Kaikki, mitä tiedät kuvankäsittelystä, on todennäköisesti väärin

Sisällysluettelo:

Kaikki, mitä tiedät kuvankäsittelystä, on todennäköisesti väärin
Kaikki, mitä tiedät kuvankäsittelystä, on todennäköisesti väärin

Video: Kaikki, mitä tiedät kuvankäsittelystä, on todennäköisesti väärin

Video: Kaikki, mitä tiedät kuvankäsittelystä, on todennäköisesti väärin
Video: CS50 2015 - Week 8, continued - YouTube 2024, Marraskuu
Anonim
"Resoluutio" on termi, jonka ihmiset usein heittävät - joskus väärin - kun puhutaan kuvista. Tämä käsite ei ole niin mustavalkoinen kuin "kuvapisteiden määrä kuvassa." Pidä lukemassa selvittää, mitä et tiedä.
"Resoluutio" on termi, jonka ihmiset usein heittävät - joskus väärin - kun puhutaan kuvista. Tämä käsite ei ole niin mustavalkoinen kuin "kuvapisteiden määrä kuvassa." Pidä lukemassa selvittää, mitä et tiedä.

Kuten useimmissa asioissa, kun hahmottelet suosittua termiä, kuten "resoluutiosta" acedemic (tai geeky) tasolle, huomaat, että se ei ole niin yksinkertainen kuin olette voineet uskoa. Tänään näemme, kuinka pitkälle käsitys "päätöslauselma" menee, lyhyesti puhua termien vaikutuksista ja vähän siitä, mitä suurempi resoluutio tarkoittaa grafiikkaa, painatusta ja valokuvausta.

Joten Duh, kuvat on tehty pikseleistä, eikö?

Tässä on tapa, jolla olet luultavasti selvittänyt päätöslauselmasi: kuvat ovat rivejä ja sarakkeita pikseleiden sarjasta, ja kuvissa on ennalta määritelty määrä pikseleitä, ja suuremmat kuvat, joissa on suurempi määrä kuvapisteitä, ovat parempaa resoluutiota. Siksi olet niin houkutteleva, että 16 megapikselin digitaalikamera, koska paljon pikseleitä on sama kuin korkean resoluution, eikö? No, ei täsmälleen, koska resoluutio on hieman murkierempi kuin tämä. Kun puhut kuvasta, kuten se on vain pikselin ämpäri, jätät huomiotta kaikki muut asiat, jotka alkavat tehdä kuvan paremmaksi. Epäilemättä yksi osa siitä, mikä tekee kuvan "suurella tarkkuudella", saa paljon pikseleitä tunnistettavan kuvan luomiseksi.
Tässä on tapa, jolla olet luultavasti selvittänyt päätöslauselmasi: kuvat ovat rivejä ja sarakkeita pikseleiden sarjasta, ja kuvissa on ennalta määritelty määrä pikseleitä, ja suuremmat kuvat, joissa on suurempi määrä kuvapisteitä, ovat parempaa resoluutiota. Siksi olet niin houkutteleva, että 16 megapikselin digitaalikamera, koska paljon pikseleitä on sama kuin korkean resoluution, eikö? No, ei täsmälleen, koska resoluutio on hieman murkierempi kuin tämä. Kun puhut kuvasta, kuten se on vain pikselin ämpäri, jätät huomiotta kaikki muut asiat, jotka alkavat tehdä kuvan paremmaksi. Epäilemättä yksi osa siitä, mikä tekee kuvan "suurella tarkkuudella", saa paljon pikseleitä tunnistettavan kuvan luomiseksi.

Voi olla kätevää (mutta joskus väärin) soittaa kuvia, joissa on paljon megapikseleitä "suurella tarkkuudella". Koska tarkkuus ylittää kuvan pikseleiden määrän, se olisi tarkempi kutsua sitä korkeaksi pikselitarkkuus, tai korkea pikselitiheys. Pixelitiheys mitataan pikseleinä tuumaa kohti (PPI) tai joskus pisteitä tuumaa kohti (DPI). Koska pikselitiheys on pisteiden mitta suhteessa johonkin tuuma, yksi tuuma voi olla kymmenen pikseliä siinä tai miljoona. Ja korkeamman pikselitiheyden omaavat kuvat pystyvät ratkaisemaan yksityiskohdat paremmin - ainakin pisteeseen.

Image
Image

Hiukan väärä käsitys "suuren megapikselin suuresta tarkkuudesta" on eräänlainen siirto päivästä, jolloin digitaaliset kuvat eivät yksinkertaisesti voineet näyttää riittävän yksityiskohtaisia yksityiskohtia, koska pienistä rakennuspalikoista ei ollut tarpeeksi kunnollista kuvaa. Joten digitaalisilla näytöillä alkoi olla enemmän kuvan elementtejä (tunnetaan myös pikseleinä), nämä kuvat pystyivät ratkaista tarkemmin ja antamaan selkeämmän kuvan siitä, mitä tapahtui. Tietyllä tavalla miljoonien ja miljoonien enemmän kuvan elementtien tarve lakkaa olemaan hyödyllisiä, koska se saavuttaa muiden muotojen ylärajan, kun kuvan yksityiskohdat ratkaistaan. Kiehtoi? Katsotaanpa.

Optiikka, tiedot ja kuvatietojen ratkaiseminen

Toinen tärkeä osa kuvan resoluutiosta liittyy suoraan siihen tapaan, jolla se on otettu. Joidenkin laitteiden on analysoitava ja tallennettava kuvatietoja lähteestä. Näin luodaan useimmat kuvatyypit. Se koskee myös useimpia digitaalisia kuvankäsittelylaitteita (digitaalisia järjestelmäkameroita, skannereita, webbikameroita jne.) Sekä analogisia kuvantamismenetelmiä (kuten kalvokamerat). Ilman, että päästään liikaa tekniseen gobbledygook, miten kamerat toimivat, voimme puhua jotain nimeltä "optinen resoluutio".
Toinen tärkeä osa kuvan resoluutiosta liittyy suoraan siihen tapaan, jolla se on otettu. Joidenkin laitteiden on analysoitava ja tallennettava kuvatietoja lähteestä. Näin luodaan useimmat kuvatyypit. Se koskee myös useimpia digitaalisia kuvankäsittelylaitteita (digitaalisia järjestelmäkameroita, skannereita, webbikameroita jne.) Sekä analogisia kuvantamismenetelmiä (kuten kalvokamerat). Ilman, että päästään liikaa tekniseen gobbledygook, miten kamerat toimivat, voimme puhua jotain nimeltä "optinen resoluutio".

Yksinkertaisesti sanottuna, päätöslauselman kaikenlaisen kuvantamisen osalta tarkoittaa "kyky ratkaista yksityiskohdat. "Tässä on hypoteettinen tilanne: ostat fancy-housut, super-megapikselin kamera, mutta sinulla on vaikeuksia ottaa teräviä kuvia, koska objektiivi on kauhea. Et vain voi keskittyä siihen, ja se ottaa epätarkkoja kuvia, joilla ei ole yksityiskohtia. Voitko soittaa kuvaasi korkealla resoluutiolla? Saatat olla kiusattu, mutta et voi. Voit ajatella tätä mitä optinen tarkkuus tarkoittaa. Linssit tai muut optisten tietojen keräämiseen tarkoitetut keinot ylittävät yksityiskohtaiset tiedot, joita ne voivat ottaa. He voivat kerätä vain niin paljon valoa, joka perustuu muotokerroin (laajakulmaobjektiivi vs. teleobjektiivi), koska objektiivin ja tyylin linssi sallii enemmän tai vähemmän valoa.

Image
Image

Valolla on myös taipumus taittavat ja / tai aiheuttamaan kutsuttuja valoaaltohäiriöitä poikkeavuuksia. Molemmat luovat kuvan kuvan vääristymiä pitämällä valoa täsmällisestä tarkennuksesta terävien kuvien luomiseksi. Paras linssi muodostetaan rajoittamaan diffraktiota ja siten aikaansaamaan suuremman yksityiskohdan ylärajan, onko kohdekuvatiedosto megapikselin tiheys tietueen tallentamiseksi vai ei. Kromaattinen poikkeavuus, on esitetty, kun eri valon aallonpituudet (värit) liikkuvat eri nopeuksilla linssin läpi konvergoimaan eri pisteisiin. Tämä tarkoittaa, että värit ovat vääristyneitä, yksityiskohta on mahdollisesti kadotettu ja kuvat tallennetaan epätarkasti perustuen optisen resoluution ylärajaan.

Digitaalisissa valosensoreissa on myös ylärajat, vaikka onkin vain houkuttelevaa olettaa, että tämä koskee vain megapikselin ja pikselitiheyttä. Todellisuudessa tämä on toinen hämärä aihe, täynnä monimutkaisia ideoita, jotka ansaitsevat oman artikkelin.On tärkeää muistaa, että on olemassa outoja kompromisseja, joiden avulla yksityiskohdat voidaan ratkaista korkeammilla megapikselijärjestelmillä, joten lähdemme syvemmälle hetkeksi. Seuraavassa on toinen hypoteettinen tilanne: vanhempi korkean megapikselin kamerasi keksii upouusi ja kaksi kertaa enemmän megapikselia. Valitettavasti ostamasi yksi samalla sato kertoimella kuin viimeinen kamera ja törmätä vaikeuksiin kuvattaessa heikossa valaistuksessa. Voit menettää paljon yksityiskohtia kyseisessä ympäristössä, ja sinun on kuvattava erittäin nopeissa ISO-asetuksissa, jolloin kuvat ovat rakeita ja rumaisia. Kauppa on tämä - anturissa on valokuvapapereita, pieniä reseptoreita, jotka vangitsevat valoa. Kun pakata enemmän photosites päälle anturi luoda korkeamman megapikselimäärä, menetät beefier, isompi photosites voitava kerätä enemmän fotoneja, jotka auttavat tekemään tarkemmin niitä hämärässä ympäristössä.
Digitaalisissa valosensoreissa on myös ylärajat, vaikka onkin vain houkuttelevaa olettaa, että tämä koskee vain megapikselin ja pikselitiheyttä. Todellisuudessa tämä on toinen hämärä aihe, täynnä monimutkaisia ideoita, jotka ansaitsevat oman artikkelin.On tärkeää muistaa, että on olemassa outoja kompromisseja, joiden avulla yksityiskohdat voidaan ratkaista korkeammilla megapikselijärjestelmillä, joten lähdemme syvemmälle hetkeksi. Seuraavassa on toinen hypoteettinen tilanne: vanhempi korkean megapikselin kamerasi keksii upouusi ja kaksi kertaa enemmän megapikselia. Valitettavasti ostamasi yksi samalla sato kertoimella kuin viimeinen kamera ja törmätä vaikeuksiin kuvattaessa heikossa valaistuksessa. Voit menettää paljon yksityiskohtia kyseisessä ympäristössä, ja sinun on kuvattava erittäin nopeissa ISO-asetuksissa, jolloin kuvat ovat rakeita ja rumaisia. Kauppa on tämä - anturissa on valokuvapapereita, pieniä reseptoreita, jotka vangitsevat valoa. Kun pakata enemmän photosites päälle anturi luoda korkeamman megapikselimäärä, menetät beefier, isompi photosites voitava kerätä enemmän fotoneja, jotka auttavat tekemään tarkemmin niitä hämärässä ympäristössä.
Koska tämä riippuu rajoitetusta valon tallennusvälineestä ja rajoitetusta valon keräämisestä, yksityiskohdat voidaan saavuttaa muilla keinoilla. Tämä kuva on Ansel Adamsin kuva, joka tunnetaan hänen saavutuksistaan luoda korkean dynaamisen alueen kuvia käyttämällä väistämis- ja polttotekniikoita ja tavallisia valokuvapapereita ja elokuvia. Adams oli nero venyttämässä rajoitetusti mediaa ja käytti sitä ratkaisemaan mahdollisimman paljon yksityiskohtia, tehokkaasti sivuuttamalla monet edellä mainituista rajoituksista. Tämä menetelmä, kuten myös sävyn kartoitus, on tapa lisätä kuvan resoluutiota tuomalla esiin yksityiskohtia, joita muuten ei näy.
Koska tämä riippuu rajoitetusta valon tallennusvälineestä ja rajoitetusta valon keräämisestä, yksityiskohdat voidaan saavuttaa muilla keinoilla. Tämä kuva on Ansel Adamsin kuva, joka tunnetaan hänen saavutuksistaan luoda korkean dynaamisen alueen kuvia käyttämällä väistämis- ja polttotekniikoita ja tavallisia valokuvapapereita ja elokuvia. Adams oli nero venyttämässä rajoitetusti mediaa ja käytti sitä ratkaisemaan mahdollisimman paljon yksityiskohtia, tehokkaasti sivuuttamalla monet edellä mainituista rajoituksista. Tämä menetelmä, kuten myös sävyn kartoitus, on tapa lisätä kuvan resoluutiota tuomalla esiin yksityiskohtia, joita muuten ei näy.

Yksityiskohtaisten tietojen ratkaiseminen ja kuvantamisen ja tulostuksen parantaminen

Koska "päätöslauselma" on niin laaja-alainen termi, sillä on myös vaikutuksia painoteollisuudelle. Olet varmaan tietoinen siitä, että viime vuosien kehitys on tehnyt televisiota ja seuraa tarkempaa määritelmää (tai ainakin tehnyt suurempia näyttöjä ja televisioita kaupallisesti elinkelpoisempia). Samankaltaiset kuvantamistekniikan kierrokset ovat parantaneet tulostettujen kuvien laatua - ja kyllä, tämä on myös "tarkkuus".
Koska "päätöslauselma" on niin laaja-alainen termi, sillä on myös vaikutuksia painoteollisuudelle. Olet varmaan tietoinen siitä, että viime vuosien kehitys on tehnyt televisiota ja seuraa tarkempaa määritelmää (tai ainakin tehnyt suurempia näyttöjä ja televisioita kaupallisesti elinkelpoisempia). Samankaltaiset kuvantamistekniikan kierrokset ovat parantaneet tulostettujen kuvien laatua - ja kyllä, tämä on myös "tarkkuus".
Kun emme puhu toimistomustesuihkutulostimestasi, puhumme yleensä prosesseista, jotka luovat puolisävyjä, linetoneja ja kiinteitä muotoja jonkinlaisessa välituotteessa, jota käytetään musteen tai väriaineen siirtämiseen jonkinlaiseen paperiin tai substraattiin. Tai yksinkertaisemmin sanottuna, "muodot sellaiseen asiaan, joka asettaa musteen toiseen asiaan". Yllä kuvattu kuva oli todennäköisimmin painettu jonkinlaisella offset-litografiamenetelmällä, kuten useimmat kotikirjojen ja aikakauslehtien värikuvista. Kuvat vähennetään pisteiden riveiksi ja asetetaan muutamalle eri painopinnalle muutamilla eri musteilla ja yhdistetään uudelleen tulostettujen kuvien luomiseksi.
Kun emme puhu toimistomustesuihkutulostimestasi, puhumme yleensä prosesseista, jotka luovat puolisävyjä, linetoneja ja kiinteitä muotoja jonkinlaisessa välituotteessa, jota käytetään musteen tai väriaineen siirtämiseen jonkinlaiseen paperiin tai substraattiin. Tai yksinkertaisemmin sanottuna, "muodot sellaiseen asiaan, joka asettaa musteen toiseen asiaan". Yllä kuvattu kuva oli todennäköisimmin painettu jonkinlaisella offset-litografiamenetelmällä, kuten useimmat kotikirjojen ja aikakauslehtien värikuvista. Kuvat vähennetään pisteiden riveiksi ja asetetaan muutamalle eri painopinnalle muutamilla eri musteilla ja yhdistetään uudelleen tulostettujen kuvien luomiseksi.
Painopinnat yleensä kuvataan jonkinlaisella valoherkällä materiaalilla, jolla on oma resoluutiot. Ja yksi syy siihen, että tulostuslaatu on parantunut niin voimakkaasti viimeisen vuosikymmenen aikana tai niin, on parempi tekniikan lisääntynyt tarkkuus. Nykyaikaiset offsetpuristimet ovat lisänneet yksityiskohtien tarkkuutta, koska ne käyttävät täsmällisiä tietokoneohjattuja laserkuvausjärjestelmiä, jotka ovat samankaltaisia kuin toimistosi lasertulostimesi. (Muitakin menetelmiä, samoin, mutta laser on todennäköisesti paras kuvanlaatu.) Nämä laserit voivat luoda pienempiä, tarkempia, vakaampi pisteitä ja muotoja, jotka luovat parempia, monipuolisempia ja saumaton, enemmän korkean resoluution tulosteita perustuva jotka pystyvät selvittämään yksityiskohtaisemmin. Ota hetki tarkastelemaan äskettäin tehtyjä tulosteita 90-luvun alusta ja verrata niitä nykyaikaisiin - tarkkuus ja tulostuslaatu ovat hyviä.
Painopinnat yleensä kuvataan jonkinlaisella valoherkällä materiaalilla, jolla on oma resoluutiot. Ja yksi syy siihen, että tulostuslaatu on parantunut niin voimakkaasti viimeisen vuosikymmenen aikana tai niin, on parempi tekniikan lisääntynyt tarkkuus. Nykyaikaiset offsetpuristimet ovat lisänneet yksityiskohtien tarkkuutta, koska ne käyttävät täsmällisiä tietokoneohjattuja laserkuvausjärjestelmiä, jotka ovat samankaltaisia kuin toimistosi lasertulostimesi. (Muitakin menetelmiä, samoin, mutta laser on todennäköisesti paras kuvanlaatu.) Nämä laserit voivat luoda pienempiä, tarkempia, vakaampi pisteitä ja muotoja, jotka luovat parempia, monipuolisempia ja saumaton, enemmän korkean resoluution tulosteita perustuva jotka pystyvät selvittämään yksityiskohtaisemmin. Ota hetki tarkastelemaan äskettäin tehtyjä tulosteita 90-luvun alusta ja verrata niitä nykyaikaisiin - tarkkuus ja tulostuslaatu ovat hyviä.

Älä sekoita näyttöjä ja kuvia

Image
Image

Videokuvan resoluutiota voi olla melko helppoa monitorin tarkkuudella. Älä houkutusta, vain koska sinä katsot kuvia näytön, ja molemmat liittyvät sana”pikselin”. Voisi olla hämmentävää, mutta pikseleitä kuvissa on vaihteleva pikselin syvyys (DPI tai PPI, eli ne voivat olla vaihteleva pikseliä tuumaa kohti), kun taas näytöillä on kiinteä määrä fyysisesti johdettuja, tietokoneohjattuja väripisteitä, joita käytetään kuvaustietojen näyttämiseen, kun tietokone pyytää sitä. Todellakin, yksi pikseli ei ole yhteydessä toiseen. Niitä voidaan kuitenkin kutsua "kuvan elementteiksi", joten ne molemmat saavat nimeksi "pikselit". Yksinkertaisesti sanottuna kuvissa olevat pikselit ovat tapa äänite kuvatietoja, kun taas monitorien pikselit ovat tapoja näyttö tiedot.

Mitä tämä tarkoittaa? Yleisesti ottaen, kun puhutaan näyttöjen resoluutiosta, puhutaan paljon selkeämmästä skenaariosta kuin kuvan tarkkuudella. Vaikka on olemassa muita tekniikoita (joista emme keskustele tänään) siitä voida parantaa kuvan laatua - yksinkertaisesti laittaa, enemmän pikseleitä näytössä lisää näytön kykyä ratkaista yksityiskohdat tarkemmin.

Loppujen lopuksi voit ajatella, millaisia kuvia sinulla on perimmäisenä tavoitteena - mediana, jota käytät. Kuvat, joissa erittäin suuri pikselimäärä ja pikselin resoluutio (korkea megapikselin otettuja kuvia keksi digitaalikamerat, esimerkiksi) ovat sopivia käytettäväksi jo hyvin pikselin tiheä (tai”tulostus piste” tiheä) printtausvälineeseen, kuten mustesuihkutulostimella tai offset, koska on paljon yksityiskohtia korkean resoluution tulostimen ratkaista. Mutta webille tarkoitetuilla kuvilla on paljon pienempi pikselitiheys, koska näytöillä on noin 72 ppi pikselitiheyttä ja melkein kaikki niistä ylittävät noin 100 ppi: n. Ergo, vain niin paljon "resoluutiota" voidaan katsoa näytöllä, mutta kaikki yksityiskohdat, jotka on ratkaistu, voidaan sisällyttää varsinaiseen kuvatiedostoon.

Yksinkertaiset luokat osoittavat, että "resoluutio" ei ole niin yksinkertainen kuin tiedostojen käyttö, jossa on paljon ja paljon pikseleitä, mutta se on tavallisesti kuvan yksityiskohtaisuuden selvittäminen. Pidä tämä yksinkertainen määritelmä mielessäsi, muista, että on olemassa monia näkökohtia suuriresoluutioisen kuvan luomiseen, ja pikselitarkkuus on vain yksi niistä. Ajatuksia tai kysymyksiä tämän päivän artikkelista? Kerro meille kommentit tai lähetä kysymyksesi osoitteeseen [email protected].

Kuva Laajuus: Desert Girl bhagathkumar Bhagavathi, Creative Commons. Lego Pixel -taiteilija Emmanuel Digiaro, Creative Commons. Lego Bricks: Benjamin Esham, Creative Commons. D7000 / D5000 B & W Cary ja Kacey Jordan, Creative Commons. Bob Mellishin ja DrBob: n kromaattiset Abbertation-kaavioita, GNU: n lisenssi Wikipedia-sivun kautta.Sensor Klear Loupe by Micheal Toyama, Creative Commons.Ansel Adams julkinen kuva. Offset by Thomas Roth, Creative Commons. RGB LED, Tyler Nienhouse, Creative Commons.

Suositeltava: