¿Por qué el recuento de píxeles de las imágenes RAW de la Panasonic LX5 es ligeramente mayor que el JPEG generado?


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Soy nuevo en el trabajo con imágenes RAW, y estoy capturando RAW + JPG simultáneos con mi nuevo Lumix LX5, y estoy usando Bibble para ver / procesar los resultados.

Estoy muy sorprendido de que las imágenes RAW tomadas a 24 mm de ancho 16x9 parezcan capturar un área de sensor diferente (y más grande) en comparación con los JPG. Las imágenes RAW parecen contener el equivalente a unos 100 píxeles adicionales en los lados izquierdo y derecho, y un número más pequeño en la parte superior e inferior. Digo "equivalente", porque los recuentos de píxeles reales de RAW y JPG son solo ligeramente diferentes, lo que implica que se debe realizar un cambio de tamaño ...

JPG: 3968 x 2232 RAW: 3976 x 2238

Supongo que esta pequeña diferencia se debe a que las imágenes JPG deben ser múltiplos de 16x16>

La imagen en bruto muestra viñetas notables en los píxeles adicionales, y hay un poco de aberración cromática. Puedo recortar los píxeles 'extra', pero luego mi imagen RAW tiene menos píxeles que el JPG, lo que no se siente bien.

Probaré y agregaré muestras en breve.


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Quédese con el disparo sin formato: valdrá la pena, lo que está viendo aquí es en realidad una ventaja del hecho de que no tiene idea de lo que la cámara está haciendo a sus archivos JPEG sin su conocimiento.
Matt Grum

Juro que teníamos una pregunta anterior sobre esto, pero lo más cercano que pude encontrar es photo.stackexchange.com/questions/9738/…
Lea mi perfil

@mattdm: ¿te refieres a este? photo.stackexchange.com/questions/3419/…
ysap

Respuestas:


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En primer lugar, hay un par de razones generales por las que las imágenes sin formato y JPEG difieren en tamaño, y el formato sin formato difiere del número real de píxeles en el sensor:

Si bien las dimensiones de la imagen JPEG no tienen que ser múltiplos de 16 (u 8 si no se usa el submuestreo de croma), es más eficiente hacerlo, ya que le permite rotar las imágenes sin volver a codificar (rotación sin pérdidas). Entonces, eso puede explicar una pequeña diferencia de tamaño de imagen, como usted dice.

Incluso los tamaños de imagen sin formato suelen diferir del número real de píxeles, ya que la mayoría de los sensores tienen tiras de píxeles enmascarados (que no reciben luz) en cada lado para detectar problemas de bandas con amplificación desigual. Además, el tamaño que ve en su visor sin procesar diferirá de los datos sin procesar reales, ya que algunas operaciones de procesamiento de imágenes utilizan una forma de promedio que no funciona en bordes extremos (porque no hay datos más allá de la imagen para usar cuando se promedia) se recorta cuando se ve / convierte la imagen.

En segundo lugar, las Panasonic Lumix LX3 y LX5 tienen un diseño de sensor diferente al de la mayoría de las cámaras, lo que es parcialmente responsable de la diferencia de cobertura entre raw y jpeg que está experimentando:

El tamaño máximo de imagen 16: 9 es en realidad más ancho que el tamaño máximo de imagen 4: 3. Es de esperar que tengan el mismo ancho pero diferentes alturas.

Esto se debe a que han hecho que el sensor sea un poco más ancho para 16: 9, empleando un diseño no rectangular y está empujando los bordes del círculo de la imagen de la lente, esto explica el viñeteado y la CA que observa con la materia prima. Este diagrama muestra el diseño irregular:

texto alternativo

Como sugiere John Cavan, la tubería de imagen JPEG está haciendo algunas correcciones, incluida la corrección de la distorsión de barril, dado que equivalen a 24 mm. es muy ancho para un compacto, y el sensor está empujando hasta el borde del círculo de la imagen.

La corrección de la distorsión de barril vuelve a enderezar las líneas rectas, pero hará que los bordes de la imagen se doblen en respuesta. En respuesta a esto, la transformación de corrección amplía ligeramente la imagen y recorta para obtener bordes rectos nuevamente.

¿Puedes ver alguna diferencia en la apariencia de las líneas rectas entre el raw y el JPEG? Puede ser bastante sutil, pero se revela si los superpone.


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O eso o la cámara está haciendo una corrección de lente en el extremo ancho para el viñeteado o CA y el resultado descarta algunos datos del sensor.
John Cavan

Eso es un poco más probable en realidad. Solo iba a agregar un poco sobre cómo algunos pasos de procesamiento de imágenes basados ​​en convolución producen imágenes ligeramente más pequeñas como resultado (a la mitad del ancho del núcleo).
Matt Grum

Gracias. Definitivamente es corrección de distorsión. Recorté el raw para que coincida con los límites de JPG, y luego A / Bing entre los dos, la corrección de la distorsión era obvia. La diferencia percibida en 'escala' me había cegado a la distorsión.
Roddy

¿Podemos dividir esto porque contiene múltiples respuestas? Sería bueno poder votar el correcto. La última 'edición' con el diagrama del sensor es muy probable.
Itai

@itai He editado la respuesta para hacerlo más coherente y corresponder mejor con la pregunta original. Todavía hay varias respuestas allí y, a pesar de que la segunda es la solución probable al problema original, creo que vale la pena incluir la primera parte, ya que es relevante para otras cámaras. Pero si la gente lo prefiere, podría romperlo ...
Matt Grum

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Creo que esto está sucediendo porque Bibble (al menos la versión que está usando) no está aplicando los metadatos en el archivo RW2 del LX5 que le dice cómo corregir las deformaciones de la lente. Quizás esta es una configuración en Bibble, o una característica que falta en su convertidor RW2. Apuesto a que si convierte sus RW2 a DNG con el convertidor de DNG gratuito de Adobe, Bibble podrá leer y aplicar esos datos y producir una imagen 'corregida'.

Llegué a esta conclusión (y encontré su pregunta) al notar los mismos artefactos que mencionó al usar Picasa 3.8 para ver imágenes creadas con Adobe DNG Converter 6.4.0.139 de los archivos RAW de mi LX5. Esto sucede cuando le pido a Adobe DNG Converter que cree archivos para "Camera Raw 5.4 y posterior", la configuración máxima. Esta teoría fue respaldada por el hecho de que la vista previa de JPG parece corregida en comparación con la imagen presentada por Picasa cuando representa el DNG. No solo eso, sino que la vista previa de JPG presentada por el convertidor Adobe DNG coincide con los JPG que vinieron directamente de la cámara para la misma toma (claramente el convertidor está aplicando las mismas transformaciones que la cámara hizo internamente para hacer el JPG).

Después de jugar un poco, descubrí que los artefactos desaparecen en Picasa 3.8 cuando hago que DNG Converter cree archivos para "Camera Raw 4.6 y versiones posteriores". Supongo que esto significa que Picasa 3.8 no comprende Camera Raw 5.4, pero PUEDE entender Camera Raw 4.6 y aplicará la corrección automáticamente a los archivos DNG conformes. ¡No más viñetas de esquina y distorsiones de barril en los archivos DNG resultantes en Picasa, y en teoría toda la información del RW2 está en el DNG!

Además, la corrección no me desanimaría, es algo bueno, y supuestamente no se arroja ninguna información. Los archivos DNG / RW2 contienen los datos brutos del sensor más información adicional sobre las aberraciones de la lente / cámara, y el software de visualización puede optar por aplicar estas transformaciones o no. Siempre se puede acceder a los datos del sensor 'verdadero'.

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