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从传感器角度深入了解分辨率
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    • 2024-05-28
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分辨率可以定义为传感器所能捕捉到的不同点的数量,即传感器区分两个间隔很近的点的能力。它以像素单位。像素越高,图像越清晰,细节越丰富。高分辨率的图像能让你看到更精细、更平滑的色彩过渡。您可以近距离放大高分辨率图像,而图像不会变得模糊。这是因为即使放大图像,也有足够的像素显示所有细节。

什么是空间频率?如何用频率域来定义分辨率?

空间频率描述了图像亮度变化的频率。这就好比测量在一定距离内你能看到多少次明暗循环。信号的空间频率可以用频域来表示,频域是将信号表示为不同频率的正弦分量之和的数学方法。

以下是空间频率与分辨率的关系:

高空间频率:在高空间频率图像中,亮度频繁变化,显示出尖锐边缘或细线等细微细节。像素强度变化快,对比度高。这就是高分辨率图像。成像中有许多相距很近的波峰与波谷。

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图1 :高频正弦波

低空间频率: 在低空间频率图像中,亮度变化很小,显示大面积的统一颜色或模糊细节。这表示像素间距的逐渐变化,通常出现在轮廓极小的平滑图像或大而模糊的物体中。这意味着图像分辨率较低,图像中只有一些宽大的凹凸。

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图2 :低频正弦波

所需的分辨率是指分辨率信号中间隔较强的频率成分的能力。分辨率基本上决定了图像所能捕捉到的最大空间频率。高分辨率图像可以捕捉到高空间频率(较多的细节),而较低分辨率图像只能捕捉低空间频率(较少的细节)。让我们通过一个可变的例子来理解空间频率。

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图 3:空间皮频率示例图像

图像中不同的场景具有不同的空间频率。有栅栏的区域空间频率随着强度震荡的加快而增加。天空的频率很低,因此没有明显的强度变化。水塔是中频的。

什么是取样?如何利用取样获得更好的分辨率?

采样是将连续信号转换为一系列离散测量的过程。采样频率越高,原始信号的细节就越多。就数字图像而言,传感器将场景分割成一个个小方格,就像马赛克一样,从而捕捉到场景的片段。每一个方格俗称为一个像素,代表整个图像的一个微小样本,这就是采样。传感器对场景(宽度和高度)的采样次数决定了图像的分辨率,采样(像素)越多,分辨率越高,图像越细腻。图像分辨率以像素尺寸表示(如1920×1080 Pixels)。这表示用于捕捉原始场景的样本(像素)数量。分辨率越好,样本数量越多,图像越清晰,但文件大小也越大。

欠采样如何影响分辨率?

欠采样是指传感器上的单个像素数量过多或过少,无法准确捕捉所有成像的细节。如果没有足够的像素对场景中的细节进行采样,就会导致不同类型的图像伪影。

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图 4: 低频输入信号和低频采样

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图 5 :高频输入信号和低频采样(欠采样)

从上面的给出的图(参考图4 和图5)可以了解欠采样的情况。从图5 中可以看出,由于采样率不足,高频输入被表示为低频输出。由于采样不足而造成的成像伪影称为混叠。当场景细节太小,传感器无法正确分辨时,就会出现混叠现象,从而导致误读。

混叠现象可能以以下形式出现:

1.锯齿状边缘:直线看上去呈阶梯或梯形,而不是平滑的。

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图 6 :锯齿状边缘

2. 摩尔纹: 场景中细小的重复图案(如人物的条纹或砖墙)会在图像中形成波浪形或摩尔纹干扰图案。

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图 7 :摩尔纹边缘

3.色彩呈现:色彩之间的鲜明过渡。尤其是高对比度的边缘,可能会在其周围出现彩色的晕轮或边缘。

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图 7 :色晕或色差

Nyquist-Shannon采样定理

Nyquist-Shannon采样准测指出,要准确捕捉原始场景(信号)中的细节,采样率(像素数)至少需要是场景中最高频率(最小细节)的两倍。也就是说,如果信号的最高频率为f_max,那么采样率(单位时间内的采样次数)必须大于或等于2*f_max。 要真实再现输入频率,至少需要两个采样点来代表一个周期。

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图 8 :取样

因此,分辨率越高(百万像素越多)的相机传感器捕捉细节的像素就越多。这样就能捕捉到更细腻的光线和色彩变化,从而获得更清晰的图像。

抗锯齿滤波器,避免采样不足

消除采样不足及其产生的混叠现象的基本技术是使用抗混叠滤波器(AA 滤波器)。这些滤波器放置在传感器的前面,作用类似于低通滤波器。它们能在入射光进入前传感器之间衰减其中的高频成分,通过降低信号带宽,它们能有效防止因采样不足而产生的混叠现象。

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图 9 :预滤波

了解取样及其成像的相关性的一个重要启示:“取样分辨率比最终输出分辨率更重要”。这意味着,4K传感器拍摄的1080P分辨率经过缩放的图像总是比1080P传感器拍摄的1080P图像更好(参考图9和图10)。

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图 9 :来自1080P传感器的1080P图像

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图 10: 来自4K传感器的分档1080P图像


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