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2018年10月

2018年10月25日 (木)

・iPhoneXsのカメラ画質を確認2

前回:チャート編

今回はチャートではわからないことも
あるので実写です。

まず画像を比較前に簡単にレンズなどのスペックを。
デュアルカメラですが、とりあえずWide側を。

iPhoneX
35mm換算28mm相当 F1.8
光学手ブレ補正

iPhoneXs
35mm換算26mm相当 F1.8
光学手ブレ補正
センサ内でHDR合成をする技術搭載(予想)

また、別件ですが、
内蔵LEDフラッシュの演色性が非常に上がっています。
これまでの機種では赤の再現が全くだめだったのですが、
iPhoneXsのLEDフラッシュは赤の色がちゃんと出るようになっています

さて、実際の画像

iPhoneX
Resize165847

iPhoneXs
Resize165846

等倍拡大

左:iPhoneX 右:iPhoneXs
Iphone1

このシーンでは木のような暗部が
以前よりより沈んでいます。
その分ノイズが目立たなくなりました。

iPhoneX
Resize165834

iPhoneXs
Resize165835

iPhoneXsのほうが露出が暗くなりました。

等倍拡大
左:iPhoneX 右:iPhoneXs
Iphone2
空のノイズが圧倒的に減りました。
また、白飛びが少なくなっている。
ただ、塗り絵調の描写になってしまっている。

iPhoneX
Resize165838

iPhoneXs
Resize165843

このシーンでは、太陽周りの雲の白飛びが
圧倒的に減っています。
ただ、太陽のような強い光源の周りだと
白飛びしてしまったほうが光の強さを感じられます。
iPhoneXsは写真としてみると違和感があります。

iPhoneX
Resize165842

iPhoneXs
Resize165841_2

等倍拡大
左:iPhoneX 右:iPhoneXs
Iphone3
水面の反射部分のパープルフリンジが減りました。
以前もフリンジ除去の処理をしてた形跡がありますが
除去しきれていない。
光学的にレンズ収差を改善したのだろうか。

iPhoneX
Resize165839

iPhoneXs
Resize165845

このシーンも写真としての見栄えはiPhoneXのほうが良い。
Xsでハイライトは飛ばなくなったが、
雲の部分がオレンジにベタッとしてしまっている。

ちなみにAPS-C一眼レフでも同じシーンを撮りましたが、
ハーフNDを入れないとダイナミックレンジが広すぎて
完全に白飛びしてしまいます。

Resize165833

夜景シーンはHDRによる
ダイナミックレンジの効果がわかりやすいです。

iPhoneX
Resize165825_2

iPhoneXs
Resize165831_2

アイスの看板だけでなく、店舗内も白飛びしていない。

HDRの性能が高すぎて違和感を持つシーンは
太陽以外にもありました。

iPhoneX
Resize165840

iPhoneXs
Resize165844

これまでの普通の写真に見慣れている人は
上がわのiPhoneXのほうがしっくり来ると思います。
Xsは街灯が白飛びせずオレンジに残っていて、違和感。

iPhoneX
Resize165836

iPhoneXs
Resize165837

夕暮れ時の植物の緑があるシーンでは、
AWBが難しくて、マゼンタっぽくなることが多いのですが
(蛍光灯と判断されて、緑の補色のマゼンタを強めてしまう)
iPhoneXsでは改善しています。

iPhoneX
Resize165849_3

iPhoneXs
Resize165848

等倍拡大
左:iPhoneX 右:iPhoneXs
Iphone4
芝生は質感再現が難しい被写体の代名詞ですが
iPhoneXsではかなり自然な描写になっています。

ボケ機能の確認や、
セルフィーはまだ十分に検証ができていませんが
普通に風景を撮るだけならば、iPhoneだけで
かなり良い写真が撮れるだろう。

しかしスマホカメラの進化は早い。
高級コンデジなんかも、すぐに危うくなってきそう。
(iPhoneはRAWも撮れるし)

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2018年10月23日 (火)

・iPhoneXsのカメラ画質を確認1

以前
iPhoneXの画質を確認
iPhone6の画質を確認

2013年にスマホじゃダメな理由というような記事を書きました。
しかし、スマホカメラの画質の進化は早い。
もはや、被写体によってはスマホで十分
むしろスマホのほうが良い、というレベルまで来ました。

フルサイズ一眼レフで撮影
Resize165828

iPhoneXs Maxで撮影
Resize165829

等倍表示をすれば、さすがにスマホのほうが不利ですが、
撮って出しのjpegではiPhoneのほうが
白とびがしにくく、ダイナミックレンジが広いのが分かります。
(そもそもアンダー気味ではあるが)

いつものチャートを撮影

iPhoneX
Resize165832

iPhoneXs
Resize165826

今回のiPhoneXsのカメラの売りがスマートHDRであるように、
右の方のLED光源部分の白とびが抑えられています。
また、Exifを見るとiPhoneXではISO20だったのが、iPhoneXsではISO80になっています。
これまで、iPhoneのExif表記が変だったので、ちゃんとCIPA基準に合わせたっぽい。

等倍比較
左:iPhoneX 右:iPhoneXs Max
2
お札の模様のようなコントラストが高い模様はあまり差が見えない。

4
しかし、毛玉のようなコントラストの低い物の質感は失われています。
無理なエッジ強調をかけなくなったとも言える。

Iphone1
薄い色の文字は、紫が読めなくなっています。
この被写体はどのカメラでもキツイのですが…。

暗くした状態で比較
iPhoneX
Resize165830

iPhoneXs
Resize165827

iPhoneXよりも低照度時のAEターゲットが下がっているのか、
暗くなっています。
暗いところではより暗く写す思想なのかも。

等倍比較
左:iPhoneX 右:iPhoneXs Max
Iphone10
ミクのディティールがXsのほうが残っています。
しかし、ネクタイの色の青などは
以前のほうが色が残っている。

Iphone11
お札のコントラストやディティールはiPhoneXsが良いですが、
その上にあるDeadleavesチャートはディティールが失われている。

Iphone12
平坦部を見ると、iPhoneXsでノイズが少なくなっていることがわかります。
ノイズが残っていても、高周波なノイズなので嫌味はない。
また、カラーノイズも減っています。
(ただし、弊害で低彩度の色が抜ける)

次回は実写確認をします。

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2018年10月18日 (木)

・画像重ね合わせによるノイズ低減処理

暗いところなどでISO感度を上げて撮影すると
画像にノイズが多く乗ります。

ISO 20000
Resize165822_3  

ノイズが増えても、ノイズ処理の技術が上がっているため
ディティールをつぶさずにきれいにノイズだけを除去することが
出来るようになりました。

左:Pentax K-7現像(2010年) 右:PhotoshopCC2018で現像Genzo

ここまでは、一枚の画像でのノイズ低減の話です。

スマホのカメラでは、一枚画像でのノイズ低減に
限界があるため複数の画像を用いることがあります。
また、天体の世界ではノイズを非常に嫌うので
数十枚の画像を重ねてノイズを除去する手法も用いられています。

なぜ複数枚の画像を合成するとノイズが少なくなるのか。
意図的にランダムノイズを加えた画像を4枚用意しました。

Noise1

Noise2

Noise3

Noise4

4枚を平均化するとこうなります。
Noise_4

ランダムに発生しているノイズは重ねることで
平均化されて、ノイズ成分としては少なくなります。

実際のシーンでのISO25600の画像4枚を重ねてみた。
一枚
Resize256
4枚
Resize256_4

拡大
左:1枚 右:4枚平均

256_256_4

原理的には4枚重ねるとISO感度でいうと1段分良くなります。
2枚だと1/√2段
ISO12800
Resize128
ISO25600×4枚
Resize256_4_2

左:ISO12800 右:ISO25600x4
128_256_4
16枚重ねてみた。
左:ISO25600 右:ISO25600x16
256_256_16

最近のスマホでは、暗い場所だと
一枚撮影に見えて12枚ほど連写したのを重ねてたりします。

重ねれば重ねたほうがいいじゃん、と思いがちですが、
重ねると動きのある被写体だと正しく合成できなかったり、
手ブレの影響を受けたり、撮影時間が長くなったり、
画像処理時間が長くなるなど、デメリットもあります。
また、マイナス側のノイズはないため、
暗部はノイズが蓄積されることで、黒浮きが発生します。
上記の16枚重ねた画像も、撮影中の微妙なブレが蓄積されて
ディティールが少し失われてしまっています。
また、スマホではRAW撮影できる機能が出てきていますが、
RAWから作った画像(1枚撮影)と、
通常のカメラアプリでの撮影(複数枚重ね)では画質が全く違ったりします。

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2018年10月15日 (月)

・シフトレンズで花火を撮影

前に花火大会ではシフトレンズが良い
という記事を書きました。

シフトマウントアダプタによって
本格的にシフト撮影ができるようになったので
二子玉川の花火大会で試してみました。
今回は比較のために、ほぼ焦点距離が同じレンズで
シフト有と無しで撮影しました。

シフト有
Resize165818_2

シフト無し
Resize165821_2

シフトすることで、上の方に上がる花火を大きく写すことが出来ますが、
今回のシフト量だと、逆に下の方の花火が小さくなりすぎたり、
花火の円形が崩れたりして失敗してしまいました。

シフトあり
Resize165820

シフト無し
Resize165819

やはりシフトが生きるのは、
近くでワイドスターマインを撮影するときくらいかもしれない。
また、上の方で上がる花火がいびつにならないように
シフト量をもっとコントロールする必要がある。

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2018年10月 9日 (火)

・日光に行ってきました2018

去年と同様、夜に奥日光に入り、日の出を撮影して帰ってきました。

まずは戦場ヶ原で星撮影
Resize165803

DA10-17mm fisheye

Resize165797

Irix 11mm
今年は月が無い夜でしたが、雲が割とあり

広角で撮ると雲が映り込んでしまう。

そのあと、

ちょっと戻り、竜頭の滝正面で滝と星を撮影。
他に撮影している人がわずかだったので、
声掛けをし、ライトアップをしました。

Resize165799

Laowa12mmZero-D + H&YハーフNDフィルタ

2:30には撤退し、去年存在を知った
マイカー規制がされている小田代ヶ原へ。
始発のバスが4:30発ですが、3:30にはもう大勢並んでいます。
みんなごつい三脚を持っている。

Resize165800
DA16-85mm + Kani 0.6リバースハーフND

小田代ヶ原の夜明け

大雨などで数年に一度しか誕生しないという小田代湖ができていました。
先の台風によるものだという。
Resize165801_2

DA16-85mm + Kani 1.2リバースハーフND

シンボルとなっている貴婦人と呼ばれる白樺の木。

Resize165802_3
DA16-85mm + Kani 0.6リバースハーフND

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2018年10月 5日 (金)

・シフト可能なマウントアダプターとレンズ

ミラーレスカメラが世に出てから、
マウントアダプターを介して様々な一眼レフのレンズが
付けられるようになりました。
しかも、ただ単につけられるだけでなく
フランジバックの差分のスペースを利用して
ティルトシフトができるマウントアダプターもあります。

シフトレンズを買おうか迷ったのですが、
ペンタックスのKマウントではSamyangから出ている一種類のみで
価格も8万ほどします(これでもキヤノンなどの純正よりはるかに安い)


私の場合、使うシーンは花火撮影位なので
あまり高価なものを買うのには気が引ける。

そこで購入したのがKiponから発売されている
Kマウント⇒Xマウントアダプター


富士フイルムのXマウントはAPS-Cサイズなので
フルフレーム用レンズを用いれば、
シフトしてもイメージサークルに余裕があります。

富士フイルムのカメラボディは持っていなかったので
ヤフオクで格安で入手しました。

Resize165784

Resize165783
外装がボロボロになっている。
撮影機能自体は問題ないのでよしとする。

普通に撮影
Resize165782

シフトさせて撮影
Resize165781

ちょっとやりすぎ感がありますが…。
上記の撮影ではLaowaの12mmを用いています。


このK-Xマウントアダプタを用いてシフト撮影する際に
用いるレンズの注意点。

・絞りリングがある
 絞りリングが無いとF値をコントロールすることが出来ません。
 無理やりやる方法もありますが…

・フルフレームのイメージサークルを持っている
・フルフレーム撮影時に周辺画質が良い
 シフトではイメージサークルの外側を使用するので周辺画質が重要になります。

・歪曲収差が少ない
 せっかくシフトして形を整えるのに、歪曲収差があると曲がってしまいます。
 さらにイメージサークルの端を使うため、不自然な曲がり方になり、
 後で補正するのも困難です。

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2018年10月 2日 (火)

・AIによるカメラの進化

最近、様々なところで
AIというワードを聞くようになりました。
現在は第三次AI(人工知能)ブームなのです。

そもそもAIとは何なのかというと、
ディープラーニング(以下DLと記載)のことで、

あるデータを入力→(DLによる処理)→あるデータを出力

このフローが現状で流行っているAIと言われているもののほとんどです。

DLは人間の脳のニューロンの構造を模した学習形式です。
学習ということなので、
予め大量のデータをインプットしておき、法則性なりを学びます。
この法則性に従って新規のデータを入力すると、いい感じの出力がされる。

13

DLの処理は基本的にはブラックボックスです。
なんでそういう出力になるのかがわからない。

カメラの世界では入力データは画像(写真)です。
では出力はどうなるのかというと、必ずしも画像ではありません。
たとえば、シーンの認識結果とか。

Dl

高精度にシーンを認識することによって、

それぞれのシーンに応じた最適な画像処理をすることが出来ます。

また、AFにDLを応用すると、
入力画像から、フォーカスを合わせたい被写体を認識して
AFを追従させることもできたりします。

たとえば鳥や飛行機などの追尾AFとか。
カワセミが簡単に撮れる。

DLを写真で応用するときに開発が大変な部分は
大量の学習用画像を用意することです。
たとえば、顔認識の為には数万枚の顔画像と
顔っぽいけど顔じゃない画像を用意しなければいけない。
しかも顔だと、プライバシー的にいろいろめんどくさい。

また、使い方にもよりますが、画像にタグを付けるのも大変です。
インスタ映え度を算出してくれるアプリ(別サイト)がありますが、
これは15000枚の画像に点数付けをして学習させています。

とはいえ、被写体に応じた局所的なデモザイクを行うなど
画像処理の根本の部分でもDLを活用することで
今後のカメラ画質が劇的に向上する可能性もあります。

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