良いカメラを搭載したスマートフォンの選び方。用語集：ウェブカメラカメラ補間とは

センサーは、グレースケール（光強度の段階-完全な白から完全な黒まで）のみを検出するデバイスです。カメラが色を区別できるようにするために、フォトリソグラフィープロセスを使用して、カラーフィルターのアレイがシリコンに適用されます。マイクロレンズを使用するセンサーでは、フィルターはレンズと光検出器の間に配置されます。トリリニアCCD（それぞれ赤、青、緑に反応する3つの隣接するCCD）を使用するスキャナー、または3つのセンサーを使用するハイエンドデジタルカメラでは、特定の色の光が各センサーでフィルタリングされます。（複数のセンサーを備えた一部のカメラは、標準の3つではなく、フィルターで複数の色の組み合わせを使用することに注意してください）。しかし、ほとんどの民生用デジタルカメラのようなシングルセンサーデバイスでは、カラーフィルターアレイ（CFA）を使用してさまざまな色を処理します。

各ピクセルが独自の原色を持つために、対応する色のフィルターがその上に配置されます。フォトンは、ピクセルに当たる前に、まず自分の色の波だけを通過させるフィルターを通過します。異なる長さの光は、単にフィルターによって吸収されます。科学者たちは、スペクトル内の任意の色は、ほんの数原色を混合することで得られると判断しました。 RGBモデルにはそのような色が3つあります。

アプリケーションごとに異なるカラーフィルターアレイが開発されています。しかし、ほとんどのデジタルカメラセンサーでは、最も人気のあるのはベイヤーパターンフィルターアレイです。この技術は、70年代にコダックが空間分離の分野で研究を行っていたときに発明されました。このシステムでは、フィルターは交互にずらされており、緑のフィルターの数は赤または青の2倍です。順序は、赤と青のフィルターが緑のフィルターの間に配置されるようになっています。

この定量的な比率は、人間の目の構造によって説明されます-それは緑色の光に対してより敏感です。また、チェッカーボードパターンにより、カメラの持ち方（垂直または水平）に関係なく、同じカラー画像が保証されます。このようなセンサーから情報を読み取る場合、色は順番に線で記録されます。最初の行はBGGBBG、次の行はGRGRGRなどである必要があります。この技術はシーケンシャルRGBと呼ばれます。

CCDカメラでは、3つの信号すべての組み合わせは、センサーではなく、信号がアナログからデジタルに変換された後のイメージングデバイスで発生します。 CMOSセンサーでは、この位置合わせはチップ上で直接発生する可能性があります。いずれの場合も、各フィルターの原色は、隣接するフィルターの色に基づいて数学的に補間されます。どの画像でも、ほとんどのドットは原色の混合物であり、真に純粋な赤、青、または緑を表すのはごくわずかであることに注意してください。

たとえば、中心の色に対する隣接するピクセルの影響を判断するために、線形補間はピクセルの3x3行列を処理します。たとえば、最も単純なケース（3ピクセル）で、青、赤、青のフィルターが1行に配置されている（BRB）とします。赤のピクセルの結果のカラー値を取得しようとしているとしましょう。すべての色が等しい場合、中央のピクセルの色は、青の2つの部分から赤の1つの部分として数学的に計算されます。実際、単純な線形補間アルゴリズムでさえはるかに複雑であり、周囲のすべてのピクセルの値を考慮に入れています。補間が悪い場合は、色の変化の境界に歯があります（または色のアーティファクトが表示されます）。

デジタルグラフィックスの分野で「解像度」という言葉が誤って使用されていることに注意してください。写真と光学に精通している純粋主義者（または衒学者）は、解像度が、以下に示すISOグリッドなどの解像度のグリッド上の個々の線を区別する人間の目または機器の能力の尺度であることを知っています。しかし、コンピュータ業界では、解像度でピクセル数を呼び出すのが通例であり、これが慣習であるため、この規則に従います。実際、開発者でさえ、センサー解像度のピクセル数を呼び出します。

数えてみよう？

画像ファイルのサイズは、ピクセル数（解像度）によって異なります。ピクセルが多いほど、ファイルは大きくなります。たとえば、VGA標準センサー（640x480または307200アクティブピクセル）の画像は、非圧縮形式で約900キロバイトを占有します。（307200ピクセル×3バイト（R-G-B）= 921600バイト、これは約900キロバイトに相当します）16MPセンサーの画像は約48メガバイトを占めます。

センサーのピクセル数を数えて、結果の画像のサイズを決定するのはそうだと思われます。ただし、カメラメーカーはさまざまな数値を提供しており、そのたびに、これがカメラの真の解像度であると主張しています。

合計ピクセルには、センサーに物理的に存在するすべてのピクセルが含まれます。ただし、画像の取得に参加している人だけがアクティブと見なされます。全ピクセルの約5％は画像取得に参加しません。これらは、欠陥のあるピクセルか、カメラが別の目的で使用しているピクセルのいずれかです。たとえば、暗電流のレベルを決定したり、アスペクト比を決定したりするためにマスクが存在する場合があります。

アスペクト比-センサーの幅と高さの比率。たとえば、解像度が640x480の一部のセンサーでは、この比率は1.34：1であり、これはほとんどのコンピューターモニターのアスペクト比に対応します。これは、そのようなセンサーによって作成された画像が、事前にトリミングすることなく、モニター画面に正確に収まることを意味します。多くのカメラでは、アスペクト比は従来の35mmフィルムのフォーマットと同じで、比率は1：1.5です。これにより、標準のサイズと形状の写真を撮ることができます。

解像度の補間

光学解像度（光子に応答するピクセルの実際の能力）に加えて、補間アルゴリズムを使用したソフトウェアとハードウェアの複合体によって解像度が向上します。色補間と同様に、解像度補間は隣接するピクセルのデータを数学的に分析します。この場合、補間の結果として、中間値が作成されます。このような新しいデータの「埋め込み」は非常にスムーズに行うことができますが、補間されたデータは実際の光学データの中間になります。ただし、このような操作中には、さまざまな干渉、アーティファクト、歪みが発生し、画質が低下する場合があります。したがって、多くの悲観論者は、解像度の補間は画質を向上させる方法ではなく、ファイルを拡大する方法にすぎないと考えています。デバイスを選択するときは、示された解像度に注意してください。補間された高解像度に満足しすぎないでください。（補間または拡張としてマークされています。）

ソフトウェアレベルでのもう1つの画像処理プロセスは、サブサンプリングです。実際、これは補間の逆のプロセスです。このプロセスは、データがアナログからデジタル形式に変換された後、画像処理の段階で実行されます。これにより、異なるピクセルのデータが削除されます。 CMOSセンサーでは、この操作はチップ自体で実行でき、ピクセルの特定の行の読み取りを一時的に無効にするか、選択したピクセルからのみデータを読み取ります。

ダウンサンプリングには2つの機能があります。まず、データを圧縮します-特定のサイズのメモリにさらに多くの画像を保存します。ピクセル数が少ないほど、ファイルサイズが小さくなり、メモリカードまたはデバイスの内部メモリに収めることができる画像が多くなり、コンピュータに写真をダウンロードしたり、メモリカードを交換したりする必要が少なくなります。

このプロセスの2番目の機能は、特定の目的のために特定のサイズの画像を作成することです。 2MPセンサーを搭載したカメラは、8x10インチの標準的な写真を撮るのは非常に困難です。しかし、そのような写真を郵送しようとすると、手紙のサイズが著しく大きくなります。ダウンサンプリングを使用すると、画像を処理して、友人のモニターで見栄えが良くなると同時に（詳細の目標を設定しない場合）、接続が遅いマシンでも十分な速さで送信されます。

センサーの原理に慣れてきたので、画像がどのように取得されるかを理解しました。もう少し深く見て、デジタル写真で発生するより複雑な状況に触れてみましょう。

カメラ補間とは何ですか？

最新のスマートフォンにはすべて、特別なアルゴリズムを使用して取得した画像を拡大できるカメラが組み込まれています。数学的な観点から、補間は、利用可能な離散パラメーターのセットに基づいて、数値の中間値を検出する方法です。

補間効果は、虫眼鏡の効果にいくぶん似ています。スマートフォンソフトウェアは、画像の鮮明さや鮮明さを向上させません。画像を必要なサイズに拡大するだけです。一部のスマートフォンメーカーは、内蔵カメラの解像度が「最大21メガピクセル」であると自社製品のパッケージに書いています。ほとんどの場合、低品質の補間画像について話します。

補間タイプ

バイリニア補間

ピクセル値は、カメラによってキャプチャされた4つの最も近いポイントに関するデータに基づいて決定されます。計算の結果は、元のポイントを囲む4つのピクセルのパラメーターの加重平均です。バイリニア補間を使用すると、オブジェクトの色の境界間の遷移をスムーズにすることができます。この方法を使用して取得された画像は、最も近いピクセル法によって補間された画像よりも品質が大幅に優れています。

バイキュービック補間

目的のポイントのカラー値は、最も近い16個のピクセルのパラメーターに基づいて計算されます。最も近いポイントには、計算で最大の重みが与えられます。バイキュービック補間は、最新のスマートフォンのソフトウェアで積極的に使用されており、かなり高品質の画像を取得できます。この方法を適用するには、中央処理装置の大きな能力と内蔵カメラの高解像度が必要です。

不必要な質問をしないために：

長所と短所

サイエンスフィクションの映画は、カメラが通りすがりの人の顔をキャプチャし、デジタル情報をコンピュータに送信する方法を示すことがよくあります。機械は画像を拡大し、写真を認識し、データベース内の人物を見つけます。実際には、補間によって画像に新しい詳細が追加されることはありません。数学的アルゴリズムを使用して元の画像を拡大するだけで、品質が許容レベルまで向上します。

補間欠陥

画像のスケーリング時に発生する最も一般的な欠陥は次のとおりです。

ステッピング;
ぼやけ;
ハロー効果。

すべての補間アルゴリズムにより、リストされた欠陥の一定のバランスを維持できます。エイリアシングを減らすと、必然的に画像のぼやけやハローの外観が増加します。画像の鮮明度を上げると、画像のぼやけなどが増加します。記載されている欠陥に加えて、補間により、画像の最大倍率で観察できるさまざまなグラフィックの「ノイズ」が発生する可能性があります。与えられた主題にとって珍しい「ランダムな」ピクセルとテクスチャの外観について話しています。

画像の補間は、特定の段階ですべてのデジタル写真で発生します。脱毛またはスケーリング。これは、あるピクセルグリッドから別のピクセルグリッドに画像のサイズを変更したり展開したりするたびに発生します。画像のサイズ変更は、ピクセル数を増減する必要がある場合に必要ですが、再配置は、レンズの歪みの修正、遠近法の変更、画像の回転など、さまざまな状況で発生する可能性があります。

同じ画像のサイズを変更したりスキャンしたりしても、補間アルゴリズムによって結果が大幅に異なる場合があります。補間は単なる近似値であるため、補間されるたびに画像の品質が低下します。この章は、結果に影響を与えるものをよりよく理解することを目的としています。これにより、補間によって生じる画質の低下を最小限に抑えることができます。

概念

補間の本質は、利用可能なデータを使用して、未知のポイントで期待値を取得することです。たとえば、正午の気温を知りたいが、午前11時と1時に測定した場合、線形補間を使用してその値を推測できます。

11時半に余分な寸法がある場合は、正午までに温度がより速く上昇したことに気付くかもしれません。その余分な寸法を2次補間に使用します。

正午頃の温度測定が多ければ多いほど、補間アルゴリズムはより複雑になります（そして予想通りより正確になります）。

画像のサイズ変更の例

画像補間は2次元で機能し、周囲のピクセルの値に基づいて、ピクセルの色と明るさの最良の近似を達成しようとします。次の例は、スケーリングがどのように機能するかを示しています。

	平面補間

元の		前	後	補間なし

気温の変動や上記の理想的な勾配とは異なり、ピクセル値はポイントごとにはるかに劇的に変化する可能性があります。温度の例と同様に、周囲のピクセルについてよく知っているほど、より適切な補間が機能します。これが、画像が引き伸ばされると結果がすぐに劣化する理由です。さらに、補間によって、そこにない画像に詳細を追加することはできません。

画像回転の例

補間は、画像の遠近法を回転または変更するたびにも発生します。前の例は、これが補間器が通常うまく機能する特殊なケースであるため、だましていました。次の例は、画像の詳細が失われる可能性がある速度を示しています。

		画像の劣化

元の	45°回転	90°回転（損失なし）	2回転45°	15°で6回転

90°回転すると、2つの境界にピクセルを配置する必要がないため、損失が発生しません（したがって分割されます）。最初のターンで細部がどれだけ失われ、次のターンでも品質が低下し続けることに注目してください。これは、 回転をできるだけ避けてください; 不均一なフレームを回転させる必要がある場合は、フレームを2回以上回転させないでください。

上記の結果は、いわゆる「バイキュービック」アルゴリズムを使用しており、品質が大幅に低下していることを示しています。色の強度が低下するにつれて全体的なコントラストがどのように低下するか、水色の周りに暗いハローがどのように表示されるかに注目してください。結果は、補間アルゴリズムと画像化された被写体によっては大幅に改善される可能性があります。

補間アルゴリズムタイプ

一般的に受け入れられている補間アルゴリズムは、適応型と非適応型の2つのカテゴリに分類できます。アダプティブメソッドは補間の対象（シャープなエッジ、滑らかなテクスチャ）によって異なりますが、非アダプティブメソッドはすべてのピクセルを同じように扱います。

非適応アルゴリズム最近傍、双一次、双三次、スプライン、枢機卿の正弦関数（sinc）、ランチョス法などが含まれます。複雑さに応じて、補間に0〜256（またはそれ以上）の連続したピクセルを使用します。隣接するピクセルが多いほど、精度が高くなりますが、処理時間が大幅に増加するという犠牲を払って実現されます。これらのアルゴリズムは、アンラッピングと画像スケーリングの両方に使用できます。

適応アルゴリズム Qimage、PhotoZoom Pro、GenuineFractalsなどのライセンスソフトウェアの商用アルゴリズムの多くが含まれています。それらの多くは、境界の存在を検出するときに（ピクセルごとの分析に基づいて）異なるバージョンのアルゴリズムを使用して、最も目立つ場所での見苦しい補間欠陥を最小限に抑えます。これらのアルゴリズムは、主に拡大画像の欠陥のない詳細を最大化するように設計されているため、画像の遠近法を回転または変更するのに適していないものもあります。

バイリニア補間

双一次内挿は、未知のものを囲む既知のピクセルの2x2の正方形を考慮します。これらの4つのピクセルの加重平均が、補間値として使用されます。その結果、画像は最近傍法の結果よりも大幅に滑らかに見えます。

左の図は、すべての既知のピクセルが等しい場合を示しています。したがって、補間された値は、単純にそれらの合計を4で割ったものです。

バイキュービック補間

バイキュービック補間は、周囲の4x4ピクセルの配列（16のみ）を考慮すると、双一次補間よりも1ステップ進んでいます。これらは未知のピクセルからの距離が異なるため、計算では最も近いピクセルの重みが大きくなります。バイキュービック補間は、前の2つの方法よりも大幅に鮮明な画像を生成し、処理時間と出力品質の点でほぼ間違いなく最適です。このため、多くの画像編集プログラム（Adobe Photoshopを含む）、プリンタードライバー、および組み込みのカメラ補間の標準になっています。

高次補間：スプラインとsinc

より多くの周囲のピクセルを考慮に入れるため、より計算集約的な他の多くの補間器があります。これらのアルゴリズムにはスプラインとカーディナルサイン（sinc）が含まれ、補間後もほとんどの画像情報を保持します。結果として、これらは、画像が別々のステップで複数の回転または遠近法の変更を必要とする場合に非常に役立ちます。ただし、単一の倍率または回転の場合、このような高次のアルゴリズムでは、処理時間が大幅に増加し、視覚的な改善はほとんどありません。さらに、場合によっては、カーディナルサインアルゴリズムは、バイキュービック補間よりも滑らかなセクションでパフォーマンスが低下します。

観測された補間欠陥

すべての非適応型補間器は、境界ハロー、ブラー、エイリアシングという3つの不要な欠陥の間の最適なバランスを見つけようとします。

最も高度な非適応型補間器でさえ、他の2つを犠牲にして、常に上記の欠陥の1つを増減することを余儀なくされます。その結果、少なくとも1つが目立ちます。境界ハローがどのように見えるかに注意してくださいアンシャープマスクによるデシャープニングの欠陥そしてそれがどのように増加するか透明度を高めることによる見かけのシャープネス.

アダプティブインターポレーターは、上記の欠陥を作成する場合と作成しない場合がありますが、元の画像や大規模な単一ピクセルでは珍しいテクスチャを生成することもあります。

一方、適応型補間器のいくつかの「欠陥」も利点と見なすことができます。目は、葉の詳細などのきめの細かい領域から細部まで見ることを期待しているため、このようなデザインは、離れた場所から目を欺く可能性があります（特定の種類の素材の場合）。

スムージング

アンチエイリアシングまたはアンチエイリアシングは、テキストまたは画像に大まかなデジタル外観を与えるギザギザまたはギザギザの斜めの境界線の外観を最小限に抑えようとするプロセスです。

	300%

アンチエイリアシングはこれらのジャギーを取り除き、より柔らかいエッジとより高い解像度の印象を与えます。理想的な境界線が隣接するピクセルとどの程度重なるかが考慮されます。階段状の境界線は、中間値なしで単純に切り上げまたは切り捨てられますが、平滑化された境界線は、各ピクセルに含まれる境界線の量に比例する値を生成します。

画像を拡大する際の重要な考慮事項は、補間による過度のエイリアシングを防ぐことです。多くの適応補間器は、境界の存在を検出し、維持しながらエイリアシングを最小限に抑えるように調整します境界線の鋭さ..。平滑化された境界には、より高い解像度での位置に関する情報が含まれているため、強力な適応（境界決定）補間器がズームインしたときに境界を少なくとも部分的に再構築できる可能性があります。

光学およびデジタルズーム

多くのコンパクトデジタルカメラは、光学ズームとデジタルズーム（ズーム）の両方を実行できます。光学ズームは、デジタルセンサーに当たる前に光が増幅されるようにズームレンズを動かすことによって実現されます。対照的に、デジタルズームは、センサーが画像を受信した後に画像を補間するだけなので、品質が低下します。


光学ズーム（10倍）		デジタルズーム（10倍）

デジタルズームを使用した写真には同じ数のピクセルが含まれていますが、光学ズームを使用した場合よりも細部が明らかに少なくなります。 デジタルズームはほぼ完全に排除する必要がありますカメラのLCD画面に遠くの被写体を表示するのに役立つ場合はマイナス。一方、通常JPEGで撮影し、後で画像をトリミングして拡大したい場合、デジタルズームには、圧縮アーティファクトが発生する前に補間されるという利点があります。デジタルズームが頻繁に必要になる場合は、テレコンバーター、さらには長焦点距離レンズを購入してください。

カメラ補間、なぜそしてそれは何ですか？

タイプ8Mpマトリックス、および13Mp画像自体
不要なワイヤーをマトリックスにねじらないようにするために、メガプクセルはその過程で膨張します。
これは、ピクセルがいくつかに分割されているため、拡大したときに画像が正方形にならない場合です。実際の解像度は追加されません。図面を塗りつぶします。
補間とは、既知の値から未知の値を見つけることです。
写真の補間の品質（元の写真への近似）は、適切に設計されたソフトウェアに依存します
カメラセンサーは8MPで、画像は13MPに引き伸ばされます。明確に切断します。写真は13MPになりますが、品質は8MPのようになります（より多くのデジタルノイズが発生します）。
実際の解像度は、2MPでどのような場合でもぼやけることなく1mmあたりのライン数です。
ちょうど肥大化したピクセル
たとえば、多くのウェブカメラ、720などと書かれていますが、設定を見ると240x320あります
補間-一般的な意味で-計算でより複雑でない関数を使用して、最も正確で正しいアクションの助けを借りてのみ達成可能な、絶対に可能な限り近い結果を達成します。
このバージョンでは、簡単に言うと、プログラマーは、電話で撮影した写真が、より複雑なデバイスであるカメラで撮影した写真とは少し異なることを称賛しています。

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