Vorrei iniziare dicendo che il termine "vera risoluzione" non ha un significato definito. È un termine che Snapsort usa per cercare di semplificare i dettagli significativi che una fotocamera può catturare.

La risoluzione, nella sua forma più elementare, è il livello di granularità dei dettagli che una fotocamera può acquisire. Potresti avere una fotocamera da 200 mega pixel, ma se l'immagine fosse sfocata e avessi solo un gigantesco blob marrone, la risoluzione significativa sarebbe praticamente nulla perché non riesci a distinguere alcun livello di dettaglio.

Un gran numero di fattori influisce sulla quantità di dettagli che è possibile catturare, sulla qualità, velocità e chiarezza dell'obiettivo, sulle posizioni all'interno dell'inquadratura che si sta guardando (il centro è generalmente un dettaglio più alto rispetto all'esterno), sulle dimensioni del sensore (e di conseguenza il limite di diffrazione), il livello di rumore sul sensore, anche le condizioni atmosferiche possono influire sul livello totale di dettagli significativi effettivi che possono essere catturati dalla fotocamera.

"True Resolution" è semplicemente il tentativo di Snapsort di generalizzarlo in un numero facilmente consumabile, ma poiché è una grossolana semplificazione di un argomento complesso, è anche quasi inutile. Ad esempio, un obiettivo economico può avere un centro estremamente nitido ma cadere a pezzi vicino agli angoli. Si otterrebbe una risoluzione totale bassa a causa della media, tuttavia un altro obiettivo che è generalmente uniforme ma di qualità piuttosto bassa potrebbe finire per essere contrassegnato come "risoluzione totale" più alta.

Il problema è che se tu ad esempio, stai scattando un ritratto con il soggetto al centro, per cui potresti non preoccuparti della nitidezza dei bordi poiché tutti i dettagli che desideri saranno al centro. Pertanto, l'obiettivo a "risoluzione inferiore" sarebbe effettivamente la scelta migliore.

Snapsort è una buona fonte di confronto delle statistiche di base tra le fotocamere, ma una grande quantità di informazioni è eccessivamente semplificata e quindi inutile. Non mettere molto in magazzino i loro confronti perché non sono particolarmente affidabili o affidabili.

"Risoluzione reale" è un termine che questo particolare sito (snapsort.com) ha inventato nel tentativo di spiegare il fatto che anche la dimensione e la densità dei pixel giocano un fattore. Puoi controllare la loro intera pagina al riguardo qui. Non esiste un termine standard del settore chiamato "risoluzione reale".

Lo stanno calcolando in base alle dimensioni del disco di Airy, dato un massimo di quattro pixel per disco di Airy af / 5.6. Il concetto è che una maggiore densità di pixel oltre quattro per disco Airy non fornisce ulteriori dettagli. Quindi, date le dimensioni fisiche del sensore e le lunghezze focali possibili sugli obiettivi, sembra che stiano cercando di calcolare una misura separata dai megapixel effettivi, più simili ai megapixel "effettivi" per misurare la capacità del sensore di catturare i dettagli. / p>

Questa è una questione controversa e temo che non troverai da nessuna parte una definizione unica e universalmente accettata. Il sito web in questione utilizza un calcolo relativamente semplice che non copre realmente tutte le variabili coinvolte (e la risposta di rfusca lo affronta).

La risposta "più corretta" (se questa fosse una di quelle domande a scelta multipla con diverse risposte in parte corrette) esamina la funzione di trasferimento della modulazione (MTF); ovvero, quali dettagli di dimensione e quale livello di contrasto il sensore può registrare e tradurre in pixel. Cioè, la risposta viene sperimentalmente scattando foto di prova (o proiettando immagini direttamente sul sensore) e determinando le dimensioni di un motivo prima di essere renderizzato a un livello accettabile di contrasto e dettaglio.

Con un tipico sensore a pattern Bayer (o con sensori a matrice di colori simili), questo numero non può mai essere uguale al numero di elementi del sensore. Poiché ogni elemento sensore registra un solo colore, è necessario consultare i suoi vicini per informazioni sul colore prima di poter determinare il valore di un pixel. Nella migliore delle ipotesi, ci si può aspettare una risoluzione "vera" che è circa 1 / sqrt (2) del numero di elementi / pixel del sensore. (L'ovvia eccezione qui è una fotocamera da studio multishot come la Hasselblad 50MS dorso, che ha un filtro Bayer ma scatta quattro immagini sequenziali, ciascuna spostata di un pixel, in modo che ogni pixel dell'immagine abbia le proprie informazioni complete sul colore registrate insieme al informazioni sulla luminanza.)

C'è anche il filtro antialiasing (passa-basso ottico) da considerare, quando è presente uno. Il suo compito è quello di sfocare deliberatamente l'immagine di una quantità controllata in direzioni controllate per evitare che artefatti dell'immagine (come i motivi moiré) appaiano nell'immagine quando le dimensioni e il motivo dei dettagli si avvicinano alle dimensioni e al motivo degli elementi del sensore. Vale a dire che la quantità di dettagli che sei in grado di registrare è deliberatamente limitata a meno di quanto il sensore nudo possa teoricamente registrare (il limite di Nyquist) di una certa quantità al fine di impedire la visualizzazione di falsi dettagli l'immagine di output. Questo si sovrappone in qualche modo alla risoluzione che stai perdendo a causa del filtro della matrice di colori, quindi l'effetto è meno che cumulativo. (Cioè, non puoi semplicemente moltiplicare la perdita dell'array del filtro colore per la perdita del filtro passa-basso ottico e ottenere un numero.)

Nella migliore delle ipotesi, un sensore con pattern Bayer avrà solo circa un rapporto dati / pixel del 70%. I sensori monocromatici, fabbricati in questo modo o come risultato di una modifica aftermarket, così come i sensori di tipo Foveon, quando non "soffocati" da un filtro passa-basso ottico, si avvicinano al 100%. (Esattamente al 100%, non puoi mai essere sicuro se stai vedendo i dati reali o un artefatto di aliasing. Questo è un problema fondamentale con i dati discreti; tutto ciò che puoi fare al riguardo è sperare - o assicurarti - che i dati che stai registrando è "più grande" dei secchi in cui lo stai registrando. Ed è per questo che i sensori ad altissima risoluzione possono cavarsela senza filtri ottici passa-basso nella maggior parte dei casi: raramente stai registrando qualcosa che abbia uno schema ripetitivo abbastanza piccolo da causare un problema da un lato, e l'obiettivo stesso presterà una certa quantità di filtro passa-basso a tutto ciò che non è molto nitidamente a fuoco.)

Ci sono altre cose che influenzeranno la quantità di dettagli reali che puoi registrare, come il rumore intrinseco del sensore e il circuito di lettura. Poiché i "megapixel effettivi" dipendono dalla capacità di vedere effettivamente i dettagli nell'immagine, tutto ciò che non può essere facilmente distinto dal rumore non conta. Con un sensore molto rumoroso, potrebbero essere necessari i dati cumulativi di diversi pixel vicini prima di poter determinare oggettivamente cosa costituisce l'informazione dell'immagine. Non è necessariamente una cosa orribile; Nokia utilizza un minuscolo sensore da 41 MP in alcuni dei suoi dispositivi per produrre immagini da 5 MP, il che gli consente di avere uno "zoom digitale" efficace pur affrontando tutte le perdite di dati.

Cominciamo con la risoluzione, che non è la stessa della densità di pixel del sensore che di solito viene chiamata risoluzione.

Per ottenere la risoluzione effettiva di una combinazione di fotocamera e obiettivo, fotograferesti un grafico di risoluzione, e utilizzare l'immagine risultante per determinare quante linee possono essere riprodotte. Misureresti la risoluzione per le linee primarie orizzontali, verticali e diagonali.

Rif: Spiegazione dei grafici di risoluzione dei test della fotocamera

Sembra che il sito web esegua dei calcoli in base alle dimensioni e al tipo di sensore, per determinare quale potrebbe essere la massima densità di pixel utilizzabile con un obiettivo ideale teorico. La "risoluzione reale" sarebbe inferiore alla densità di pixel del sensore se il sensore avesse più pixel di quanti ne possa effettivamente utilizzare.

Stanno semplificando un mondo molto più complesso. la tua vera risoluzione sarà un prodotto di obiettivo e sensore. ma la risoluzione dell'obiettivo (lp / mm) dipenderà dalle sue impostazioni e dalla sua qualità. quindi per fare queste conversioni devono fare molte ipotesi. Per far luce sulla complessità della risoluzione:

Prima di tutto, MP non è una misura della risoluzione. Inizia nel mondo reale una coppia di linee (linee adiacenti bianche e nere) e viene proiettata e schiacciata sul piano del sensore. un punto nel mondo reale non finirà su un punto, ma un cerchio, che dipende anche dalla lunghezza d'onda. il tuo sensore li campiona con una certa risoluzione digitale. Il risultato dipende dalle dimensioni del sensore e dal numero di pixel in ciascuna direzione. la risoluzione è tipicamente vicina (non sempre uguale) l'una all'altra sugli assi X e Y. Le lenti dovrebbero anche essere vicine l'una all'altra in ogni direzione. ciò significa che un sensore 4000x3000 36 * 24mm avrà la stessa risoluzione in X e Y, ma non in diagonale! Diciamo che un obiettivo con 120 lp / mm proietta quelle linee in modo che siano perfettamente allineate su quel sensore 4000x3000. Quindi ottieni un'immagine perfetta, ma solo se è una fotocamera monocromatica! Se le linee non sono allineate, si ottiene l'effetto moiré. Quindi il produttore aggiunge un filtro di sfocatura ottica. poi l'immagine nitida viene rovinata. ora è necessario aumentare la risoluzione dell'obiettivo, o avvicinarsi per un migliore ingrandimento e perdere metà dell'immagine o proiettare su un sensore più grande per allargare quei "dischi Airy". aggiungi l'interpolazione del pattern bayer al mix e devi raddoppiare o quadruplicare la tua risoluzione (su ogni asse, non l'MP che sarà 4x - 16x più alto).

Molte altre risposte lo rendevano inutilmente complesso e parlavano di cose irrilevanti per l'OP, quindi lasciami cercare di essere più chiaro:

Molte persone pensano che una fotocamera con un megapixel più alto produca foto più nitide. Tuttavia, per una data dimensione del sensore, esiste un limite al numero di megapixel di informazioni effettive che possono essere acquisite. Il superamento di quel limite non aiuta. Se non altro, fa male, perché hai file di dimensioni maggiori senza alcun vantaggio visibile. Le aziende lo fanno perché possono pubblicizzare un numero di megapixel più alto per ingannare le persone che non conoscono meglio.

Snapsort cerca di catturare questo numero come "vera risoluzione". Nel tuo caso, hai una fotocamera pubblicizzata come 16 megapixel, ma la sua vera risoluzione è di soli 9,7 megapixel. Ciò significa che la tua fotocamera non può acquisire più dettagli di quanto potrebbe se fosse dotata di un sensore da 9,7 megapixel.

Se hai acquistato questa fotocamera da 16 megapixel su una altrimenti identica fotocamera da 12 megapixel, diciamo, pensando otterrai foto più dettagliate, sei stato ingannato :) Sia la fotocamera da 16 megapixel che quella da 12 sono in effetti fotocamere da 9,7 megapixel.

Nota che questo è tutto teorico - Snapsort in realtà no andare a misurare le prestazioni della fotocamera scattando foto utilizzandola. Invece, esegue alcuni calcoli matematici basati sulla dimensione del sensore per determinare la sua "vera risoluzione".

Anche la "vera risoluzione" è un limite superiore. Potresti non ottenere 9,7 megapixel di dettagli da questa fotocamera, ma di certo non ne otterrai di più.

Finora abbiamo parlato solo del sensore, ma l'obiettivo della fotocamera può ridurre e riduce la qualità delle foto. Tornando al nostro esempio precedente, la tua fotocamera con una "risoluzione reale" di 9,7 megapixel potrebbe essere dotata di un obiettivo che consente al sensore di acquisire solo 5 megapixel di informazioni. È simile a guardare attraverso un paio di binocoli sfocati: anche se hai una vista eccellente, non sarai in grado di vedere i dettagli che potresti altrimenti. Con la stessa analogia, forse il sensore può catturare 9,7 megapixel di informazioni, ma non quando si guarda attraverso questo obiettivo sfocato.

Una società denominata Dxomark cerca di catturare questo in una metrica chiamata "megapixel percettivi". Ad esempio, l'obiettivo Sony E-mount 35 mm F1.8 ha un numero di megapixel percettivi di 11. Ciò significa che, indipendentemente dal fatto che monti questo obiettivo su una fotocamera pubblicizzata come 11 megapixel, 24 megapixel o 200 megapixel, non otterrai foto più nitide.

Quindi, se lo fai " Per quanto riguarda il confronto di fotocamere o obiettivi, hai tre misurazioni che potresti utilizzare per capire quanto sono nitidi:

1. Megapixel pubblicizzati.
2. La "vera risoluzione" di Snapsort
3. I "megapixel percettivi" di Dxomark.

Di questi, i megapixel percettivi sono la misurazione più accurata, poiché rappresentano sia la fotocamera che l'obiettivo e derivano da misurazioni del mondo reale. La seconda metrica migliore è la "vera risoluzione" di Snapsort. Ignora i megapixel pubblicizzati dal produttore, perché è solo un numero sulla carta, che potrebbe non essere mai raggiunto nella pratica dalla tua fotocamera.

La cosa più importante di tutte è che la nitidezza / risoluzione è solo un aspetto della scelta di una fotocamera. Non andare alla cieca con la fotocamera più nitida. Ci sono molti fattori, come prestazioni in condizioni di scarsa illuminazione, precisione e velocità dell'autofocus, durata della batteria, se la fotocamera supporta obiettivi intercambiabili, dimensioni del sensore, tipo di fotocamera (SLR, fotocamera mirrorless, superzoom, telefono, compatta), se si adatta al tuo pocket e così via. Non limitarti alla risoluzione della fotocamera quando prendi una decisione.

Per la mia fotocamera, elenca il numero di megapixel reali uguale al numero di megapixel effettivi, quindi non credo che dovremmo fare troppo di questo numero. Il sito elenca anche la dimensione del sensore e la dimensione dei pixel. È possibile calcolare la dimensione dei pixel anche dividendo l'area del sensore per il numero di megapixel. Se prendi la radice quadrata di questo numero, ottieni la dimensione dei pixel come la distanza tra due pixel vicini. È quindi possibile calcolare la risoluzione massima che si può teoricamente ottenere dividendola per la lunghezza focale dell'obiettivo. Per esempio. la distanza tra i pixel sul sensore della mia fotocamera è di 4,2 micrometri, dividendola per una lunghezza focale di 50 mm si ottiene una risoluzione di 8,4 * 10 ^ (- 5) radianti = 4,8 * 10 ^ (- 3) gradi = 17 secondi d'arco.

In pratica, la risoluzione sarà peggiore di 17 secondi d'arco, a causa del rumore, delle imperfezioni della lente, del filtro passa basso che sfoca leggermente l'immagine per rimuovere gli artefatti. Questo è discusso in dettaglio nelle altre risposte fornite. Ma con un grande sforzo potresti avvicinarti al limite teorico se puoi fare più scatti e combinarli in post-elaborazione (ad es. Nella strofotografia o nella fotografia di paesaggi).

La diffrazione diventerà importante oltre i numeri F di circa 7. Una sorgente puntiforme di lunghezza d'onda lambda avrà una diffusione angolare theta (misurata dalla direzione della sorgente) di theta = 1,22 lambda / d dove d è il diametro della lente. Se 2 * theta è uguale alla dimensione angolare del pixel di 8,4 * 10 ^ (- 5) radianti, la parte del modello di diffrazione fino al suo primo minimo copre approssimativamente completamente un pixel. Se il modello di diffrazione è reso più ampio in modo tale che theta sia uguale alla dimensione angolare del pixel, il pixel adiacente non riceverà ancora molta luce, perché è all'intensità minima del modello di diffrazione e vicino a quel punto la variazione di intensità non è grande. Per la luce verde lambda = 500 nanometri, quindi per la mia fotocamera questo accade a d = 7,3 mm, che corrisponde a un numero F di 50 / 7,3 = 6,9. Si noti che questo non dipende dalla lunghezza focale perché theta dipende anche dalla lunghezza focale, la lunghezza focale quindi esce dall'equazione per il numero F critico al di sopra del quale la diffrazione inizia a limitare la risoluzione. In generale, il numero F critico è dato da:

Numero F critico = r / (1.22 * lambda)

dove r è la distanza tra i pixel vicini sul sensore.

È sufficiente elaborare un'immagine da 4 megapixel utilizzando Photoshop e ingrandirla a un'immagine da 8 megapixel. Quindi ci saranno pixel duplicati, ma in teoria è un'immagine da 8 MP ora. Credo che la "vera risoluzione" di snapsort significhi la risoluzione in pixel effettiva di un'immagine senza avere tali pixel duplicati.