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2014年6月

2014年6月30日 (月)

・画面で見る色とプリントした色

デジタルの現代では写真は液晶ディスプレイや
スマホで見る事が主流になっています。
液晶画面などは拡大すると光の三原色のRGBの画素で構成されています。
最近は白い画素を含めたRGBWの液晶が流行ってますが。

プリントした写真と画面で見る写真の大きな違いは、
反射光を見るのか、発光物を見るのかです。

反射光の場合、プリント写真を見る環境で色異なります。
(蛍光灯の下と、白熱電球の下では色が異なって見える)

蛍光灯の下
Resize115121_2

白熱球の下
Resize115122

一方、液晶画面は基本的に外光に影響されにくいです。

蛍光灯の下
Resize115124

白熱球の下
Resize115123

これが、プリント写真と画面の色合わせの一番難しい原因です。
プリント写真は正しい光の下で見なければなりません。
また、液晶モニタはキャリブレーションされていなければいけません。
液晶モニタはRGBのフィルタをかぶった画素を発光させているので
モノによって質が大きく異なってきます。
また、経年変化によって色が変化します。
下の図は人間の目が見える範囲の色を表した図です。

Resize115125_2

数値的に図の馬蹄形の部分の色が塗られた部分が人間の目に見えるとされています。
モニタはこの範囲の全ての色を表すことは不可能です。
RGB三つの画素で構成されているため、
モニタの表せる範囲は三角形の中の色だけです。

2014年6月29日 (日)

・絞り羽と光芒の形

カメラのレンズには光が入ってくる量を調節する「絞り」という機構があります。
人間の目で言うと虹彩に相当する部分です。
円形であることが理想的ですが、
光を通す穴の大きさを任意に変える事が出来る機構で
円形にすることは難しいです。

そこで、絞り羽と言われる複数の薄い板で多角形を形成しています。
Resize055663 このレンズは8角形なので八枚。

光芒は夜景などで光源の周りに出る光の線のことです。
下の写真では太陽の周りに光芒が出ています。
Resize115106

実はこの光芒の数と絞り羽根の枚数には相関が有ります。

簡単な実験をしてみました。

下の図のような絞りをレンズに付けます。
20_2
この時の光芒の形は
Imgp9969
縦方向に光が広がっています。
光の回折の影響で広がります。
17_2
絞りが三角形だとどうなるだろう(絞り羽3枚)
1 Imgp9973
光芒は6本です。
図で表すとこんな感じ。
19
次、絞り羽四枚。
Photo Imgp9979 光芒の数は四本。
18_2

つまり、絞り羽の数が奇数だと×2の光芒が出ます。

奇数だと絞り羽と同じ本数の光芒が出ます。
正確には、奇数でも絞り羽の枚数x2ですが、
光芒の位置がちょうど重なるので絞り羽と同じ本数として認識されます。
最近のレンズは絞り羽が9枚のレンズが多いようです。

7枚
Imgp0541 9枚
Imgp0545 あまり多いと、ギラギラしすぎて個人的には好きではありません。
夜景を撮る人では絞り羽も気にする人もいます。

2014年6月28日 (土)

・女子カメ風の写真

女子カメ風写真というのが最近はやっているみたいです。
ハイキーで低コントラストな写真。

下の様な写真です。

Resize115089
Resize115087_2
Resize115088

RAWで撮影をしておけば、後からいくらでも
こういう雰囲気の写真にすることができます。
デジタルならではの技です。

元の画像
Resize115058

RAW現像ソフトに撮り込みます。
今回はフォトショップについているCameraRAWを使っています。

パラメータを設定している図。
Cameraraw
ホワイトバランスなども恐れずにがしっと動かしていいと思います。
明るさなどはプラス補正で。
明瞭度下げるとふんわりした写真になります。

できた画像
Resize115057

2014年6月27日 (金)

・背景との距離で背景をぼかそう

以前に背景のぼかし方について記事を書きました。
以下の三つです。

1、焦点距離が長いほどボケる
2、F値が小さいほどボケる
3、被写体に近づくほど背景がボケる

つまり、望遠で、被写体に近づくほどボケます。
開放F値が小さいレンズほどボケます。

それとは別に、主要被写体と背景との距離の関係について
今回は記事にします。
主要被写体(例えば人物)と背景が近いほど、
背景はボケません。

20
21_2

主要被写体と背景の間に距離があるほど、背景がボケます。

Resize115054
21

実際に写真を撮るとこんな感じになります。
F値や焦点距離、カメラから被写体までの距離は同じです。

背景と被写体が近い時
Resize115060

背景と被写体を離した時
Resize115061

2014年6月26日 (木)

・Kマウントお勧めレンズ

私が使ったことのあるレンズで
これはお勧めだ!というものを紹介します。

DA 10-17mm Fisheye
Resize114313

魚眼レンズで被写体の近くまで寄れるので
デフォルメ効果が大きく面白い写真が撮れます。
寄れるフィッシュアイはいい!

DA★50-135mm
Resize114304

私が一番よく使うレンズです。
F2.8通し、解像度、色のり、ボケ味
どれも満足できる一本です。
防塵防滴なので雨でも気兼ねなく使えます。

SIGMA 17-70mm
Resize114314

なんちゃってマクロ機能が付いているので
被写体に近づいて撮ることができます。
解像度も高いので、純正標準ズームよりお勧めです。
使い勝手がよいです。

SIGMA 10-20mm F3.5
Resize114307

超広角レンズなので、パースを活かした撮影ができます。
8-16mmと10-10mmの安いのもありますが
私はこれしかつかったことがありません。
倍率色収差が結構大きいので、RAWで撮影した方がいいと思います。

DA Limited 35mm Macro
Resize114315

純正で解像性能が特に高いレンズです。
マクロレンズなので像倍率も大きく、コンパクトなレンズで
一本あって損は無いです。

DFA 100mm Macro
Resize114299

防滴で雨天でも気にせず使え、円形絞りなので
絞ってもボケの形が綺麗です。
鏡筒が金属製で質感がよいのもポイント。
フリンジが大きいので若干絞った方がいいです。

DA★300mm
Resize114301

望遠レンズで解像度も高く、軸上色収差も少ない。
200mmは軸上色収差が大きいのでこちらの方がお勧め。

FA Limited 31mm
Resize114312

F4くらいまで絞れば解像も十分。
焦点距離的にも使いやすい。
ボケ味が素晴らしい。

SIGMA 70mm Macro
Resize114305

解像性能が非常に高いレンズ。
K-3の高画素が遺憾なく発揮される。
ただ、ボケは汚い。

2014年6月25日 (水)

・広角レンズの使い方 その5

その1
その2
その3
その4

広角レンズの使い方として
「ワイドマクロ」があります。
マクロレンズで撮影というと、下の様な写真が
思い浮かぶと思います。

Resize114304

そしてワイドレンズだと下の様な写真

Resize114306

では、ワイドマクロとは何なのか。
広角レンズをもちいて、
広角のまま被写体に近づいて接写撮影する手法です。

Resize114300
上記写真では花に近づいています。像倍率は大きくならないので
ほんとのマクロレンズの様にはなりませんが、
一面の被写体を撮影することで
被写体+広大な風景な写真になります。

2014年6月23日 (月)

・フルサイズミラーレス+広角レンズで起こる問題

フルサイズのセンサをもったミラーレスカメラは
フランジバッグが短く、
センササイズも昔のフィルム(ライカ判)と同じなので
昔のレンズをつけて遊ぶ人が多いです。
しかし、デジタル撮像素子では
フィルムとは違う特性をもっているので、
マウントアダプタをつければ
同じように撮れるわけではありません。
特に広角レンズにおいては、角度をもって光線が
センサに入射する為様々な問題を引き起こします。

まず、周辺減光です。
過去に書いた記事で
デジタルとフィルムではデジタルの方が周辺減光が大きい
があります。
詳細はそちらに任せます。

次に、周辺部の色づきです。
これは主に、センサの前に設置してある
赤外カットフィルタの影響によるものです。

赤外カットフィルタが干渉型だと
光の入射角によって特性が若干変わってしまいます。
メガネのレンズを斜めから見ると反射光の色づきが
変わったりするのと同じです。

広角レンズと角度依存の大きいフィルタの組み合わせ。
このフィルタは天体用のため望遠レンズにしか適していません。
そのため広角レンズだとものすごい色づきがあることが分かります。
Resize114296

仕組みは下の図のような感じです。

Colors
垂直に入ってきて画像中心部に至る光(青い線)は
赤外カットフィルタに対してそれほど角度を持って入射しません。
周辺部に至るオレンジの光線は
赤外カットフィルタに斜めから入射します。

干渉型フィルタはコートの膜の厚みで
透過する波長をコントロールします。
斜めからの光だと通過する膜の長さが異なるので
透過する波長が異なって別の色になります。

Colors2

赤外カットフィルタの特性によっては広角レンズで周辺部の色が変わり、
カラーシェーディングが生じます。

2014年6月22日 (日)

・キャリブレーションしたらプロファイル対応ソフトを

モニタのキャリブレーションの話を以前に書きました。
しかし、キャリブレーションさえすればそれでOKというわけではありません。
特にAdobeRGB対応モニタを使っている方は注意が必要です。
(AdobeRGBについては今度書きます)

広色域のモニタで画像を見るとやけに鮮やかに見えてしまう場合があります。
モニタをキャリブレーションするとICCプロファイルという
データが作成されます。
これは、モニタの特性を記録したファイルです。
このプロファイルデータを読み込んでくれるアプリケーションでないと
せっかくキャリブレーションしても
正しい色が表示されません。

MacintoshであればOSレベルでプロファイルデータを読み込んでくれるので
問題は発生しませんが、
Windows7では対応ソフトでなければいけません。

有名どころで対応しているアプリケーションは
FirefoxとPhotoshopです。
他にもあると思いますが、あんまり調べてません…。

対応していないビューアとPhotoshopで比較した画像が以下です。

Resize114293

右側が正しい色です。
左の対応していないアプリケーションでは
特にグリーン方向の色が鮮やかになりすぎてしまいます。
AdobeRGBモニタであるというプロファイルを読み込んでいないために
発生する問題です。

2014年6月20日 (金)

・キングスレートという現象があるらしい

今回はカメラにあまり関係ない記事です。
天体撮影時における誤差の話です。
いろいろ調べてみたのでそれをまとめます。
間違っているかもしれない。


地球は自転を一日1回転(360°)します。
そのため、星のみかけ上の動きも1日で360°です。

北東方向の星の軌跡写真
Resize114272

春分の日や秋分の日のように
昼と夜の長さが同じ日であれば、
夜の時間に星が移動する範囲は180°になります。

また、だだっ広い場所で空を眺めれば
西から東180°、南から北180°の範囲の星が見えるはずです。
それ以上は地平線や水平線の下になって見えません。

King_3

地球上の一点として、もっと広い視点で見ると
下の図のようになります。

King_4

しかし、実際には地平線のすぐ下の星も見えているそうです。
これは大気の層による屈折の影響が理由です。

King_6

つまり、屈折の影響で実際には180°以上の範囲が見えています。
天頂付近では屈折の影響があまり無いので、
大気の影響は関係しません。
地平線付近や水平線付近の星は浮かび上がって見える為、
星が沈む時は地平線に近いほどゆっくり動くように見えます。

King_7

ある天体が昇りはじめてから沈むまで、
実際には180°以上動いていることになります。
そう考えると、天体を追尾する赤道儀は
一日で1回転するのでは実際の天体の動きと誤差が生じます。
この誤差がキングスレートと呼ばれているらしい。

1日の秒数は普通は86164秒、キングスレートは86200秒。
ごく微小な差ですが、赤道儀は地球の自転より
少しだけ遅く回転しています。

屈折の影響が無い天頂方向と地平線付近では
速度が異なるのですが、全体を平均した数値が
キングスレートということです。


星の位置が大気の影響で浮かび上がるので
星が沈む時に動きが遅くなるのは理解できます。
しかし、大気の影響で地平線近くだと
水平方向の星の移動でも動きが遅くなります。
なぜ。

King_1

上の図は日本(北緯35°)での天球図です。
中学二年の理科で習います。
星が水平方向に動く南方向の空で考えます。
地平線近くでは真の星の位置より、
見かけの星の位置は浮かび上がります。
この図の人の位置から見た視点が下の図です。

King_2

星が二時間の間に動く角度は30°(=360÷24×2)です。
星は大気の影響で浮かび上がりますが、
浮かび上がった位置で本来動くべき回転角30°よりも
動いている移動量が小さくなります。
なので、水平方向の移動でも、大気の影響で動きが遅くなります。

遅くなるのは見かけの位置だけなので、
星が沈んだ後も考えると一日でちゃんと360°動きます。

2014年6月19日 (木)

鎌倉

鎌倉にあじさいを撮りに行きました。
紫陽花の写真はココの記事に載せているので、
あじさい以外の被写体を。

Resize114267
Resize114269
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Resize114270

2014年6月17日 (火)

・その写真どうやって撮ったんですか?その17

今回は昼間にストロボを使う撮影です。
昼間で明るいのにストロボ使うの?
逆光なら分かるけど…。

こういう写真が撮れます
Resize114259

花が明るく浮き上がった写真で
微妙に違和感があると思います。
下の写真はいかにも夜撮りました、という雰囲気です。
Resize114258

しかし、夜に同じ場所でストロボたいても同じ風になりません。
花以外の後ろにも光が当たり、普通のストロボ写真になりがち。

今回の撮影は日中ハイスピードシンクロという方法です。
大口径レンズで絞りを開放にすることで背景をぼかします。
その状態で被写体に近づいて外付けストロボで撮影すると
こういう写真になります。場合によってはマイナス補正で。

Hs

Resize114261

内蔵ストロボだとストロボ同調速という問題があり
絞りこまないと真っ白な写真になっちゃいます。
絞りこむと背景はボケないので
「昼間なのにやけに周りが暗い」という写真になります。

Resize114260

擬似夜景ともいえます。

2014年6月16日 (月)

・ディスプレイのキャリブレーション

Resize114251

上の写真、
「なんでディスプレイにマウスぶらさげてるの?」
実はこれはディスプレイのキャリブレーションを行っている時の
写真です。
ぶら下げているのはキャリブレーションツールです。
パソコンのモニタの色を正しい色にする道具です。

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正しい色ってなんだ?と思うかもしれませんが、
写真をプリントすると画面で見た色と違う!という経験があれば
分かると思います。

例えば、自分のパソコンで
写真の色味や明るさを自分の表現したい風に調整したとします。
しかし、SNSなどで共有して友人が見ている環境では
全然違う色に見えているかもしれません。
それは、パソコンやスマホの画面の色味が
機種によってばらばらだからです。

下の五枚の写真は
ディスプレイによる違いを分かりやすいようにした写真です。
一番上が私が表現したい色にしています。
しかし、私のディスプレイ以外で見ると
妙に鮮やかだったり私の意図したとおりには表現されません。

Resize114246 Resize114249 Resize114247 Resize114248 Resize114250

キャリブレーションツールを使うと、
ディスプレイのそもそもの性能差はあるとしても
ある程度はみんな基準の
同じ環境の色味などにすることができます。

2014年6月15日 (日)

・バーティノフマスクを自作しました

天体撮影をしている方なら当たり前であろう
バーチノフマスクを今更ながら作ってみました。

Resize114221

バーチノフマスクとは、光の回折を利用して
星などの点光源のピントを簡単に合わせられるマスクです。
これをレンズの前につけることで
非常に難しい「星のピント合わせ」が簡単にできます。

Resize114220 装着した図

ライブビューでピントリングを回しながら、
ピントの合ったところを探します。
バーチノフマスクを使うと、ピントがあっていない時は
下の写真のようになります。

Imgp8208
Imgp8209

ピントが合うと対称な形になります。
下の写真では一直線に点が並びました。
Imgp8210

原理的には、夜景を取る時に絞ると、
絞り羽の枚数によって光芒が伸びるのと同じです。
非対称なマスクを付けることによって、ピントがあっていない時は
どちらかに光芒が現れ、ピントが合うと対称になります。

このサイトで手持ちのレンズの焦点距離などを入力して
画像を作りました
http://astrojargon.net/MaskGenerator.aspx

簡単にパラメータを説明します。

Focal length
レンズの焦点距離です。
私はBORGのコ・ボーグ36EDを使っているので200mmです。

Aperture
絞りではなく、口径です。
36EDなので36mmにしましたが、作成された画像は小さかったです。
ちょっとだけ大きめにした方がいいかもしれません。

Edge thickness
スリットの外の余白部分の広さです。
3mmにしました。

その他のパラメータで変えた部分は
Slot width override です。
スリット幅で、自動計算されますが
あんまり細かいと作るのが難しいので
自動計算された値の2倍を入れました。

最後にGenerate!ボタンを押すと、マスク画像ファイルが生成されます。
FireFoxで読み込める形式なので読み込んで、プリンタで印刷。
私の場合は、切り取ったものをステップダウンリングに貼り付けました。
コボーグ36EDだと46mmのリングでピッタリです。

もっとちゃんとした素材で作りなおしました

2014年6月14日 (土)

・レトロフォーカスタイプのレンズ

今回はレンズのタイプの話。
とはいっても、望遠とかマクロとかではなく
設計上のタイプ。

一眼レフカメラではフランジバックが長いため
広角レンズを作るのが難しいという問題がありました。

望遠レンズの時
Tele

広角レンズの時
Wide

焦点距離の短い広角レンズだと
ミラーとレンズが干渉してしまいます。

下の図は古くからある、ガウスタイプという設計の
広角レンズです。
(図の光学的な弧の形状などはテキトウです)
Gaus

ガウスタイプは左右が対象になっているので
収差を打ち消すことができるという利点があります。
しかし、広角レンズの場合、
焦点距離の基準になる主点がレンズ中央付近なので
フランジバックの長い一眼レフでは使えません。

そこで、一眼レフにも使える広角レンズの設計として
よく使われる設計がレトロフォーカスです。
レトロといいますが、古いというわけではありません。
レンズの前群に凹レンズ系を持ってくることで
主点をレンズの後方にずらすことが出来ます。
Retrofocas

この方法ならば、
焦点距離が短くてもバックフォーカスを稼ぐことが出来ます。

・バックフォーカスとフランジバックの話

望遠レンズのように焦点距離の長いレンズでは、
レンズの後玉からセンサまでの距離が長く
広角レンズのように焦点距離の短いレンズでは
レンズの後玉が飛び出ていてセンサまでの距離が近いのが
なんとなくわかるかと思います。

望遠レンズの後玉
Resize114175
引っこんでいるのが分かる

広角レンズの後玉
Resize114176
出っ張っているのが分かる

レンズの後玉からセンサまでの距離を
バックフォーカスと言います。

一眼レフでは、ミラーがある関係上
バックフォーカスが長くないと
ミラーがレンズにぶつかってしまいます。
ミラーの大きさやレンズの設計などを考慮して
メーカごとに決められたのが
マウント面からセンサ面までの距離
「フランジバック」です。

Gannref

フランジバックはマウントごとに厳密に決められています。
これが、各カメラメーカがマウントを統一できない理由の一つです。

ミラーレスカメラでは、文字通りミラーが無いので
その分フランジバックを短くできます。

Nonref

フランジバックが短いとレンズ設計での制限が少なくなり、
小さくても性能がよいレンズが作りやすい利点があります。

2014年6月11日 (水)

・ベランダや庭でもいい写真は撮れる

良い写真は景色のきれいな場所や
それなりの場所に行かなければ撮れないというのは嘘です。
もちろん景色のきれいな場所に行けばよい写真は撮れます。
しかし、そういう場所ではベテランが自分よりすごい写真を
たくさん撮っていたりします。

しかし、自分の家の庭やベランダから見た景色は
自分にしか撮れません。
他の人には撮れない景色です。
毎日見ているので感覚がマヒしてしまいますが、
そこから見える景色で素晴らしい光景が見える事もあります。

自分の家のベランダから撮影した写真の例

Resize114162
Resize114164
Resize114163

たとえ景色が見えなくても、植えてある植物とかペットとか。

2014年6月 9日 (月)

梅雨で雨だけど

雨だからこそ、水滴などの写真が撮れます。
Resize114155
Resize114154_2
Resize114152
Resize114153

2014年6月 8日 (日)

・JPEG圧縮の話 その5

その4の続きです。

画像データをJPEG圧縮するためには、まず
RGB情報からYUV情報に変換します。
次に色差情報であるUVを1/2などにデータ量を削減。
離散コサイン変換を行うために、画像を8×8のブロックに分割します。

ブロック分割したところからの話です。
以下は8×8画素の画像を拡大した図です。
88_2

上記画像を数値データで表すと以下のようになります。
88num
これを離散コサイン変換すると、下のマトリクスになります。
Dct この数値は、それぞれの基底画像の係数という意味です。

基底画像
Kitei

データ圧縮のため、
離散コサイン変換した数値を割り算して小数点以下を切り捨てます。

ここで、人間の目の特性をまた利用します。
人間の目には周波数が高い画像を認識する能力がうとい、という特性があります。
つまり基底画像で言う、右下のほうの細かい画像の情報は少なくなっても
画質が低下したと感じにくいのです。
なので、次のテーブルのような数値で割り算します。

Qtable
周波数の高い右下のほうが数値が大きくなっています。
大きな数で割っても問題ないという人間の目の特性に準じたものです。
これを量子化テーブルと言います。
量子化テーブルの数字によって圧縮率は変わります。
大きな数字を入れるほど圧縮率は上がりますが、画質は低下します。

割り算した結果。
Out
情報がほとんど左上に集まっています。
右下のほうはほとんどゼロになってしまいました。

ここで、その2で書いた、冗長性を生かすことが可能です。
下の図のように、数値をジグザグにスキャンして並べれば、
効率よくゼロを並べることができます。
Jiguzagu

最後に効率よく並べられた数字をハフマン符号化や
ランレングス符号化といった符号化技術を用いて圧縮すれば
画像のデータ量をとても小さくすることができます。


2014年6月 6日 (金)

・JPEG圧縮の話 その4

今回はJPEG圧縮に使用されているアルゴリズムの
離散コサイン変換について簡単に説明します。

離散とは離散値のことで、デジタルデータの事です。
連続値がアナログです。

コサイン変換とは、三角関数のコサイン関数で
近似することを意味します。

三角関数のコサインのグラフは
波の形であることを高校数学で習ったのを覚えているかと思います。

y=cosθ のグラフ θはラジアン単位。

Cos

コサイン関数の係数は下の数式のAとB。位相は省略。
y = A cos( Bθ )


簡単にする為に、まずは一次元で考えます。
次の数列をコサイン変換することを考えます。

Matrix

この数列をグラフにプロットしていくと下のようになります。

Cos3

けっこう複雑な曲線ですが、
コサイン関数の組み合わせで表現できます。

下の5つのコサイン関数の和です。
y =    cos( 2 θ)
y =  -7cos(0.3θ)
y = 1.5cos( 15θ)
y =  13cos(0.7θ)
y = 0.5cos( 29θ)

Cos4

これらの関数の和が先ほどの曲線となります。
情報量としてはAとBの係数 × 5 で表せます。

これと同じようなことを画像(二次元)で行います。
画像ではコサインのグラフは濃淡で表されます。
イメージ図
Cos1

X-Y両方向の場合
Cos2

こういったコサインを濃淡で表した画像を
基底画像と言います。
JPEGでの離散コサイン変換では64個の基底画像を用います。

Kitei

さすがにどんな画像や写真でもこの64この基底画像の組み合わせ
だけで表現できるのかというと、無理があるので
画像を8×8のブロックに格子状に分割します。

Grid ※本当は上の図よりももっと細かいです。

このそれぞれのブロックで離散コサイン変換を行うことで
大きな画像データをコサインの関数(画像)で表すことができます。

次回、離散コサイン変換の後の処理

2014年6月 5日 (木)

・JPEG圧縮の話 その3

今回は具体的な画像の圧縮方法です。
カラー画像データはR,G,Bそれぞれ256階調のデータをもっているので
1ピクセルごとに3Byteのデータ量です。

もし、白黒のグレースケール画像であれば
色情報は無くなり、輝度情報だけになります。
そのため、データ量は1ピクセルで1Byte。
データ量はカラーに比べて1/3に減ります。

しかし、カラー画像をモノクロにしてしまっては
圧縮というより色情報を捨てただけです。

なので、そこは人間の目をうまいこと騙して
情報を捨てても気づかれにくくする必要があります。

人間の目は輝度情報の変化には敏感で
色情報に関しては疎いという特性があります。
その特性をうまく利用すれば、人間の見た目にはわからずに
画像を圧縮することが出来ます。

RGBのデータの持ち方ではどうしても人間の視覚には対応できないので
明るさである輝度と色情報である2つの色差に画像を変換します。
これをYUVと言います。
YCbCrと言ったりもします。
何が違うのかというと、変換の式の係数が微妙に違ってたりする。

Henkan_2


実際の画像でRGBそれぞれのチャンネルと
YUVのそれぞれのチャンネルを見てみます。

元画像
Yuv444_2

RGB
Rgb_2

YUV
Yuv

ここで、色情報はあまり大事ではないので
色差信号は半分にしてしまいます。

Yuv422

これだけでデータ容量が 2/3に減ります。
大体のJPEGデータはこの形式をとっています。
YUV422ともいう。

さらに色情報を少なくして1/4にしてしまうこともあります。

Yuv420

これだと、元の情報量の半分に圧縮されます。

こんなにも色情報をなくすとさすがに違和感があるのでは、
と思うかもしれません。
元画像と、色情報1/4の画像比較です。

Yuv420_2 Yuv444_2_2

意外と分からないと思います。

次回は離散コサイン変換について。

2014年6月 4日 (水)

・JPEG圧縮の話 その2

今回は圧縮の話です。

圧縮には二つのタイプがあり、
可逆圧縮と不可逆圧縮があります。

可逆圧縮は、完全に元の状態に戻せる圧縮方法です。
不可逆圧縮は、あまり重要でないデータを切り捨てることで圧縮します。
そのため、完全には元に戻せません。
JPEGはほとんどの場合、不可逆圧縮です。

可逆圧縮の簡単な例。
次の数列を圧縮することを考えます。

1 同じ数字が並んでいますが、世の中のデータはだいたい
こんな感じに冗長性があります
同じ数字が並んでいるので数えます。

これを数値として表します。

2
今回のデータでは一区切りを3桁で表わすというルールにします。
2_2

もとの数列に比べると冗長性が無くなり
データ量が少なくなりました。

4

このように圧縮のルールが分かっていれば
完全に元のデータに戻すことができます。

不可逆圧縮について次の数列を考えてみます。
Dddd この数字を256で割ります。
この際、小数点以下は
「大事ではない情報」として切り捨てることにします。

Ssss
データ量が少なくなり、圧縮されました。
しかし、切り捨てた情報があるので、完全に元の状態に戻すことは出来ません。
Dddddddddd
近い数字にはなりますが、一致はしない。
これが不可逆圧縮です。

2014年6月 3日 (火)

・JPEG圧縮の話 その1

今回は画像データをコンピュータで扱う時のファイル形式の話です。
コンピュータで表す色数はほとんどの場合が
1677万色です。
24bitカラーとも言います。
2の24乗が約1677万です。

ところで光の三原色は、R赤 G緑 B青
の三色で、この三色の混合比率によって
人間の視覚で感じる全ての色を表すことができます。
コンピュータ上でもこの三色を基準としており、
Rを256段階の濃度で、G、Bも同様に表します。
256は2の8乗なので8bitです。

R:0 G:128 B:128

R:50 G:100 B:50

256×256×256 = 1677万
です。

1677万色というと多いように感じますが、
各原色は256段しかないので、
意外と画像のグラデーション部分で色の境目が目立つ場合があります。

画像は1ピクセルで24bitなので、3Byteです。
1600万画素の画像の画像データサイズは
1600万×3 = 4800万Byte ≒48MByteになります。

想像がつきにくいかもしれません。
4GBのSDカードだと85枚くらいで容量が一杯になります。

しかし、実際のカメラではもっとたくさん写真が撮れると思います。
それはJPEGという形式はデータ圧縮されているからです。

次回、データ圧縮について

2014年6月 2日 (月)

・ワーキングディスタンスと最短撮影距離

以前にワーキングディスタンスと
最短撮影距離は違いますよ
と書いたことがあったかと思います。

Photo_2

最短撮影距離とワーキングディスタンスの
二つの言葉を使い分ける場合があります。

最短撮影距離は、文字通り
どこまで被写体に近づけるかという意味で使うことが多いです。
どれだけ寄れるか、ともいえます。

ワーキングディスタンスはカメラのレンズに限った
言葉ではありません。
レンズ全般に使う言葉です。
カメラのレンズはピント位置を1m先に合わせたり
無限遠に合わせたりできます。

しかし、基本的にレンズはピント位置固定です。
虫眼鏡を使う時も、レンズ自体を動かすか、
被写体を動かすかすると思います。

この
ピントの合う距離がワーキングディスタンスです。

顕微鏡でのワーキングディスタンス
Wd3
ピントが合った時のレンズ先端から被写体までの距離です。

カメラでは、どれだけ近づけるか、ではなく
どれだけ距離を取れるか、でワーキングディスタンスを使うことがあります。
特にマクロレンズで被写体をアップで撮りたい場合などです。
Resize114097 こういう撮影。

あまりにもワーキングディスタンスが無いと、レンズの影が写ってしまいます。

Wd4_2

また、必ずしも近くにで撮影できないことも…。
Wd_2 180mmなどの焦点距離の望遠マクロであればワーキングディスタンスを稼げます。
Wd2

2014年6月 1日 (日)

浜離宮恩賜庭園

今日は暑かったですが、浜離宮恩賜庭園に行ってきました。
汐留あたりから浜離宮までの道、工事で余計な信号待ちがたくさんあるんだけど
あれは何とかならないのか。
暑い日だと特に辛いです。
距離は200m程なのに、10分以上かかる。

Resize114118
Resize114120
Resize114122

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