой главе. Эпиполярная геометрия касается (среди прочего) следующих двух аспектов.

Геометрия соответствия точек : учитывая точку на изображении, эпиполярная геометрия обеспечивает ограничение на положение соответствующей точки.

Геометрия сцены : учитывая соответствие точек и эпиполярную геометрию обеих камер, описание структуры сцены может быть восстановлено.

Эпиполярная геометрия

Теперь опишем геометрию двух изображений и определим их взаимосвязь. Рассмотрим трехмерную точку \ (\ boldsymbol {P} \), которая проецируется через центры камеры \ (\ boldsymbol {C} _1 \) и \ (\ boldsymbol {C} _2 \) на два изображения в пикселях \ (\ boldsymbol {p} _1 \) и \ (\ boldsymbol {p} _2 \) соответственно (см. рисунок 2.9 (а)).

Рисунок 2.9 Эпиполярная геометрия. (a) Эпиполярная плоскость определяется точкой \ (\ boldsymbol {P} \) и двумя центрами камеры \ (\ boldsymbol {C} _1 \) и \ (\ boldsymbol {C} _2 \). (б) Две камеры и плоскости изображения с указанием терминологии эпиполярной геометрии.

Очевидно, трехмерные точки \ (\ boldsymbol {P} \), \ (\ boldsymbol {C} _1 \), \ (\ boldsymbol {C} _2 \) и спроецированные точки \ (\ boldsymbol {p} _1 \ ), \ (\ boldsymbol {p} _2 \) все расположены в одной общей плоскости.Эта общая плоскость, обозначенная \ (\ boldsymbol {\ pi} \), известна как эпиполярная плоскость . Эпиполярная плоскость полностью определяется отраженным лучом, проходящим через \ (\ boldsymbol {C} _1 \) и \ (\ boldsymbol {p} _1 \) и центр камеры \ (\ boldsymbol {C} _2 \). Свойство, что ранее указанные точки принадлежат эпиполярной плоскости, обеспечивает ограничение для поиска соответствий точек. Более конкретно, учитывая точку изображения \ (\ boldsymbol {p} _1 \), точка \ (\ boldsymbol {p} _2 \) лежит на пересечении плоскости \ (\ boldsymbol {\ pi} \) со вторым плоскость изображения (обозначена внутри \ (I_2 \) на рисунке 2.9 (а)). Пересечение обеих плоскостей соответствует линии, известной как эпиполярная линия . Следовательно, поиск точечных соответствий может быть ограничен поиском по эпиполярной линии вместо исчерпывающего поиска по изображению. Кроме того, интересно отметить, что это ограничение не зависит от структуры сцены, но вместо этого однозначно зависит от эпиполярной геометрии. Эпиполярная геометрия может быть описана с помощью матрицы ранга \ (3 \ times 3 \) — \ (2 \), называемой фундаментальной матрицей \ (\ boldsymbol {F} \), которая определяется как \ (\ boldsymbol { l_2} = \ boldsymbol {F} \ boldsymbol {p} _1 \).Пример двух изображений с наложенными на изображения вычисленными эпиполярными линиями приведен на рисунке 2.10.

Рисунок 2.10 Два вида сцены с 4 наложенными друг на друга эпиполярными линиями.

Теперь мы вводим некоторую терминологию, относящуюся к эпиполярной геометрии, которая используется в этой диссертации.

Эпиполярная плоскость — это плоскость, определяемая трехмерной точкой и центрами двух камер.

Эпиполярная линия — это линия, определяемая пересечением плоскости изображения с эпиполярной плоскостью.

Базовая линия — это линия, проходящая через центры двух камер.

Эпиполь — это точка изображения, определяемая пересечением плоскости изображения с базовой линией. Кроме того, эпиполь соответствует проекции центра первой камеры (скажем, \ (\ boldsymbol {C} _1 \)) на вторую плоскость изображения (скажем, \ (I_2 \)), или наоборот.

Как отмечалось ранее, трехмерную структурную информацию можно извлечь из двух изображений, используя эпиполярную геометрию.Было показано, что трехмерная структура может быть извлечена путем определения соответствий в двух видах и что точечные соответствия можно искать только вдоль эпиполярной линии. Чтобы упростить поиск, изображения обычно захватываются таким образом, что все эпиполярные линии параллельны и горизонтальны. В этом случае поиск точек-соответствий может производиться по горизонтальным линиям растра обоих изображений. Однако трудно точно выровнять и сориентировать две камеры так, чтобы эпиполярные линии были параллельны и горизонтальны.Вместо этого альтернативный подход состоит в том, чтобы захватить два вида (без ограничений выравнивания и ориентации) и преобразовать оба изображения для синтеза двух новых видов с параллельными и горизонтальными эпиполярными линиями. Эта процедура называется исправление изображения , которая будет описана в следующем разделе.

Исправление изображения

Исправление изображения — это процесс преобразования двух изображений \ (I_1 \) и \ (I_2 \) таким образом, чтобы их эпиполярные линии были горизонтальными и параллельными. Эта процедура особенно полезна для алгоритмов оценки глубины, поскольку поиск соответствий точек может выполняться по горизонтальным линиям растрового изображения.На практике операция исправления изображения соответствует виртуальному вращению двух камер, чтобы они стали выровненными. Как показано на рисунке 2.11, метод исправления изображений [36] состоит из синтеза общей плоскости изображения \ (I ‘\) и повторного проецирования двух изображений \ (I_1 \) и \ (I_2 \) на эту синтетическую плоскость.

Рисунок 2.9 Операция исправления изображения повторно проецирует два изображения \ (I_1 \) и \ (I_2 \) на общую плоскость синтетического изображения \ (I ‘\).T \) на исходное и исправленное изображения можно записать как \ [\ lambda_1 \ boldsymbol {p} _1 знак равно \ boldsymbol {K} _1 \ boldsymbol {R} _1 \оставили( \ begin {array} {c} ИКС\\ Y \\ Z \ end {массив} \верно) \ текст {и} \ lambda_1 ‘ \ boldsymbol {p} _1 ‘ знак равно \ boldsymbol {K} ‘\ boldsymbol {R}’ \оставили( \ begin {array} {c} ИКС\\ Y \\ Z \ end {массив} \верно), (2. {- 1}} _ {\ boldsymbol {H} _1} \ boldsymbol {p} _1.{-1}} _ {\ boldsymbol {H} _2} \ boldsymbol {p} _2. (2.45) \] Наблюдая за уравнением (2.44), можно отметить, что четыре матрицы могут быть объединены в матрицу \ (3 \ times 3 \), которая соответствует преобразованию гомографии. Теперь мы предоставим подробную информацию о вычислении матрицы вращения и проекции \ (\ boldsymbol {R} ‘\) и \ (\ boldsymbol {K}’ \).

A. Вычисление матрицы \ (\ boldsymbol {R} ‘\)

Одна матрица вращения \ (\ boldsymbol {R} ‘\) может вращать две камеры в одном направлении.k || \) представляет L2-норму вектора и \ (k \ in \ {x, y, z \} \).

Б. Вычисление матрицы \ (\ boldsymbol {K} ‘\)

Внутренние параметры \ (\ boldsymbol {K} ‘\) должны быть одинаковыми для обеих операций исправления изображения и могут быть определены произвольно, например, \ (\ boldsymbol {K}’ = \ frac {\ boldsymbol {K} _1 + \ boldsymbol {K} _2} {2} \).

C. Расчет ограничивающей рамки

В основном, уравнение (2.44) означает, что исправление изображения соответствует преобразованию гомографии.Поскольку гомография преобразует прямоугольники в четырехугольники произвольного размера, необходимо рассчитать размер выходного изображения. Расчет ограничивающего прямоугольника должен выполняться как для исправленных изображений, так и для выбора самого большого ограничивающего прямоугольника в качестве общего ограничивающего прямоугольника. Верхний левый и нижний правый углы двух исправленных изображений обозначены \ ((min_x, min_y) \) и \ ((max_x, max_y) \) (см. Рисунок 2.13). Впоследствии ширина и высота выходного изображения могут быть записаны как \ (w ‘= max_x-min_x \) и \ (h’ = max_y-min_y \), соответственно.Кроме того, как показано в угловых точках на рисунке 2.13, некоторые точки с положительными координатами могут проецироваться на отрицательные позиции пикселей.

2,13 Расчет границы выпрямленных изображений, полученных в результате преобразования плоской гомографии.

Следовательно, мы модифицируем преобразования гомографии \ (\ boldsymbol {H} _1 \) и \ (\ boldsymbol {H} _2 \), чтобы получить новые омографии \ (\ boldsymbol {H} _ {1} ‘\) и \ ( \ boldsymbol {H} _ {2} ‘\), которые отображают все входные пиксели в положительные координаты, где \ (\ boldsymbol {H} _ {i}’ \), для \ (i \) равно 1 или 2, может быть определяется \ [\ begin {array} {ccc} \ boldsymbol {H} ‘_ {i} = \ boldsymbol {T} \ boldsymbol {H} _i & \ textrm {with} & \ boldsymbol {T} = \оставили( \ begin {array} {ccc} 1 & 0 & -min_x \\ 0 & 1 & -min_y \\ 0 & 0 & 1 \\ \ end {массив} \верно).{-1}, (2.47) \\ \ end {array} \] с \ (\ boldsymbol {T} \), \ (\ boldsymbol {R} ‘\), \ (\ boldsymbol {K}’ \), определенным как в предыдущих абзацах. В качестве примера на рис. 2.14 показаны два выпрямленных изображения с двумя наложенными друг на друга горизонтальными эпиполярными линиями.

Рисунок 2.14 Два выпрямленных изображения с двумя наложенными друг на друга горизонтальными эпиполярными линиями.

Резюме и выводы

В этой главе представлена проективная геометрия, которая использует однородные координаты для представления положения 2D и 3D точек.Используя однородные координаты, проекцию 3D-точек на плоскость 2D-изображения можно описать с помощью линейной матрицы проекции. Мы видели, что эту матрицу проекций можно разложить на две матрицы. Первая матрица \ (\ boldsymbol {K} \) включает внутренние параметры камеры, включая внутренние параметры, такие как фокусное расстояние и главная точка. Вторая матрица \ ([\ boldsymbol {R} | — \ boldsymbol {RC}] \) включает внешние параметры камеры, которые соответствуют положению \ (\ boldsymbol {C} \) и ориентации \ (\ boldsymbol {R} \ ) камеры.Впоследствии в этой главе была представлена гибкая методика калибровки, которая позволяет оценивать параметры камеры. Алгоритм калибровки камеры использует планарный рисунок, снятый как минимум с трех точек обзора. Наконец, была введена геометрия с двумя проекциями, описывающая геометрические отношения между двумя изображениями. Например, эта геометрия с двумя проекциями особенно полезна для восстановления трехмерной структуры сцены, и эта проблема рассматривается в следующей главе.

Сводка параметров камеры и важных уравнений, относящихся к эпиполярной геометрии, представлена в таблице 2.1.

[31] Т. Тормэлен и Х. Бросцио, «Автоматическая линейная оценка радиального искажения линзы», Integrated Computer-Aided Engineering , vol. 12, вып. 2. С. 177–190, 2005.
.
[32] «Обновленный конкурс предложений по кодированию многовидового видео». Присоединяйтесь к видеокоманде ISO / IEC JTC1 / SC29 / WG11 MPEG2005 / N7567, Ницца, Франция, октябрь 2005 г.

[33] З. Чжан, «Новый гибкий метод калибровки камеры», IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence , vol.22, нет. 11. С. 1330–1334, 2000.
.
[34] К. Шу, А. Брантон и М. Фиала, «Автоматический поиск сетки в калибровочных образцах с использованием триангуляции Делоне», Национальный исследовательский совет, Институт информационных технологий, Монреаль, Канада, NRC-46497 / ERB-1104, Август 2003 г.

[35] Р. Хартли и А. Зиссерман, Геометрия с множеством представлений в компьютерном зрении . Cambridge University Press, 2004.
.
[36] А. Фузиелло, Э. Трукко и А. Верри, «Компактный алгоритм для исправления стереопар», Machine Vision and Applications , vol.12, вып. 1. С. 16–22, 2000.

Те из вас, кто делал калибровку стерео в прошлом (несколько лет назад), помнят, что это было нелегко. Затем появился знаменитый набор инструментов для калибровки камеры для Matlab, разработанный Буге. Это сделало жизнь намного проще. Затем OpenCV реализовал эти методы на C ++, что добавило еще больше контроля. ROS перешла на новый уровень и сделала процесс калибровки намного проще и интерактивнее. Мне очень нравится функция, в которой они говорят вам, каким образом вам нужно переместить калибровочную цель, чтобы получить лучшую калибровку.
Пользовательский интерфейс стереофонической калибровки ROS (любезно предоставлено ROS wiki)

После запуска процедуры калибровки программа создает tar-файл всех калибровочных изображений и файлов yaml для правой и левой камеры (сохраняет его как /tmp/calibrationdata.tar.gz ). Типичный yaml-файл для левой камеры будет выглядеть примерно так:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 год 22 23 24 25 26 год

image_width: 1280 image_height: 720 имя_камеры: стерео / левая camera_matrix: ряды: 3 cols: 3 данные: [1035.35966, 0., 653.49527, 0., 1035.64358, 369.82718, 0., 0., 1.] camera_model: plumb_bob distortion_coefficients: ряды: 1 cols: 5 данные: [-0.337964, 0.123943, -0.000500, -0.000057, 0.000000] rectification_matrix: ряды: 3 cols: 3 данные: [0,99981329, 0,00214123, 0,01, -0,00218342, 0,99999525, 0,00217637, -0,014, -0,00221789, 0,99981322] projection_matrix: ряды: 3 cols: 4 данные: [999.10542, 0., 640.06171, 0., 0., 999.10542, 365.41253, 0., 0., 0., 1., 0.]

Размеры изображения

Строки 1 и 2 определяют ширину и высоту изображения. Интересный факт: вы можете изменить размер изображения и использовать те же значения калибровки. Единственное, что вам нужно будет масштабировать соответствующим образом, - это матрица камеры ($ K $). Те же параметры искажения просто работают.
Матрица камеры
, $
K $
Матрица камеры обычно обозначается как $ K $.Это также называется внутренней матрицей. Это верхнетреугольная матрица вида $$ K = \ begin {bmatrix} f_x & skew & c_x \\ 0 & f_y & c_y \\ 0 & 0 & 1 \ end {bmatrix} $$ где $ f_x $ и $ f_y $ - фокусные расстояния по осям $ X $ и $ Y $, $ c_x $ и $ c_y $ - центры камеры, а $ skew $ - коэффициент перекоса, который почти всегда равен нулю. Здесь важно отметить, что фокусное расстояние выражается в пикселях. Это не в метрических размерах. Обычно значения $ f_x $ и $ f_y $ очень похожи для камеры хорошего качества.Это просто означает, что пиксели являются квадратами. Эти значения будут другими, если пиксели являются прямоугольниками, т. Е. Размер пикселя по горизонтали отличается от его размера по вертикали. Если пиксель представляет собой параллелограмм, а не квадрат или прямоугольник, то мы увидим, как действует коэффициент перекоса.

Параметры искажения, $ D $

Как вы, возможно, уже знаете, идеальная камера с точечным отверстием не будет иметь искажений. Но это не так для реальной камеры. Вы можете думать о параметрах искажения как о математическом способе объяснения неточностей в изображении.Искажения - это математические модели, которые могут отражать неточности изготовления фотоаппаратов и объективов. Есть разные модели, которые мы можем использовать для объяснения неточностей. Plumb Bob - самая известная модель искажения (представленная Брауном в 1966 году), реализованная в OpenCV. Есть два типа искажений. Первый называется радиальным искажением, вызванным линзой. Искажение - это постоянная величина на заданном расстоянии от основной точки. Выглядит это примерно так (эффект рыбьего глаза).2} $$

$ c_x $ и $ c_y $ - центры камеры от матрицы камеры, $ K $. 2) + 2 p_2 x y] $$

Обычно для камер высокого класса, где в процессе монтажа сенсора уделяется особое внимание, эти параметры довольно малы.Для дешевых камер потребительского класса, которые производятся серийно, эти параметры могут быть высокими. Однако в настоящее время с повышением эффективности производственных процессов эти значения меньше даже для более дешевых камер.

Аналогичным образом параметры радиального искажения могут быть высокими для дешевых пластиковых линз и обычно низкими для высококачественных стеклянных линз.

Следует отметить, что эти пять параметров не смогут объяснить каждую неточность изображения. Если у объектива или сенсора камеры есть серьезные производственные проблемы, возможно, что даже после оценки приличных значений этих параметров изображение все равно может выглядеть искаженным.Также имейте в виду, что эти параметры оцениваются с использованием методов нелинейной оптимизации, таких как Levenberg Marquardt. Окончательное решение чувствительно к начальным условиям. Сильные искажения могут привести к локальным минимумам. Мы могли бы подумать об использовании еще большего количества параметров для объяснения неточностей, но в этот момент нелинейные эффекты будут преобладать, и получение глобальных минимумов станет невозможным.

Матрица исправления, $ R_ {rect} $

Это матрица, которая помогает алгоритму оценки глубины стерео быстро оценить глубину каждого пикселя в изображении.В качестве напоминания давайте посмотрим, как происходит стерео согласование. Исходя из эпиполярной геометрии, для каждого пикселя в одном изображении есть линия, называемая эпиполярной линией, которой мы должны искать соответствие в другом изображении. Мы рассмотрим эпиполярную геометрию в другой статье. На изображении ниже показано, как эпиполярная геометрия используется для поиска соответствий.

Использование эпиполярной геометрии для поиска соответствий ( любезно предоставлено: wikipedia )

Поиск эпиполярных линий становится намного быстрее, если эпиполярные линии выровнены по строкам пикселей.Это то, что делает матрица исправления. Он перепроецирует изображения камеры так, чтобы эпиполярные плоскости были параллельны. На рисунке ниже показан этот процесс. Вы увидите, что эпиполярные линии становятся параллельными (эпиполи находятся на бесконечности). Теперь для каждого пикселя в левом изображении вам просто нужно найти соответствующий пиксель в той же строке.
Эпиполярный поиск в ректифицированных изображениях ( любезно предоставлено: wikipedia )
Матрица
Projection Matrix, P $

Мы должны быть осторожны, чтобы это не обычная матрица проекций, используемая в литературе по компьютерному зрению.r = \ begin {bmatrix} f & 0 & c_x & T_x * f \\ 0 & f & c_y & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \ end {bmatrix} $$

Первые 3x3 элементов соответствуют матрице камеры $ K $ после ректификации. В последнем столбце будут все нули для левой камеры или для монокулярных камер. Для горизонтальной настройки стерео (то есть настройки камеры слева направо) первая запись будет $ T_x * f $, а все остальные - нули.

Для вертикальной стереосистемы (установка сверху вниз) вторая запись будет $ T_y * f $, а все остальные - нули.d = \ begin {bmatrix} f & 0 & c_x & 0 \\ 0 & f & c_y & T_y * f \\ 0 & 0 & 1 & 0 \ end {bmatrix} $$

Вот образец yaml-файла правой камеры.

21 22 23 24 25 26 год

матрица проекции: ряды: 3 cols: 4 данные: [999.10542, 0., 640.06171, -79.98422, 0., 999.10542, 365.41253, 0., 0., 0., 1., 0.]

Первые элементы 3x3 - это новая матрица $ K $, которая очень похожа на исходную матрицу $ K $, но немного отличается, поскольку они соответствуют исправленному изображению. Фактическое уравнение перепроецирования теперь принимает следующий вид: $$ \ begin {bmatrix} u \\ v \\ 1 \ end {bmatrix} = P * \ begin {bmatrix} X \\ Y \\ Z \\ 1 \ end {bmatrix} $$
Обратите внимание, что это уравнение не имеет матрицы камеры $ K $, которая засасывается в матрицу проекции $ P $. Нам не нужны вращение и переводы, потому что мы используем исправленное изображение, которое уже учитывает их.Если вы хотите извлечь базовую линию между камерами, используйте эту формулу.

$$ baseline = \ frac {-T_x} {f} $$

В качестве единиц измерения будут использоваться те же единицы, которые вы использовали для измерения длины квадратов шахматной доски во время калибровки.

Список литературы

[1]: Калибровка камеры ближнего действия, Д.К. Браун, Фотограмметрическая инженерия, страницы 855-866, Vol. 37, № 8, 1971.
Проекция вида модели
WebGL - веб-API

В этой статье рассматривается, как принимать данные в проекте WebGL и проецировать их в нужные места для отображения на экране.Это предполагает знание базовой математики матриц с использованием матриц переноса, масштабирования и вращения. В нем объясняются три основных матрицы, которые обычно используются при создании 3D-сцены: матрицы модели, вида и проекции.

Индивидуальные преобразования точек и многоугольников в пространстве в WebGL обрабатываются основными матрицами преобразования, такими как перенос, масштаб и поворот. Эти матрицы могут быть составлены вместе и сгруппированы особым образом, чтобы сделать их полезными для рендеринга сложных 3D-сцен.Эти составные матрицы в конечном итоге перемещают исходные данные модели в специальное координатное пространство, называемое пространством отсечения . Это куб шириной 2 единицы с центром в точке (0,0,0) и углами в диапазоне от (-1, -1, -1) до (1,1,1). Это пространство клипа сжимается до двухмерного пространства и растрируется в изображение.

Первая матрица, обсуждаемая ниже, - это матрица модели , которая определяет, как вы берете данные исходной модели и перемещаете их в трехмерном мировом пространстве. Матрица проекции используется для преобразования координат мирового пространства в координаты пространства клипа.Обычно используемая проекционная матрица перспективная проекционная матрица используется для имитации эффектов типичной камеры, служащей в качестве замены для зрителя в виртуальном трехмерном мире. Матрица вида отвечает за перемещение объектов в сцене для имитации положения изменяемой камеры, изменяя то, что зритель в настоящее время может видеть.

В следующих разделах подробно рассматриваются идеи, лежащие в основе и реализация матриц модели, вида и проекции.Эти матрицы являются основой для перемещения данных на экране и представляют собой концепции, выходящие за рамки отдельных фреймворков и механизмов.

В программе WebGL данные обычно загружаются в графический процессор с его собственной системой координат, а затем вершинный шейдер преобразует эти точки в специальную систему координат, известную как пространство отсечения . Любые данные, выходящие за пределы пространства клипа, обрезаются и не отображаются. Однако, если треугольник пересекает границу этого пространства, он разбивается на новые треугольники, и остаются только те части новых треугольников, которые находятся в пространстве отсечения.

На приведенном выше рисунке показано пространство клипа, в которое должны уместиться все точки. Это куб, по две единицы на каждой стороне, с одним углом в точке (-1, -1, -1) и противоположным углом в точке (1,1,1). Центр куба - точка (0,0,0). Эта система координат размером 8 кубических метров, используемая пространством клипов, известна как нормализованные координаты устройства (NDC). Вы можете время от времени использовать этот термин при исследовании кода WebGL и работе с ним.

В этом разделе мы поместим наши данные напрямую в систему координат пространства клипа.Обычно используются данные модели, которые находятся в некоторой произвольной системе координат, а затем преобразуются с использованием матрицы, преобразуя координаты модели в систему координат пространства клипа. В этом примере проще всего проиллюстрировать, как работает пространство клипа, используя значения координат модели в диапазоне от (-1, -1, -1) до (1,1,1). Приведенный ниже код создаст 2 треугольника, которые будут рисовать квадрат на экране. Глубина Z в квадратах определяет, что будет нарисовано сверху, когда квадраты занимают одно и то же пространство. Меньшие значения Z отображаются поверх больших значений Z.

Пример WebGLBox

В этом примере будет создан пользовательский объект WebGLBox , который будет рисовать 2D-блок на экране.

Примечание : Код для каждого примера WebGLBox доступен в этом репозитории github и организован по разделам. Кроме того, внизу каждого раздела есть ссылка JSFiddle.

Конструктор WebGLBox

Конструктор выглядит так:

function WebGLBox () { this.canvas = документ.getElementById ('холст'); this.canvas.width = window.innerWidth; this.canvas.height = window.innerHeight; this.gl = MDN.createContext (холст); var gl = this.gl; this.webglProgram = MDN.createWebGLProgramFromIds (gl, 'вершинный шейдер', 'фрагмент-шейдер'); gl.useProgram (this.webglProgram); this.positionLocation = gl.getAttribLocation (this.webglProgram, 'позиция'); this.colorLocation = gl.getUniformLocation (this.webglProgram, 'цвет'); gl.enable (gl.DEPTH_TEST); }

WebGLBox розыгрыш

Теперь мы создадим метод рисования прямоугольника на экране.

WebGLBox.prototype.draw = function (settings) { var data = new Float32Array ([ settings.left, settings.bottom, settings.depth, settings.right, settings.bottom, settings.depth, settings.left, settings.top, settings.depth, settings.left, settings.top, settings.depth, settings.right, settings.bottom, settings.depth, settings.right, settings.top, settings.depth ]); var gl = this.gl; var buffer = gl.createBuffer (); gl.bindBuffer (gl.ARRAY_BUFFER, буфер); gl.bufferData (gl.ARRAY_BUFFER, данные, gl.STATIC_DRAW); gl.enableVertexAttribArray (this.positionLocation); gl.vertexAttribPointer (this.positionLocation, 3, gl.FLOAT, false, 0, 0); gl.uniform4fv (this.colorLocation, settings.color); gl.drawArrays (gl.TRIANGLES, 0, 6); }

Шейдеры - это биты кода, написанные на GLSL, которые берут наши точки данных и в конечном итоге выводят их на экран. Для удобства эти шейдеры хранятся в элементе

Логин:
Пароль: