Quiero fotografiar habitaciones y espacios en interiores y áreas cubiertas al aire libre, y obtener buenas medidas de iluminación. Las fuentes de luz serán sol, cielo y artificial. Otro uso es fotografiar materiales al lado de una variedad de reflectividades, para obtener medidas precisas de esas reflectividades.
Puedo manejar la física: vatios por metro cuadrado esteradiano y todo eso. Solo necesito una cámara donde pueda estar seguro de que los valores de píxeles son proporcionales a la iluminación física, sin corrección gamma incorporada, curvas u otras mejoras, etc.
Podría usar RAW pero preferiría usar formatos comunes para tamaños más pequeños. De los formatos de 8 bits / canal, me daré solo 256 valores distintos; Puedo vivir con eso, ya que puedo abarcar ampliamente las exposiciones. No hay movimiento para preocuparse.
¿Qué cámaras estándar son las más adecuadas para este uso? O, alternativamente, ¿cómo probar una cámara dada para linealidad y precisión?
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Respuestas:
Parece que necesitas un dispositivo de imágenes científicas. Cuando trabajé con estas cosas, me dijeron que los dispositivos de imágenes CCD de grado científico son los dispositivos más lineales conocidos por el hombre, en contraste con las imágenes discutidas por @Guffa. Estoy hablando de cámaras hechas por fotometría, pco (sensicam) o dispositivos hechos para astrofotografía o microscopía.
Estos generadores de imágenes son distintos de los dispositivos de imagen de grado comercial en que:
La suma de estas distinciones significa que el valor de cada píxel se correlaciona muy altamente con el número de fotones que golpearon la ubicación física del píxel. Con una cámara comercial, no tiene garantías de que los píxeles se comporten de la misma manera (y de hecho, es una buena apuesta que no lo hagan), o que se comporten de la misma manera de una imagen a otra.
Con esta clase de dispositivo, sabrá la cantidad exacta de flujo para un píxel dado, dentro de los límites del ruido. El promedio de imágenes se convierte en la mejor manera de manejar el ruido.
Ese nivel de información puede ser demasiado para lo que desea. Si necesita ir a grado comercial, entonces aquí hay un camino a seguir:
Desde aquí, puede tomar una fotografía de una habitación (u otra cosa) en condiciones controladas donde sepa cuál es la respuesta y valide sus curvas.
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Creo que la mayoría de las cámaras funcionarían para esto, siempre que produzcan archivos RAW (o DNG) y que tengan configuraciones de exposición manual.
Si no utiliza el formato RAW, la imagen se procesará. Esto generalmente significa que se aplica alguna curva, y siempre significa que pierde algo de información. El formato RAW generalmente tiene una resolución de datos más alta (por ejemplo, 12 bits por píxel en lugar de 8), y la compresión JPEG arroja mucha información.
No creo que pueda obtener un resultado completamente lineal de ninguna cámara, el chip simplemente no está diseñado con una respuesta completamente lineal como el aspecto más importante. Por lo tanto, aún necesitaría una curva de ajuste para traducir los valores de píxeles en valores de luminancia. Puede fotografiar una escala de grises para determinar la respuesta para cada tono.
Debe usar la configuración manual en la cámara para obtener un resultado consistente. Puede tener diferentes configuraciones para diferentes cantidades de luz, pero como la respuesta no es completamente lineal, creo que necesita una curva de ajuste separada para cada configuración.
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Si debe disparar JPEG, asegúrese de que la cámara tenga una buena configuración de imagen personalizable. Baje el contraste y desactive cualquier tipo de resaltado o corrección de sombra.
Por ejemplo, en mi cámara, si disparo en modo Natural con Contraste-4, Nitidez-4, es casi lineal. Vea si puede preguntarle a dpreview cómo se hacen sus pruebas, o simplemente revisar todas sus revisiones mientras lo hacen. tener curvas de tono. Por lo que deduzco, la mayoría de los otros fabricantes (en mi clase) no permiten resaltados lineales sin compensación en la medida del Pentax. Mira el enlace debajo
Dynamic Range compared
yContrast
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