디지털 카메라 센서가 각 포토 사이트를 개별적으로 노출 할 수없는 이유는 무엇입니까?

카메라 센서가 육안으로 작동하는 것이 왜 불가능합니까? 내 말은, 사진을 찍고 조리개 및 셔터 속도 설정을 결정할 때 어두운 부분과 밝은 부분을 각각 보상하면 이미지의 특정 부분이 과다 / 과다 노출되지 않는 이유는 무엇입니까?

들어오는 빛은 조리개와 셔터 속도에 달려 있지만 DSLR은 디지털이기 때문에 각 센서 셀에서 자체 미터링을 사용할 수있는 기술이 없기 때문에 모두 같은 양으로 적용되지는 않습니다. 그러나 측광에 따라 카메라의 CPU는 특정 셀을 과다 노출시키지 않도록 차단합니다.

나는 말도 안되는 말을하지 않기를 바랍니다. 나는 그럴듯한 생각처럼 보인다.

누가 어느 픽셀이 얼마나 많은 이득을 얻습니까? 인간 시각 시스템에서 일어나는 많은 것들이 눈이 아닌 피질에서 발생하며, 지적 결정과 (보통 무시할 수있는) 자기 보존을위한 본능적 인 드라이브의 조합에 기초하여 보는 것이 중요하다고 생각하는 것에 달려 있습니다. . 어떤 의미에서 우리가 존재하는 것을 보는 것이 사실이지만, 다른 의미에서 우리가보고 싶은 것을 볼 수도 있습니다.

거의 될 것입니다큰 다이내믹 레인지를 허용하고 (현재 CMOS 센서 기술로는 이러한 방식으로 작동 할 수 없기 때문에 CCD 유형 기술을 가정) 대형 포토 사이트로 비교적 낮은 픽셀 밀도 센서를 만드는 것은 사소합니다. 기계식 셔터. 그래서 당신은 무엇을 얻을 것입니까? 센서 채도에 의해 거의 또는 거의 클리핑되지 않은 다수의 픽셀과 함께 비트 깊이가 많고 로컬 대비가 매우 낮은 평면 이미지 (전체 비트 깊이가 그대로 표시 또는 인쇄용으로 변환되는 경우) 실제로는 포화 지점 직전 전자 셔터의 제한 동작에 의해 클리핑됩니다). 그러나이 센서와 관련 컴퓨터가 클리핑 데이터를 기록 할 수 있다고 주장 해 봅시다. 해당 사이트에서 실제 노출 시간을 기록하는 것만 큼 간단 할 수 있습니다). 이를 통해 카메라 전자 장치는 포토 사이트가 최종 휘파람까지 게임에 남아있을 수 있었던 숫자를 재구성 할 수 있습니다. 이제 우리는 더 큰 비트 심도로 더 평평한 이미지를 얻습니다. 그리고 당신은 어디에 선을 그리나요? 32 비트? 64?

이 고 역학적 범위의 평평한 이미지 데이터를 매력적인 사진으로 바꾸는 것은 어려운 일입니다. 가장 간단한 방법은 1 차 측광 이미지를 나타내는 8 비트 (또는 출력 비트 심도)를 가져와 나머지를 버리는 것입니다. 데이터를 S- 커브에 맞추는 것이 훨씬 어려울 것입니다. 익스트림 그림자 및 / 또는 하이라이트를 압축하면 새로운 카메라의 확장 된 동적 범위 설정이 이미하는 것과 거의 비슷합니다. 그러나 픽셀 당 사용할 수있는 출력 비트가 너무 많으며 확장 된 강조 표시 값의 대부분은 흰색 (또는 254 및 255 믹스 이상)으로 올림됩니다. 따라서 시스템을 극적으로 복잡하게함으로써 거의 얻지 못했습니다.

그러나 여전히 선택적 영역 매핑 옵션이 열려 있습니다. 전경의 원하는 대비를 유지하면서 세부 묘사를 유지할 수 있도록 하늘, 즉 그 하늘의 구름을 그 값으로 낮추지 않겠습니까? 어려운 문제가있는 곳입니다. 중요한 게 뭐야? 카메라가 당신을 결정해야합니까? 카메라가 결정하면 머신 비전과 인공 지능이 크게 발전합니다. 그렇지 않다면 촬영하는 모든 사진에 대해 이러한 수준의 캡처 후 결정을 내리고 싶습니까? 그렇습니다. 실제로 그 실습을하고 싶은 포토 테크노 -weinie가있을 것입니다. 그러나 우리는 이것이 병리학 적 조건이고 처리 시간에 관심이있는 전문가들과 대다수의 소비자들이 그렇지 않습니까?

따라서 가장 많이 버려 질 데이터를 수집하려면 새로운 센서, 센서 주변에 훨씬 더 복잡한 전자 장치, 투사 된 원시 데이터 (큰 카드 및 더 긴 쓰기 시간 / 느린 프레임 속도가 필요함)를위한 거대한 이미지 파일이 필요합니다. 시간이 지남에 따라 포스트에서 많은 사람의 개입이 필요한 원샷 HDR 이미지를 촬영할 수 있습니다 (또는 MV / AI의 큰 도약). 아마도 몇 가지를 판매 할 수도 있지만 시장이 기존 35mm / APS-C 시장보다 중형 시장과 훨씬 더 닮을 것으로 기대합니다. 즉, 실제로 전문적인 이유로 기능이 필요하거나 미술 비전을 충족해야하는 선발 된 사진 작가 그룹에게 팔고 사후 처리 과정에서 지불해야 할만큼 큰 돈을 벌어야 할 사람 기술 세.

소수의 사람들 만이 언급 한 한 가지 사항이 있으며, 다른 영역에 다른 노출 영역이 다르게 노출되면 장면이 동일하게 보이지 않을 것입니다. 변형 이 있기 때문에 장면이 보이는 방식으로 보입니다 . 예, 하이라이트와 그림자를 저장하는 방법이 될 수 있지만, 실제로 원하는 것은 하나의 노출 설정으로 장면의 다이나믹 레인지를 캡처 할 수있는 더 큰 다이나믹 레인지입니다.

우리의 눈은 현재 소비자 용 카메라 기술보다 훨씬 더 넓은 다이나믹 레인지를 제공하는 데 능숙합니다. 그림자 영역과 밝은 햇볕에 쬐인 영역을 동시에 빠르고 정확하게 볼 수 있습니다.

카메라 제조업체가이 문제를 해결하는 방법 중 하나는 단일 센서에서 고감도 픽셀과 저감도 픽셀을 모두 사용한 다음 픽셀 당 결과를 결합하는 것입니다. RED의 최신 디지털 시네마 카메라에는 HDRx라는 일반 및 저감도 센서 픽셀 매트릭스가 있습니다. 작고 낮은 감도의 센서 픽셀은 밝은 픽셀의 하이라이트로 결합되어 다이내믹 레인지를 증가시킵니다.

첫째, 인간의 눈의 동적 범위는 그렇게 크지 않습니다. 우리 뇌는 다른 노출 설정을 사용하여 촬영 한 "스냅 샷"을 지속적으로 병합하기 때문에 현재의 고급 카메라보다 더 나은 것 같습니다. 우리의 눈은 (뇌가 가능하더라도) 매우 밝고 매우 어두운 물체를 동시에 등록 할 수 없습니다. 이미지 처리에 대한 의문은 있지만 평범한 광학 / 이미징 장치 만 있습니다.

이미지 센서의 다이나믹 레인지가 어떻게 크게 향상 될 수 있는지 보여주는 몇 가지 제안 / 시제품이 있습니다 :

• MIT의 모듈로 카메라

  각 포토 다이오드는 최대 충전량에 도달하면 상태를 재설정하고 발생 횟수를 기억합니다

• Eric Fossum의 Quanta 이미지 센서

  "아날로그"전하 용기 + A / D 변환기 대신 훨씬 작고 빠른 광자 계수 픽셀을 사용합니다.

여기에 기본적인 물리학이 없습니다. 주요 문제는 실제 장면의 명암비가 크다는 것입니다. 우리의 눈은 선형 대신 빛의 수준을 대수적으로 인식함으로써 그 문제를 해결하도록 진화했습니다. 불행히도, 현재 센서 기술은 본질적으로 빛을 선형 적으로 측정합니다. 더 정확하게 말하면, 노이즈는 선형 광 스케일로 고정됩니다.

현재 기술에서 최대 명암 제한은 기본적으로 노이즈 레벨의 함수입니다. 논증을 위해 센서가 0에서 1000까지의 광량을 알려줄 수있는 0-1000 광량을 사용합시다. 따라서 측정 할 수있는 가장 높은 비율은 얼마입니까? 소음 수준에 따라 다릅니다. 노이즈 레벨은 기본적으로 진정한 검은 색 대신 얻는 것입니다.이 예에서는 0입니다. 대략 노이즈 레벨이 2 인 경우 약 1000 : 2 = 500 : 1 밝기 비율을 얻습니다. 장면이 그것을 초과하지 않는 한 (실제로 500 : 1은 그다지 많지 않습니다) 나중에 원하는 로그 매핑을 수행 할 수 있습니다.

따라서 전류 센서가 본질적으로 선형 인 것을 고려할 때 전류 전략은 신호 대 잡음비를 증가시키고 양자화 노이즈가 고유 랜덤 노이즈보다 낮도록 충분한 비트를 제공하는 것입니다. 센서의 노이즈가 적을수록 하이라이트를 잘라내거나 그림자를 제거하지 않고도보다 넓은 다이나믹 레인지 장면을 캡처 할 수 있습니다.

본질적으로 밝기 로그를 측정하는 완전히 다른 센서 기술이 있습니다. 때로는 뚜껑이 벗겨진 CMOS 동적 RAM과 매우 유사하기 때문에 "CMOS"센서라고도합니다 (과도하게 단순화되었지만 실험실의 첫 번째 테스트는 실제로 이런 방식으로 수행됨). 빛의 로그에 비례하는 전압을 얻지 만 현재 신호 대 잡음 비율이 훨씬 낮습니다. 미쓰비시는이 센서를 최초로 상용화했지만 하이 엔드 카메라에 적합한 제품은 아직 없습니다.

여러 분야에서 발전 할 것이라는 데는 의심의 여지가 없으며, 앞으로도 몇 년 동안 꾸준한 발전이있을 것으로 확신합니다. 그러나 아무도 더 나은 것을 상상할 수 없기 때문에 지금의 상황이 좋은 이유가 있습니다. 누군가가 넓은 다이나믹 레인지를 정확하게 측정 할 수 있고 사람들이 기꺼이 지불 할 수있는 가격으로 기술을 보유하고 있다면 부유해질 것입니다.

너무 복잡하다고 생각합니다.

기본적으로 두 가지 가능한 접근 방식이 있습니다. 각 포토 센서는 시간을 추적하고 자체를 끄거나 CPU가 포토 센서의 데이터를 추적하고 끌 수 있습니다.

첫 번째 접근 방식은 각 광 센서가 클럭 신호와 카운터가 필요하다는 것을 의미하므로 자체 전원이 꺼질 때까지 걸리는 시간을 추적 할 수 있습니다. 그것은 칩에 맞는 훨씬 더 많은 회로와 칩을 작동시키는 데 더 많은 전기가 필요하므로 신호 노이즈가 증가합니다. 아마도 다이나믹 레인지의 증가는 무의미 할 것입니다.

두 번째 방법의 경우 CPU는 1/10000 초에 한 번 센서의 모든 데이터를 읽어야합니다. 그것은 현재 기술이 달성 할 수있는 것보다 약 1000 배 빠르므로, 가능하다면 수십 년 후에 미래입니다.

또한 각 픽셀마다 다른 노출 시간을 얻는 것과 같이 이러한 솔루션에는 다른 복잡한 문제가 있습니다. 움직이는 것을 사진으로 찍으면 아주 이상한 유물을 얻게됩니다.

DSLR이 디지털 인 것은 사실이지만 렌즈는 그렇지 않습니다. 조리개가 렌즈에 설정되어 있기 때문에 DSLR 본체가 아무리 똑똑 해지더라도 모든 셀 센서에는 동일한 조리개가 적용됩니다. 그래서 적어도 현재 렌즈 기술로 센서 셀마다 조리개를 바꾸는 것이 가능하다고 생각합니다.

셔터 속도는 카메라에 의해 제어되지만 사진의 다른 부분에서 셔터 속도를 변경하여 노출을 초과 / 미달로 제어 할 수있는 카메라를 상상하면 모션 블러가 고르지 않게됩니다. 장면의 어두운 부분은 더 오래 노출되어야하고 밝은 부분보다 더 흐려집니다. 이런 이유로 셔터 속도를 변경하는 솔루션이 작동하지 않는다고 생각합니다.

남은 것은 ISO뿐입니다. ISO를 변경하면 그림의 다른 부분에서 다른 노이즈 레벨을 의미합니다. 대폭적인 다이내믹 레인지를 얻을 수 있다는 점을 고려할 때 이것은 나쁘지 않습니다. 센서의 작동 방식에 대해서는 잘 모르지만 ISO 설정이 특정 밝기 범위의 특정 하위 집합에 대한 일종의 "조정"으로 센서에 구현되어 있다고 생각합니다. 모든 센서 셀에서 독립적 인 측광과 ISO 제어를하는 것은 엄청나게 비쌀 것이지만, 아마도 그림을 영역으로 나눌 수 있고 각 영역을 별도로 측정 할 수 있습니다. 그런 다음 카메라는 서로 다르게 노출 된 영역을 블렌딩하기 위해 일종의 알고리즘을 가져야합니다. 각 사진마다 다른 노출을 갖는 파노라마를 조립할 때 "포장"이 수행하는 방식입니다. 이것은 나에게 가능한 소리.

다른 옵션은 여러 센서가있는 카메라를 각각 다른 ISO로 구성하는 것입니다. 비디오 기술에는 3 개의 CCD 카메라가 있으며, 각 CCD는 빨강, 녹색 및 파랑 중 하나를 기록합니다. 여러 센서가 서로 다른 ISO 수준에서 사진을 찍어 HDR 사진을 생성하는 DSLR에 대해 비슷한 개념이없는 이유를 알 수 없습니다.

현재 정보를 찾을 수 없지만 유사한 기술에 대한 설명을 읽은 것을 기억합니다. 아이디어는 대략 이것입니다 : 돌봐야 할 유일한 것은 과장된 하이라이트입니다. 이러한 현상을 방지 할 수 있으면 사진 전체에 노출을 늘려 어두운 부분을 처리 할 수 ​​있습니다. 따라서 과장된 하이라이트를 방지하기 위해 각 센서는 축적 된 빛을 추적하고 최대에 가까워지면 센서가 꺼집니다. 그 자체만으로는 아무것도 개선되지 않으며 실제로 밝은 흰색 과장된 하이라이트가 거의없는 대신 훨씬 더 어두운 하이라이트가됩니다. 따라서 셀을 끄는 대신 일부 지역의 셀을 끄면 밝은 영역의 세부 사항이 유지됩니다.

내가 쓴대로 지금은 텍스트를 찾을 수 없지만 HP 디지털 카메라와 관련이 있습니다.

수학적으로 (이론적으로) 수행 할 수 있습니다. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.64.9692&rep=rep1&type=pdf