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P: 你沒法回答SINAR怎樣做到是不是? 我當然也不知道,也不需要知道,更不用呼楞你。 但是基本上已經證明你說的因為〝線性造成反差低落〞這個論點有問題, 無論SINAR用什麼方法修正,使色調與正片或肉眼所見接近, 都代表線性造成的反差是可改變的。 那單眼數位笨到完全不去修正嗎?技術差異大到如此程度嗎? 修正後反差還是這樣低,原因何在? 因為反差低落的原因真正的因素是軟體計算誤差, 每家計算方式差異很大,就像掃描器廠商只改變軟體, 掃描效果就完全不同。 單眼反差低落不是你說的線性造成的。 ========================================= 噗 人家在說什麼? 你在說什麼? A:因為DSLR對光反應的線性光係造成取樣後的影像反差平淡 B:你可以後製調整啊 ~~~~~~~XD |
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"X的,你很魯耶,講不聽喔 Powerslide 我在罵你啦 你打那麼多英文 T 神教教主看的懂,我頭切給你啦"
事實證明某 p 本身是看不太懂英文的, 所以他 quote 出來斷斷續續, 抓不到重點還被某 p 誤解的英文, 的確是無法令人看懂得. ===========================================
是啦,最好是這樣啦
我還沒有神到像閣下一樣
可把Color singal channel當作color depth來翻譯啊
閣下的英文可真是強啊
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哎.. 有人不去了解理論 說破嘴也是沒用 sinar 拍出來什麼東西我不知道 可能的解法大概就是 1.使用DR 非常好的CCD 類似S3 的R pixel 2.取樣可能是16bit 以上 3.偷過曝一張 混和兩張計算出
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"以RAW檔拍攝又如何 你最後還不是轉成JPEG來比較?"
所以摟, 你如果能理解你這兩句話的意思, 就理解你拿兩張 jpeg 來比, 亮度還不一樣, 而且還直接拿 jpeg 後至後比較是多麼愚蠢了. 加油啦, 偶知道你連 jpeg 的壓縮流程, 實際的運作都不理解, 不然也不會亂印用一個錯誤解釋 jpeg 的中文網頁了 ============================================= 噗
亮度?對誰的亮度
是對螢幕的勒
還是對現場環境的
你到底有沒學過測量啊
這種顛三倒四的話你也說的出來
對同一個物體 A測到2.0D B測到1.5D
Cudacke :不行AB 亮度不一樣不能比較
~~~~~~XD
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" http://www.dpreview.com/news/0011/00111608dynamicrange.asp有些數位相機 DR 測試 (JPEG) -- 不解的是為何有些 DR 會大於 2.4,甚至到 2.8" 這裡由很簡單, 其實就跟 jpeg 相對於 bmp 是一樣的, jpeg 嘗試用少於必須的容量儲存一張圖, 自然損失些東西, 同樣的, 一個只有 8bit DR 的圖, 用於儲存一張 DR 大於 8bit 的圖, 也自然損失些東西, 一般情況你會說 bmp 跟 jepg 是同樣的品質嗎? 有點頭腦且對 jpeg 有點了解的人應該都會說不, 但是很多情況其實 jpeg 看起來也不會比 bmp 差多少, 尤其是壓縮比還沒拉到很高的情況. " http://www.dpreview.com/news/0011/00111701dynamicrange_raw.asp有些數位相機 DR 測試 (RAW)" 你如果仔細看那張表, Nikon D1 的第一組數據, 200 0.11 380:1 8.6 2.6D 52 他所寫的 DR 就是需要 log2(380/1) = 8.6bit, 可不可以試著用 8 bit 或者更少的 bit 數儲存? 當然可以, 這個再數學上就叫做 quantization. jpeg 壓縮中破壞性壓縮的部分是再做什麼? 其實就是在做 quantization, 其實兩者所運用的是同一種技術, 分別對不同的部分做壓縮而已. 以下這個連結就有對 quantization 的方式, 還有其影響做出說明, 而從那範例的四張圖就可以看出差別. http://documents.wolfram.com/applications/digitalimage/UsersGuide/3.2.html如果你單純的以, log(最亮/最暗)的方式來看 DR, 而忽略 digital, analog 本質上的不同所造成的差異, 那上述連結中的四張圖的 DR 是相同的, 但是這 DR 在此有什麼意義嗎? 實際上是無意義的, 這也是為什麼 photo.net 裡面的定義會這麼強調 bit 數. |
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阿某 p 懂 jpeg 壓縮的流程沒? 知不知道 jpeg 的壓縮流程中不管有沒有破壞性壓縮都一樣用到 DCT 跟 DPCM, 搞懂了嗎? 加油, 你還有很多要學的, 例如 quantization 這簡單的你就不懂, 不然就不會鬧亂引用 jpeg 文章的笑話了.
唉... 偶真是好人.... 某 p 錯誤百出, 偶還不吝惜傾囊相授, 可惜看來孔子說的朽木不可雕, 看來到目前為止都是正確的. |
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A:因為DSLR對光反應的線性光係造成取樣後的影像反差平淡 B:你可以後製調整啊..............................P
這樣問你願意一項一項回答了喔! 很好! 我慢慢問,你慢慢答,幾個問題後你就知道你問題在哪?
剛剛第一題,下面關聯的第二題。
但是SINAR還沒後製反差就跟正片相同了,怎樣做到的? 這點麻煩您再解釋一下,因為我魯鈍無知, 請您猜測一下為什麼。
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meowmeow2:
SINAR並沒有用類似S3技術。 是靠嚴格的硬體要求加上最優秀的色彩取樣與還原技術。 CCD上的散熱片是特製的,不是一般鋁材,缺點是體積也加大。 真實14位元與4.2D的取樣,最佳的軟體計算,顏色失真達到最低。 |
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阿某 p 懂 jpeg 壓縮的流程沒? 知不知道 jpeg 的壓縮流程中不管有沒有破壞性壓縮都一樣用到 DCT 跟 DPCM, 搞懂了嗎? 加油, 你還有很多要學的, 例如 quantization 這簡單的你就不懂, 不然就不會鬧亂引用 jpeg 文章的笑話了.
唉... 偶真是好人.... 某 p 錯誤百出, 偶還不吝惜傾囊相授, 可惜看來孔子說的朽木不可雕, 看來到目前為止都是正確的. ================================= 噗
看來這句用在您身上比較對喔 ======================================= Cudacke: 一般 JPEG 的檔案 RGB 各都只有 8bit 而已... 再神的像機拍出來的 jpeg 檔 luminance DR 也就只有 log(2^8) = log(256) = 2.4. ================================================ |
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如果你單純的以, log(最亮/最暗)的方式來看 DR, 而忽略 digital, analog 本質上的不同所造成的差異, 那上述連結中的四張圖的 DR 是相同的, 但是這 DR 在此有什麼意義嗎? 實際上是無意義的, 這也是為什麼 photo.net 裡面的定義會這麼強調 bit 數. ========================== 噗 又在詭辯了 DR定義已經很清楚了 你說的問題只是階調性的問題 這前面也說過了 況且以人眼的分辨角度來講 單一channel 256 LEVEL 與已經很夠了 重點是你要怎麼去分配不同的灰度使用 photo.net強調的bit數是針對AD Converters 不是JPEG 怎麼到現在你還不肯承認自己的眼花與錯誤 ========================== "With 8 bits there are 256 possible values corresponding to decimal numbers from 0 to 255. So with an 8 bit A/D converter you can take a range of analog numbers and convert them into a digital number with a range from 0-255. Now let's ask the question "what's the dynamic range of an 8 bit A/D converter?". Well, it's the ratio of the smallest signal it can record to the largest signal. The smallest signal is "1" and the largest signal is "255", so the dynamic range is log(255/1) = 2.4. =================================== http://www.normankoren.com/digital_tonality.html#Gamma_contrastA few things are evident from this chart. Levels are lost when converting from a 12-bit RAW format (4096 levels ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ total) to an 8-bit file (8-bit B&W or 24-bit color). But image quality ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ in an 8/24-bit file will be adequate, though just barely, if the ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ exposure is correct and little editing is required. This is achievable in studio environments, but less often when using "natural" (i.e., uncontrolled) light. |
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A:因為DSLR對光反應的線性光係造成取樣後的影像反差平淡 B:你可以後製調整啊..............................P
這樣問你願意一項一項回答了喔! 很好! 我慢慢問,你慢慢答,幾個問題後你就知道你問題在哪?
剛剛第一題,下面關聯的第二題。
但是SINAR還沒後製反差就跟正片相同了,怎樣做到的? 這點麻煩您再解釋一下,因為我魯鈍無知, 請您猜測一下為什麼。 ---------------------------------------------------------------- 噗 很抱歉 我不想猜 也不願意猜 我只針對我所知到的DSLR回答 請不要故左右而言他
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你如果仔細看那張表, Nikon D1 的第一組數據, 200 0.11 380:1 8.6 2.6D 52 他所寫的 DR 就是需要 log2(380/1) = 8.6bit, 可不可以試著用 8 bit 或者更少的 bit 數儲存? 當然可以, 這個再數學上就叫做 quantization. jpeg 壓縮中破壞性壓縮的部分是再做什麼? 其實就是在做 quantization, 其實兩者所運用的是同一種技術, 分別對不同的部分做壓縮而已.
如果你單純的以, log(最亮/最暗)的方式來看 DR, 而忽略 digital, analog 本質上的不同所造成的差異, 那上述連結中的四張圖的 DR 是相同的, 但是這 DR 在此有什麼意義嗎? 實際上是無意義的, 這也是為什麼 photo.net 裡面的定義會這麼強調 bit 數. ======================================== 8bits/8.6bits 壓縮比很高嗎
噗 你又在詭辯了
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阿某 p 懂 jpeg 壓縮的流程沒? 知不知道 jpeg 的壓縮流程中不管有沒有破壞性壓縮都一樣用到 DCT 跟 DPCM, 搞懂了嗎? 加油, 你還有很多要學的, 例如 quantization 這簡單的你就不懂, 不然就不會鬧亂引用 jpeg 文章的笑話了. =============================================================
噗
我看是有人想轉移話題喔
quantization的概念在我舉得第一個取樣的例子就已經出現過了
只是閣下沒體會出來而已
而且我也說過了從12bits轉到8bits的確會損失某些色階
但這不影響DR
甚至說JPEG的位元數根本就與DR無關
而是要看輸出設備的動態範圍
所以你還是大錯特錯
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Hi,小弟無意介意紛爭. To C兄: 知不知道 jpeg 的壓縮流程中不管有沒有破壞性壓縮都一樣用到 DCT 跟 DPCM, =============================================================== 小弟幫您註解一下,在JPEG裡非破壞性壓縮(lossless)並沒有使用DCT,只有使用預測編碼及Huffman coding,請參閱CCITT T.81 Annex H. 為什麼不用DCT呢,因為DCT轉換本身就會對影像造成些許破壞,在硬體操作時更為明顯. 還有,造成影像破壞的原因不止是量化,4:2:0取樣也是其中之一.另外,計算誤差也是... 但重要的是,依小弟的想法,JPEG應該跟DSLR的寬容度沒有什麼關係. 最後,可不可以麻煩你們把討論歸回原來主題呢?不要再一直攻擊他人,讓原本一個不錯的討論串最後變成一串爛葡萄.
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感謝 Cudacke、T2536 和 Powerslide 前輩詳盡的解說,就小弟目前有限知識的瞭解,好像你們說的都對,只是談論的是不同的媒體──感應元件和儲存元件。
就底片而言, 感應元件──底片;儲存元件──底片 而數位相機 感應元件──CCD Sensor;儲存元件──檔案 (JPEG、RAW.....)
Powerslide 前輩著眼於儲存元件,所以底片的 3.2 DR 勝過檔案。Cudacke 和 T2536 前輩著眼於感應元件,所以真實14位元與 4.2 DR 勝過底片。 ------------------------------------------------------------------------------------------ Cudacke 前輩提到的 Quantization (且翻譯成均量化)是蠻有趣的。 就底片來說可用好鏡頭、濾鏡、閃光燈、搖黑卡、zone system 等方法將大於底片 DR 的影像記錄在底片中。若不使用上述方法,一般仍可獲得 3.2 DR 的影像。 可是數位相機先天上必須進行均量化將原本感應元件獲得高 bits 高 DR 影像均量成低 bits 低 DR 檔案(如 JPEG 2.4 DR)。此時均量化的邏輯運算就很重要,才會將被抽走的資料影響品質降至最低。
若有錯,請賜教,感謝!
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Powerslide 前輩著眼於儲存元件,所以底片的 3.2 DR 勝過檔案。Cudacke 和 T2536 前輩著眼於感應元件,所以真實14位元與 4.2 DR 勝過底片。 ------------------------------------------------------------------------------------------ 你說反了 我並沒有著重在儲存元件 而是在感應元件上 事實上,JPEG根本沒有DR的問題 DR只有在輸入輸出元件上 JPEG祇是轉介資料而已 ------------------------------------------------------------------------------------------ Cudacke 前輩提到的 Quantization (且翻譯成均量化)是蠻有趣的。 就底片來說可用好鏡頭、濾鏡、閃光燈、搖黑卡、zone system 等方法將大於底片 DR 的影像記錄在底片中。若不使用上述方法,一般仍可獲得 3.2 DR 的影像。 可是數位相機先天上必須進行均量化將原本感應元件獲得高 bits 高 DR 影像均量成低 bits 低 DR 檔案(如 JPEG 2.4 DR)。此時均量化的邏輯運算就很重要,才會將被抽走的資料影響品質降至最低。 ------------------------------------------------------------------------------------- 從RAW到JPEG並不是等量的均化 而是用GAMMA值來調整的 所以DR不會損失 損失的是階調性 但是因為肉眼對暗部區域比亮部區域敏感 所以分辨不出來差異
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"從RAW到JPEG並不是等量的均化 而是用GAMMA值來調整的 所以DR不會損失 損失的是階調性 但是因為肉眼對暗部區域比亮部區域敏感 所以分辨不出來差異"
先學會什麼叫做 quantization 吧, 這很基本, 連這都不懂其他就不用多扯了. |
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"從RAW到JPEG並不是等量的均化 而是用GAMMA值來調整的 所以DR不會損失 損失的是階調性 但是因為肉眼對暗部區域比亮部區域敏感 所以分辨不出來差異"
先學會什麼叫做 quantization 吧, 這很基本, 連這都不懂其他就不用多扯了. ==================================== 噗 又在顧左右而言他了 你怎麼不回答我先前質問你的 一個JPEG檔拿到500:1螢幕上顯示 他的DR是多少 如這個都不懂 其他的就不用討論了 |
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先學會什麼叫做 quantization 吧, 這很基本, 連這都不懂其他就不用多扯了. =================================== 不用在扯那什麼 quantization 來掩飾你之前犯下的錯誤了 如果你的 quantization 是針對AD converters的取樣 那或許還有點意義 但是針對JPEG 那我只能說,你腦袋壞去 JPEG本身並不不具輸出能力 還必須跟輸出設備配合 如果你的輸出設備是2.0D 那他就是2.0D 如果是3.0D,那就是3.0D 你扯JPEG的BITS數一點意義都沒有 只是更自曝其短而已
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"為什麼不用DCT呢,因為DCT轉換本身就會對影像造成些許破壞,在硬體操作時更為明顯."
這偶知道, 而且偶之前也提過了, 的確要達到 mathematically lossless 是要將 DCT 的部分拿掉, 這點在偶再 dcview 所貼出來的網頁裡面的解說就有了.
"還有,造成影像破壞的原因不止是量化,4:2:0取樣也是其中之一.另外,計算誤差也是... 但重要的是,依小弟的想法,JPEG應該跟DSLR的寬容度沒有什麼關係."
有呀, 是有關係的, 當一個 DR = 10bit 的資料, 要用 jpeg 儲存的時候, 勢必就必須經過 quantization, 這也是為什麼再討論數位化資訊的 DR 時, bit number 重要的一環, 這才是偶提出 jpeg 的目的, 因為 jpeg luminace 最多就只有 8bit 資料的範圍. |