컴퓨터 지식 네트워크 - 컴퓨터 문답 - 우리가 사진을 찍는 것에 대해 이야기할 때, 우리는 무엇에 대해 이야기합니다.-휴대폰 사진 품질 평가 차원.

우리가 사진을 찍는 것에 대해 이야기할 때, 우리는 무엇에 대해 이야기합니다.-휴대폰 사진 품질 평가 차원.

컴퓨터 사진, 기계 학습 등 기술의 급속한 발전과 휴대전화 이미징 시스템에서의 심도 있는 응용으로 스마트폰의 사진 촬영 성능이 비약적으로 향상되면서 각 주요 휴대전화 업체들의 사진 품질 경쟁은 마라톤 대회와 같다.

마라톤과는 달리, 단 하나의 지표인 완주할 때, 휴대전화가 사진 한 장의 화질을 찍는 것에 대해 이야기할 때 주로 어떤 구체적인 차원 지표를 볼 수 있습니까? (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 스포츠명언) 사진의 화질을 어떻게 평가할까요?

참고: 이 문서에서는 휴대폰 최종 필름의 화질만 논의하고 사진 촬영 중 사용 경험은 고려하지 않습니다.

다음으로 사진 품질 평가의 몇 가지 구체적인 측면을 설명합니다.

사진의 노출에는 동적 범위, 대비 및 노출 반복 정확도가 포함됩니다. 노출 컨트롤의 좋고 나쁨은 카메라가 물체와 배경의 밝기에 따라 조정하고 촬영하는 능력을 반영한다.

역광, 강한 라이트, 어두운 라이트, 어두운 대비가 강한 장면과 같은 일부 어려운 조명 장면에서는 노출이 과도하게 노출되거나 노출이 부족하여 화면의 밝은 영역이나 어두운 세부 사항이 손실될 수 있습니다.

색상은 인간이 물체에 빛을 비추거나 자체 발광할 때의 시각적 인식이다. HSV 색상 공간에서 색상은 색조, 채도 및 밝기로 표시됩니다.

사진의 선명도는 각 세부 그림자 및 해당 경계의 선명도를 나타냅니다.

적당한 선명 효과로 화면이 더욱 선명해집니다. 사람의 이목구비와 머리카락을 선명하게 하면 사람들의 주의를 끌 수 있다. 그러나 과도한 선명 처리로 원래의 부드러움이 손상되고 화면 가장자리에 실물 대비보다 높은 흑백 가장자리가 나타나 화면 품질에 영향을 줍니다.

더 긴 셔터 시간 및 사후 처리와 같은 일부 소음 감소 기술은 오브젝트 모션을 흐리게 할 수 있으며, 부드러움은 오브젝트 표면의 세부 사항을 줄여 오브젝트 표면의 텍스처 특징을 정확하게 복원할 수 없습니다.

노이즈는 이미지 노이즈라고도 하며 이미지에서 밝기나 색상 정보의 임의 변화입니다 (오브젝트 자체는 없음). 소음은 장면 자체의 빛이나 이미지 센서와 카메라의 전자 부품으로 인해 발생할 수 있습니다.

텍스처와 노이즈는 이미지 처리에서 상호 작용합니다. 노이즈를 제거하는 이미지 처리도 세부 사항을 줄이고 텍스처를 지워 이미지를 더 부드럽게 보이게 합니다.

미광은 불필요한 소음 (빛) 으로, 광기 구조, 시외 광원 또는 광학 부품이 불완전하거나 광학 또는 조명 시스템 자체의 열 복사로 인해 발생합니다.

일명' 보라색 가장자리' 는 카메라가 촬영한 물체의 대비가 높기 때문에 하이라이트와 저광 부분의 경계에 색점이 나타나는 현상으로 렌즈 분산 및 신호 처리 알고리즘과 관련이 있다.

광학 렌즈의 고유 특성 (볼록 렌즈는 스포트라이트, 오목 렌즈는 빛을 발산함) 으로 인한 원근 왜곡으로 사진의 물체가 실물을 기준으로 왜곡됩니다.

한 장의 사진에는 또렷한 부분과 흐릿한 부분이 있다. 블러에는 전경 블러와 배경 블러가 포함됩니다. 흐릿한 부분의 이미징을 디 포커스 이미징 (디 포커스) 이라고합니다. 사실, 초점 이미징이 좋은지 아닌지는 흐릿한 부분 이미징 품질이 좋은지 아닌지입니다. 휴대전화의 카메라 시스템은 두께와 공간의 제약으로 디지털 카메라의 광학 의미에서 얕은 필드 깊이 효과를 얻을 수 없고, 이미지 알고리즘을 통해 후기 흐림 사진의 배경을 통해 기존 카메라의 초점 밖 흐림을 시뮬레이션할 수 있습니다.

카메라는 모든 조명 및 모션 조건에서 피사체에 정확하게 초점을 맞춰야 피사체 이미지가 선명해집니다. 휴대전화 카메라 자동 초점 시스템의 속도, 정확도 및 신뢰성에 대한 큰 시험이다.

아니요. 때때로 우리가 원하는 사진은 우리가 보고 싶은 것이지, 우리가 실제로 보고 있는 것이 아니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

아닙니다. 사진의 목적은 더 나은 화질을 표현하기 위해서가 아니라 사진작가의 생각을 더 잘 표현하기 위해서입니다. 그래서 우리는 화질을 바꿔서 우리가 기대하는 시각 효과를 만들어 낼 것입니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

더 나은 하드웨어 사양은 더 나은 운동화와 스포츠 장비와 같습니다. 한 번의 알고리즘 훈련은 한 번의 달리기 훈련과 같다. DxOMark 의 점수와 사용자 선호도는 마라톤에서의 성적과 관중의 환호와 같다.

무라카미 하루키가' 내가 달리기에 대해 이야기할 때, 나는 무엇에 대해 이야기한다' 에서 말했듯이, "마라톤을 한 번 뛰면, 달리기 선수가 경기에서 어떤 사람에게 이기거나 지는 것이 특히 중요하지 않다는 것을 알게 될 것이다. 장거리 달리기 선수들에게 그들이 경기를 마칠 때, 그들이 자부심을 느낄 수 있는지, 아니면 자부심을 가질 수 있는지 여부가 가장 중요할 수 있다. (존 F. 케네디, 자신감명언). " Dell 은 모바일 사진의 화질을 높이기 위해 노력하고 있습니다. DxOMark 순위에서 경쟁사보다 1 ~ 2 점 높은 것을 추구할 뿐만 아니라, 더 중요한 것은 사용자에게 더 나은 사진 촬영 경험을 제공하고 모두가 사진을 즐길 수 있도록 하는 것입니다!

[1]dxo mark 가 스마트폰 카메라 등급을 매기는 방법-분석-dxomark 카메라 평가-dxomark

[2] 조나단 B 필립스& 헨리크 엘리아슨 "카메라 이미지 품질 기준"

[3] 중국 사진출판사 뉴욕촬영학원 사진교재 (제 1 권).

[4] IQ 1 입니다. 화질은 어떻게 정의합니까? 화질을 어떻게 평가합니까? -알고 있어

[5] 화태증권' 다기능 중첩 다중 장면 우장광궤도-광산업 체인 연구 보고서'

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