Tõenäoliselt on vale kõik, mida te teate kujutise resolutsioonist
„Eraldusvõime” on mõiste, mida inimesed sageli kujutistest rääkides sageli visata - mõnikord valesti. See mõiste ei ole nii must ja valge kui “pikslite arv pildil.” Lugege edasi, et teada saada, mida te ei tea.
Nagu enamiku asjade puhul, kui te dissekteerite populaarset terminit nagu “resolutsioon” akedemilisele (või geeky) tasemele, leiad, et see ei ole nii lihtne, kui te oleksite uskunud. Täna näeme, kui kaugele läheb „resolutsiooni” mõiste, räägime lühidalt mõiste mõjudest ja natuke sellest, mida kõrgema eraldusvõimega vahendid on graafikas, trükis ja fotograafias..
Niisiis, Duh, pildid on tehtud pikslitest, paremale?
Siin on teie jaoks tõenäoliselt resolutsiooni selgitus: pildid on rida rida ja veerge ning pildid on eelnevalt määratud pikslite arvuga ja suuremate pikslite arvuga suurematel piltidel on parem lahutusvõime ... eks? Sellepärast on see 16-megapiksline digikaamera nii kiusatud, sest palju piksleid on sama kui kõrge resolutsiooniga, eks? Noh, mitte täpselt, sest resolutsioon on natuke hämaram. Kui räägite sellisest pildist, nagu see on ainult pikslite kopp, siis ignoreerite kõiki teisi asju, mis lähevad esmalt pildi paremaks muutmiseks. Kuid kahtlemata on üks osa sellest, mis muudab pildi “kõrge eraldusvõimega”, palju piksleid, et luua äratuntava pildi loomine.
See võib olla mugav (kuid mõnikord vale) helistada suurel hulgal megapikslitega suurtele eraldusvõimega piltidele. Kuna eraldusvõime ületab pildil olevate pikslite arvu, oleks täpsem nimetada seda kõrgeks kujutiseks pikslite eraldusvõime, või kõrge pikslitihedus. Pikseli tihedust mõõdetakse pikslites tolli kohta (PPI) või mõnikord punkti tolli kohta (DPI). Kuna pikslite tihedus on punktide mõõt võrreldes tolli, üks tolli võib olla kümme pikslit või miljon. Ja kõrgema pikslitihedusega pildid suudavad detaili paremini lahendada vähemalt punkti.
Mõnevõrra ekslik idee „kõrge megapikseli = kõrge eraldusvõimega” on omamoodi ülekandmine nendest päevadest, mil digitaalsed pildid ei suutnud piisavalt pilti kuvada, sest vähe ehituskive ei olnud piisava pildi loomiseks piisavalt. Kuna digitaalsed ekraanid hakkasid rohkem pildielemente (mida tuntakse ka pikslitena), olid need pildid võimelised lahendada täpsemalt ja annab selgema pildi sellest, mis toimub. Teatud hetkel ei ole vaja miljoneid ja miljoneid rohkem pildielemente, kuna see jõuab teiste detailide, mida kujutise detail on lahendatud, ülempiirile. Huvitav? Vaatame.
Optika, detailid ja pildiandmete lahendamine
Veel üks oluline osa kujutise eraldusvõimest on otseselt seotud pildistamise viisiga. Mõned seadmed peavad lähteandmeid analüüsima ja salvestama. Nii luuakse enamik pilte. See kehtib ka enamiku digitaalsete kujutusseadmete (digitaalsed SLR-kaamerad, skannerid, veebikaamerad jne) ning analoogmeetodite kohta (nt filmipõhised kaamerad). Liiga palju tehnilist gobbledygooki sattumata, kuidas kaamerad töötavad, võime rääkida midagi, mida nimetatakse optiliseks resolutsiooniks.
Lihtsalt öeldes tähendab resolutsioon mis tahes kujutise puhul „oskus lahendada üksikasjad.“Siin on hüpoteetiline olukord: ostad väljamõeldud püksid, super-kõrge megapiksline kaamera, kuid teil on probleeme teravate piltide tegemisega, sest objektiiv on kohutav. Sa lihtsalt ei suuda seda keskenduda ja see võtab hägusaid kaadreid, millel puudub detail. Kas saate oma pildi kõrge resolutsiooniga helistada? Sul võib olla kiusatus, aga te ei saa. Seda võib mõelda kui optiline resolutsioon tähendab. Objektiividel või muudel optiliste andmete kogumise vahenditel on ülemmäärad, mida nad saavad koguda. Nad saavad lüüa nii palju valgust, mis põhineb vormiteguril (lainurkobjektiiv võrreldes telefotoobjektiiviga), kuna objektiivi tegur ja stiil võimaldavad rohkem või vähem valgust.
Valgusel on ka kalduvus hajutada ja / või tekitavad valguslainete moonutusi aberratsioonid. Mõlemad loovad pildi detailide moonutusi, hoides valgust fookustades täpselt, et luua teravaid pilte. Parimad läätsed on moodustatud difraktsiooni piiramiseks ja seetõttu annavad nad kõrgema detaili ülemise piiri, kas sihtkujutise failil on detaili salvestamiseks megapiksline tihedus või mitte. A Kromaatiline aberratsioon, Eespool illustreeritud on see, kui erinevad valguse lainepikkused (värvid) liiguvad objektiivi kaudu erinevatel kiirustel erinevatel punktidel. See tähendab, et värvid on moonutatud, detail on võimalik kadunud ja pildid salvestatakse ebatäpselt optilise eraldusvõime ülemise piiri alusel.
Digitaalsetel fotosensoritel on ka võime ülempiirid, kuigi see on ahvatlev lihtsalt eeldada, et see on seotud ainult megapikslitega ja pikslite tihedusega. Tegelikult on see veel üks tume teema, täis kompleksseid ideid, mis väärivad omaenda artiklit. Oluline on meeles pidada, et on olemas imelikud kompromissid detailide lahendamiseks kõrgemate megapiksliliste anduritega, nii et läheme hetkeks sügavamale. Siin on veel üks hüpoteetiline olukord, kus te kaotate oma vanema kõrge megapiksline kaamera täiesti uueks, millel on kaks korda rohkem megapikslit. Kahjuks ostate ühe sama põllukultuuri teguriga, mis on teie viimane kaamera, ja kulgema hädas, kui pildistate vähese valgusega keskkonnas. Sa kaotad selles keskkonnas palju detaile ja peate tulistama super kiire ISO seadetes, muutes oma pildid teraliseks ja kole. Kaubandus on see - teie anduril on fotosid, väikesed väikesed retseptorid, mis võtavad valgust. Kui pakite andurile rohkem ja rohkem fotosid, et luua kõrgem megapiksline arv, kaotate te suuremad, suuremad fotosid, mis on võimelised rohkem fotoneid salvestama, mis aitab muuta nende vähese valgusega keskkondades üksikasjalikumaks.
Tänu sellele sõltuvusele piiratud valgust salvestavast meediumist ja piiratud valgust koguvast optikast saab detailide lahutusvõimet saavutada teiste vahenditega. See foto on Ansel Adams'i pilt, mis on tuntud oma saavutuste kohta kõrge dünaamilise vahemiku kujutiste loomisel, kasutades ebaõnnestuvaid ja põletavaid tehnikaid ning tavalisi fotopabereid ja filme. Adams oli geenius piiratud meediakanalite kasutamisel ja kasutas seda maksimaalse võimaliku detaili lahendamiseks, tehes tõhusalt kõrvale paljudest ülalmainitud piirangutest. See meetod, aga ka toonide kaardistamine, on võimalus suurendada kujutise eraldusvõimet, tuues välja detailid, mida muidu ei oleks näha.
Detailide lahendamine ja pildistamine ja printimine
Kuna “eraldusvõime” on selline laiaulatuslik mõiste, on sellel ka mõju trükitööstusele. Sa oled ilmselt teadlik sellest, et viimastel aastatel tehtud edusammud on teinud televiisorid ja jälginud kõrgemat määratlust (või vähemalt suurendanud def monitore ja telereid kaubanduslikult elujõulisemaks). Sarnased pilditöötlustehnoloogilised revolutsioonid on parandanud prinditud piltide kvaliteeti ja jah, see on ka “resolutsioon”.
Kui me ei räägi teie kontori tindiprinterist, räägime tavaliselt protsessidest, mis tekitavad pooltoone, linetoneid ja tahkeid vorme mingis vahesaaduses, mida kasutatakse tindi või tooneri ülekandmiseks mingile paberile või substraadile. Lihtsamalt öeldes: “kujundab asja, mis toob tindi teisele asjale.” Ülaltoodud pilt trükiti tõenäoliselt mingi offset litograafiaprotsessiga, nagu ka enamik teie kodus asuvaid raamatuid ja ajakirju. Pildid vähendatakse punktide ridadeks ja asetatakse mõne erineva trükipinnaga mõne erineva trükivärviga ja ühendatakse uuesti trükitud piltide loomiseks..
Trükipinnad kujutatakse tavaliselt mingi valgustundliku materjaliga, millel on oma eraldusvõime. Ja üheks põhjuseks, miks trükikvaliteet on viimase kümnendi jooksul nii drastiliselt paranenud, on paranenud tehnikate suurem lahendus. Tänapäeva offsetpressidel on täpsem detailide lahutusvõime, sest nad kasutavad täpseid arvutiga juhitavaid laserkaamerasüsteeme, mis on sarnased teie büroo sordi laserprinteriga. (On ka teisi meetodeid, kuid laser on vaieldamatult parim pildikvaliteet.) Need laserid võivad luua väiksemaid, täpsemaid, stabiilsemaid punkte ja kujundeid, mis loovad parema, rikkama, sujuvama ja kõrgema eraldusvõimega printimise, mis põhineb trükipinnad, mis suudavad üksikasjalikumalt lahendada. Pöörduge hetkeks, et vaadata nii hiljuti kui 90-ndate aastate alguses tehtud trükiseid ja võrrelda neid kaasaegsete omadega - see on hämmastav ja prindikvaliteet üsna hämmastav.
Ärge segage monitore ja pilte
Piltide eraldusvõime monitori eraldusvõimega võib olla üsna lihtne. Ära ole kiusatus, vaid sellepärast, et te vaatate pilte oma monitoril ja mõlemad on seotud sõna „pikseliga”. See võib olla segane, kuid piltidel on pikslite muutuv pikslite sügavus (DPI või PPI, mis tähendab, et neil võib olla muutuv pikslit tolli kohta), samal ajal kui monitoridel on kindel arv füüsiliselt juhtmega, arvutiga juhitavaid värvipunkte, mida kasutatakse pildiandmete kuvamiseks, kui teie arvuti seda küsib. Tõepoolest, üks piksel ei ole teistega seotud. Kuid neid võib nimetada „pildielementideks“, nii et mõlemad saavad nimeks “pikselid”. salvestamine pildiandmed, samas kui monitoride pikslid on viisid kuva andmeid.
Mida see tähendab? Üldiselt, kui räägite monitoride eraldusvõimest, räägite palju selgemast stsenaariumist kui pildi eraldusvõimega. Kuigi on ka teisi tehnoloogiaid (millest ükski me täna ei arutle) saab parandage lihtsalt pildikvaliteeti - rohkem piksleid ekraanil suurendavad ekraani võimet lahendada üksikasjalikumalt.
Lõpuks võite mõelda, milliseid pilte loote kui ülimat eesmärki - meediat, mida te neid kasutate. Äärmiselt kõrge pikslite tihedusega ja pikslite eraldusvõimega pildid (näiteks kõrgekvaliteedilised pildid, mis on võetud väljamõeldud digitaalkaameratelt) on sobivad kasutamiseks väga pikselisest tihe (või „trükivärvi” tihe) trükikandjalt, nagu näiteks tindiprinteri või ofsettrükk, sest kõrglahutusega printeri lahendamiseks on palju üksikasju. Kuid veebi jaoks mõeldud piltidel on palju väiksem pikslite tihedus, kuna monitoridel on umbes 72 ppi pikslitihedus ja peaaegu kõik neist on umbes 100 ppi. Ergo, ainult nii palju “eraldusvõimeid” saab vaadata ekraanil, kuid kõik lahendatud üksikasjad saab lisada tegelikku pildifaili.
Lihtsad täpid viitavad sellest, et „eraldusvõime” ei ole nii lihtne kui failide kasutamine palju ja palju piksleid kasutades, kuid tavaliselt on see funktsioon pildi üksikasjade lahendamine. Pidades silmas seda lihtsat määratlust, pidage meeles, et suure eraldusvõimega kujutise loomisel on palju aspekte, kusjuures pikslite eraldusvõime on ainult üks neist. Mõtteid või küsimusi tänase artikli kohta? Anna meile teada nende kommentaaridest või lihtsalt saata oma küsimused aadressile [email protected].
Pildi autorid: Bhagathkumar Bhagavathi, kõrvuti tüdruk, Creative Commons. Lego Pixeli kunst, Emmanuel Digiaro, Creative Commons. Lego tellised Benjamin Eshami poolt, Creative Commons. D7000 / D5000 B & W Cary ja Kacey Jordan, Creative Commons. Chromatic Abbertation diagrammid Bob Mellish ja DrBob, GNU litsents Wikipedia kaudu. Andur Kleari luup, Micheal Toyama poolt, Creative Commons. Ansel Adams on avalikult kasutatav pilt. Thomas Rothi kompromiss, Creative Commons. RGB LED poolt Tyler Nienhouse, Creative Commons.
