我讀DXO
[若有誤繆,請予指正.]
DXO的Tone range , SNR, DR,
每當新照相機上市,我總會逛逛DXO,看看哪些數字突出了. 至於要怎麼看呢?
ISO統一
首先, 日本廠商總愛在iso標稱值上下功夫,讓相機在SNR, DR, tone range TR數據上比前一代進步.但,實際上不見得如此. 所以iso要先還原以便統一比較.
另,參考以下列表: a99, a7c, 1DX in screen, 也就說pixel by pixel對比.
第1大欄數據是iso標稱值與量測值,
第2大欄是在標稱值下量到的TR, SNR, DR.
第3大欄則是還原為額定iso的TR, SNR, DR.
--- 其中,能內插即內插,外插即外插.,
--- 參考原附圖,修正最後一個數據.
--- 而iso50則注意該值的iso是多少,譬如1DX是80,就用80來計算.
以下,全面性用這數據來繪圖與討論.
fig 01-a by acam900, 於 Flickr
fig 01-b by acam900, 於 Flickr
fig 01-c by acam900, 於 Flickr好,那3組數據的關係是TR=SNR<sub>18</sub>+14.9dB,但DR呢? 先從雜訊討論起.
雜訊
首先參考
fig 02 by acam900, 於 Flickr
fig 03 by acam900, 於 Flickr1. Nbit ADC 的訊噪比公式
unit: dB,
這雜訊n<sub>ADC</sub>相當於固定雜訊,
如果ADC的effective number of bits ENOB<N,
2.
3. 光學(Poisson)雜訊,
當光cell感應電荷是Q個電子時, 雜訊為
這雜訊相當於動態雜訊,只代表訊號的純度,也就是色塊的純淨度.
至於, n<sub>ADC</sub>相當於靜態雜訊. (動,靜態非嚴格名詞,只是容易理解,故取之)
總雜訊= n<sub>Q</sub> +n<sub>ADC</sub>,
所以,只要>n<sub>ADC</sub>都可以辨識出來,
4. 其它雜訊還包含: Dark Signal I<sub>Drak</sub>/sec, 或V<sub>Dark</sub>/sec雜訊,主要反映在長曝下(數秒以上),這是a77, a900的弱項,但DXO的測試觸不到這項.
當然還有其它noise,多半是CDS (correlative double sample & hold)可以消除的,也忽略不計.
5. n<sub>PGA</sub><<n<sub>ADC</sub>, 設計上理當如此,故忽略不計.
理想狀況
回頭談當拍攝黑白畫面時(tone range就是),
因G1, G2的雜訊絕對值相等但不自相關,所以
這是y的雜訊合成gain.
1DX的TR與charge的關係?
譬如1DX iso80, tone range 8.74
另,
但理想總是不存在的.
1DX 白平衡及彩色矩陣
實際上,因sensor output R<sub>SO</sub>, G1<sub>SO</sub>, G2<sub>SO</sub>, B<sub>SO</sub>及如下圖real CIS CFA. 顏色有偏,且感度不一. 所以要經過白平衡white balance,及彩色矩陣color matrix才得以完成R<sub>WB</sub>, G<sub>WB</sub>, B<sub>WB</sub>及y的合成, 如下圖的DXO engine.
fig 04 by acam900, 於 Flickr
fig 05 by acam900, 於 Flickr在理解DXO CIE_D50的數據之前,
先看下圖5D2的CFA特性(由數據推估,與找不到的1DX很接近), R, G, B的QE響應與DXO的white balance很接近, 故引用時有相當的信心.
fig 06 5D 5D2 CFA by acam900, 於 FlickrFig 6. 5D2 QE curve
https://www.dpreview.com/forums/thread/4268852
解DXO CIE_D50的數據:
https://www.dxomark.com/Cameras/Canon/EOS-1Dx---Measurements
fig 07 by acam900, 於 FlickrFig. 7
fig 08 by acam900, 於 FlickrFig. 8
1. Sensitivity metamerism index ISO 17321=73, 應該就是y_ 100%在ADC標定值. 也就是
(我是這麼猜)
註: 這可以調V<sub>RT</sub>, V<sub>RB</sub>或者在PGA加一offset gain來符合.(後面的圖文就略掉這.)
這是HR headroom,一定要留,一來防過載輸入,二來防太極端的色溫輸入.但也不能留太多,因為會吃掉整體SNR.
2. 白平衡
由於經過計算,從色溫2000~9300, G<sub>SO</sub>都比R<sub>SO</sub>, B<sub>SO</sub>高(右上圖),所以可以當標竿channel.標定值就是上述V<sub>FS</sub>*0.73.
在取白平衡下,
且
3. Color Matrix
經過一連串夯不啷噹的計算得.
這是y的雜訊合成gain.
註1: 上述公式亦可推導得 G1=Q其它為0輸入時,
註2: 以上是量測電路上不存在未知的相對gain.如果gain存在n<sub>y</sub>/n<sub>Q</sub>就有誤差.
所以1DX iso80修正如下
而
把1DX各iso的TR, SNR<sub>18</sub>, Q及n<sub>y</sub>整理繪圖如下,繪圖條件PGA gain=1, digital gain=1.
fig 09 by acam900, 於 FlickrPixel filter for 1DX
但這Q<sub>O</sub>值經Q=CV檢查,明顯偏高,
所以Canon應該已採用類似下面的 2 pixels digital filter
if abs(RI(i+1,j) - RI(i,j))<0.04 RI(i,j)
then RO(i+1,j)=0.5 (RI(i+1,j)+ RI(i,j))
else RO(i+1,j)= RI(i+1,j)
式子裡0.04 RI(i,j)是n<sub>Q</sub>的AC幅度,隨designer的考量...可變, 又,隨著iso可調.
翻成國語:
本列這點與前一點差比小於0.04,
輸出=這點與前一點均值. 否則,輸出=這點的值.
因此,方塊圖修正為
fig 10 by acam900, 於 Flickr如此SNR可提升3dB, (若嫌不夠,可用3, 4, 5 pixels filter)
則SNR<sub>100</sub>先還原3dB,得原生TR
至於確實數據只有canon designer知道,因為它等於
其中電壓是設計值,但C<sub>Sensor</sub>要仔細計算半導體參數才知.不過還是可以就相關數據概估: 6.9u,x6.9um sensor大約的電容值
在3.3V系統下,
符合CMOS參數,且要提供88600e-這樣的動態是有餘的,說明上述值是合理的.
註1. 使用Pixel filter TR, SNR,甚至TR會提升,但會有點糊糊的,只是沒放大細看很難看出.
註2. 前述花招,每家都有用. S家最兇.C家最少.
註3. 除了網路上大家在爭壓縮與非壓縮raw檔輸出,倒是覺得這filtered也該爭.
註4. 這應該是Greenhands所提
"DXO自己就有在賣CMOS Sensor RAW data De-Noise IP".
https://www.mobile01.com/topicdetail.php?f=244&t=3725997&p=4
註5. 我們尊敬的先知clarkvision review提到1DX iso 80/100 charge為88600e-,但未知其推導過程(但想來是一致的),或者是DXO提供的.
table 1. 1dx 88600 by acam900, 於 Flickrhttps://clarkvision.com/reviews/evaluation-canon-1dx/index.html
註6. 另有文章說iso 100 90367e-,也是計算所得.
註7. 提一下手機,pixel size約1.2umx1.2um,它TR的原生值可以達到約36.4dB,也就是5.8bit,只要用上+ 5.54db的5-pixels filter可以提升0.92bit,達到6.7bit,這便是花招的絕竅.
當然手機靠它multi-core CPU的超級運算功能能作的noise reduction還不只如此,但就此略過.
把1DX各iso的real TR, SNR<sub>18</sub>, Q及n<sub>y</sub>整理繪圖如下,
fig 11 by acam900, 於 Flickr上圖SNR<sub>18</sub>是計算所得,跟附表不同,原因猜測是1DX這稍早期的機器,iso越低,就放越多壓縮,使得在作驗算時18%會被壓抑到14.0dB,但是到了iso400以上,就恢復正常的14.6~14.9dB.
但以下,若沒標示就是以加入filter後的TR, SNR<sub>18</sub>, Q及n<sub>y</sub>繪圖.
DR的學問大
DR呢? 先看一張圖,輸出是PGA gain與digital gain開啟的狀態.
fig 12 by acam900, 於 Flickry也是SNR<sub>100</sub>, 這條線就是dynamic range DR的上限(註1), 也稱DR<sub>TOP</sub>,
1. 對各iso向下延伸DR就是n<sub>CM, </sub>也稱DR<sub>Bottom</sub>,
2. n<sub>CM</sub>的曲線就是digital gain,
3. 要取得PGA的gain只須iso gain除以digital gain即可得.
註1. DXO CIE_D50的R, G, B 3個sensor輸出都是1.0也就是等於Q, 也等於y.
註2. DR<sub>Bottom</sub>有沒有前述pixel filter的效應? 答案是它連帶有.
註3. DR<sub>Bottom</sub>有沒有其它filer效應,答案是有,所用的原理一樣. C家的raw檔底噪總是稍為好一點,所以應該有作. 但是要從DXO的各項數據來推論其精確作法??? 超級困難!
註: 我作不到,不代表別人作不到,所以期待有人能解答.
配置ADC的位準
從前述AFE方塊圖,假定Digital Gain=1那麼就可以畫以下這張圖,請細看,細部就不解釋了.
fig 13 by acam900, 於 Flickr註: 看來1DX的ADC的ENOB effective number of bits 並沒有達到12bit.
另, 上圖有問題?! 右上出現缺口,就是曲線越右邊,上方的動態餘域越大,怎麼處理?
先回到Fig. 12,用digital gain補齊,原因是body jpeg曝光會一致.
但Raw檔似乎可以留下註記給body jpeg使用,但保留全12bit記錄,不用裁剪. 這對高iso拍夜景會很好用.也許有些機器會如此設計,不過手上a900, a99, a99ii, a7r4+LA-EA5沒這功能,應該是見不多識不廣...
下面再把它加入digital gain後繪圖,但不解釋
fig 14 by acam900, 於 Flickr雞肋
下圖是雞肋,但還是討論,(特別是PGA gain接近max gain後的iso值)
譬如M mode EV=AA f=BB, s=CC固定, 最佳曝光是iso6400拍的,
iso3200拍的(相當於不足曝1級),LR後製+1級. (body jpeg暗一級)
iso1600拍的(相當於不足曝2級),LR後製+2級. (body jpeg暗二級)
iso800拍的(相當於不足曝3級),LR後製+3級. (body jpeg暗三級)
後製的結果都一樣,而且headroom還會增加.
所以攝影社前輩會告訴我們減個0.7~1.3級曝光可以預先增加高光度的動態餘域.
但,代價是n<sub>CM</sub>與影像信號的雜訊n<sub>CP-*</sub>
離2EV時, n<sub>CP</sub>會變成+1dB,
離1EV時變成+2dB,
相等時變成+3dB, 相當於iso拉高了一級的noise表現.
fig 15 by acam900, 於 Flickr(上集結束)
上集重點:
1. 公平作法: 所有數據先還原iso再計算,比對.
2. TR<sub>dB</sub>=SNR<sub>18</sub>+14.9dB.
3. Sensitivity metamerism index ISO 17321=73%, 指SNR100標定在ADC FS的73%.
4. 先作white balance在color matrix得y process gain n<sub>y</sub>/y.
5. y process gain換算回TR=sqrt(Q).
6. 每家都有作pixel filter, 所以要還原才可得native TR=sqrt(Q<sub>R</sub>).
7. 1DX native TR=8.24bit, 手機TR=5.8bit, processed TR分別是8.74bit, 6.7bit.
8. DR的定義很簡單SNR<sub>100</sub>=DR<sub>Top</sub>, SNR<sub>100</sub>-DR=DR<sub>Bottom.</sub>
9. DR也是有native的.
10. 明白PGA gain與digital gain的曲線,才有可能描繪確切的noise.
11. Digital Gain只為了body jpeg合成用. 但留有動態餘域,卻被捨棄.
12. 一堆圖,看起來花煞煞. 如果覺得不夠,再加中下集,一定更花煞煞.這是粗體字
