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拍摄抖音视频制作时如何获取颜色

2023-01-06 14:08:48

解释捕获的像素值并将其转换为对场景颜色的更精确表示的过程,被称作逆马赛克。该过程在西安抖音视频拍摄算法合适的情况下是准确的,但错误的逆马赛克过程可能使照片中出现不合乎需要的伪像(按照定义,通常几儿乎所有伪像都不合乎需要)。

当然, Bayer 模式的使用意味着要浪费大量抵达感应器的光子。实际捕获的绿光只有接近一半,因为每一行都由一半绿色像素和一半红色或蓝色像素组成。更糟糕的是,记录下来的红光和蓝光只有25%。形象地展现了所发生的事情。


西安抖音视频拍摄


在36个像素的阵列样本中,只有18个覆盖绿色滤镜的像点,而覆盖红色和蓝色滤镜的像点各有9个。因为没有记录下来的光非常多,所以将导致感应器的灵敏度降低(需要更多光才能产生图像),面且将使真实分辨率急副降低。分辩率为1000万像素的数码相机,实际上将捕获3个侵立的图像,共分铁率分划为5007像素(绿色)、250万像索(蓝色)和250万像素(红色)。

这些数字假设模数转换电路能够完美工作,而且信号中没有需要对付的噪点。但实际上这不可能,所以我说这些动态范围数字只是理论的。实际获得的动态范围可能稍微小些。这正是西安抖音视频拍摄16位模/数转换器(如果有的话)要比12位模/数转换器更可取的原因所在。记住,此处使用的是对数刻度,此4.8的动态范围要比3.6大很多倍。


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