以前は、メガピクセルは非常に単純でした。シーンに十分な光がある限り、数値が大きいほど、カメラはより多くの写真の詳細をキャプチャできることを意味していました。 しかし、今では主力のスマートフォンで一般的に使用されているピクセル ビニングと呼ばれる技術が、古い写真のルールを良い方向に変えつつあります。 要するに、ピクセル ビニングは、暗いときに役立たずになることなく、明るいときに多くの詳細を提供するカメラを提供します。
ただし、必要なハードウェアの変更により、いくつかのトレードオフと興味深い詳細がもたらされ、さまざまな電話メーカーがさまざまなピクセル ビニング レシピを試しているため、詳しく調べています.
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ピクセル ビニングは 2018 年に登場し、2020 年には Samsung の Galaxy S20 Ultra や Xiaomi の Mi 10 Pro などのモデルで広く普及し、2022 年には iPhone 14 Pro や Pixel 7 フォンで Apple と Google のハードウェアに登場しました。Samsung の最上位モデルは、 Galaxy S22 Ultra は、 1億800万画素のメインカメラセンサー、ピクセル ビニングは次の技術的飛躍を遂げる可能性があります。 S23 Ultraの予想2億画素メインカメラ に設定 デビュー2月1日.
これが、何が起こっているかについてのガイドです。
ピクセルビニングとは？
ピクセル ビニングは、さまざまな方法でピクセルをグループ化することにより、イメージ センサーをさまざまな条件により適応させるように設計されたテクノロジです。 明るいときは、少なくとも一部の携帯電話では、センサーのフル解像度で撮影できます。 暗い場合、センサーに応じて 2×2、3×3、または 4×4 のピクセル セットをより大きな仮想ピクセルにグループ化して、より多くの光を収集しますが、解像度の低いショットを撮影します。
例えば、 Samsung の Isocell HP2 センサー 200 メガピクセルのショット、2×2 ピクセル グループで 50 メガピクセルのショット、4×4 ピクセル グループで 12.5 メガピクセルのショットを撮影できます。
ピクセル ビニングは、2020 年のスマートフォンに登場したもう 1 つの利点である仮想ズームを提供します。 電話は、iPhone 14 Pro の 48 メガピクセルのメイン カメラまたは Google Pixel 7 の 50 メガピクセルのカメラの中央のピクセルからのみ光を集めるようにショットをトリミングできます。 これにより、1 倍のメイン カメラが 2 倍ズームになり、12 メガピクセルの写真を撮影できます。 比較的明るい場所でのみうまく機能しますが、これは優れたオプションであり、12 メガピクセルが長年の一般的な解像度であるため、依然として有用なショットです.
このように基本解像度が高いため、ピクセル ビニング センサーは、特に非常に高い 8K 解像度での高解像度ビデオにも対応できます。
ピクセル ビニングでは、センサー自体と、センサーの生データを写真やビデオに変換する画像処理アルゴリズムにいくつかの凝った変更が必要です。
ピクセル ビニングはギミックですか?
いいえ、まあ、ほとんどいいえ。 携帯電話メーカーは、プロ級のデジタル一眼レフカメラやミラーレスカメラでさえもはるかに超えるメガピクセル数を自慢できます. ハイエンドのカメラの大きなピクセルはスマートフォンよりもはるかに多くの光を集め、より優れた光学系を備えているため、これは少しばかげています. しかし、これらの大きなカメラを持ち歩く人はほとんどいません。ピクセル ビニングを使用すると、スマートフォンのカメラからより多くの写真品質を引き出すことができます。
ピクセル ビニングはどのように機能しますか?
ピクセル ビニングをよりよく理解するには、デジタル カメラのイメージ センサーがどのようなものかを知る必要があります。 これは、カメラのレンズを通って来る光を捉える何百万ものピクセル (技術的にはフォトサイトと呼ばれる) のグリッドを持つシリコン チップです。 各ピクセルは、赤、緑、または青の 1 つの色のみを登録します。
色はベイヤー パターンと呼ばれる特別な市松模様の配置でずらされており、デジタル カメラで各ピクセルの 3 つの色値すべてを再構築できます。これは、Instagram で共有したい JPEG を生成するための重要なステップです。
この図は、Samsung Galaxy S20 Ultra の 108 メガピクセル カメラのイメージ センサーに、ピクセル ビニングを有効にする 3×3 ピクセル グループがどのようにあるかを示しています。 この技術により、カメラは、明るいときに高解像度の写真を撮ったり、薄暗い場所で低解像度の写真を撮ったりすることができます。
サムスン
イメージ センサー上の複数の小さなピクセルからのデータを 1 つの大きな仮想ピクセルに結合することは、大きなピクセルが画像ノイズを寄せ付けず、色をより適切にキャプチャするのに優れている低照度の状況で非常に役立ちます。 明るいときは、個々のピクセルが独自に機能するのに十分な光があり、より解像度の高いショットまたはズームインされたビューを提供します.
ピクセル ビニングは、通常、4 つの実ピクセルを 1 つの仮想ピクセル「ビン」に結合します。 しかし、Samsung の Galaxy S Ultra シリーズは、3×3 の実際のピクセル グループを 1 つの仮想ピクセルに使用しており、韓国の会社は Galaxy S23 Ultra で 4×4 ビニングを採用する可能性があります。
高解像度とピクセル ビニングはいつ使用する必要がありますか?
ほとんどの人は低解像度のショットで満足するでしょう。私の同僚である Jessica Dolcourt と Patrick Holland は、新しい Samsung Galaxy 携帯電話をテストした後、これを推奨しています。 Apple の iPhone は、ハイエンドの ProRaw 画像フォーマットでの撮影中に特にオプションを有効にしない限り、50 メガピクセルの写真を撮ることさえできず、Google の Pixel 7 Pro は完全な 50 メガピクセルの写真をまったく提供しません.
12メガピクセルのショットは、低照度でのパフォーマンスが向上しますが、デバイスやGoogleフォトやiCloudなどのオンラインサービスのストレージをむさぼり食う可能性のあるフル解像度の画像の巨大なファイルサイズも回避します. 例えば、サンプルショット 私の同僚のレクシー・サヴィデス ピクセル ビニングありの 12 メガピクセルで 3.6MB、なしの 108 メガピクセルで 24MB かかりました。
写真愛好家は、可能であればフル解像度を使用したいと考える傾向があります。 これは、遠くの鳥を識別したり、遠くの被写体のより劇的な自然の写真を撮ったりするのに役立ちます. 大きな写真を印刷したい場合 (はい、今でも印刷を行う人もいます)、より多くのメガピクセルが重要です。
108 メガピクセルの Samsung Galaxy S21 Ultra は、61 メガピクセルの Sony A7r V プロ用カメラよりも優れた写真を撮りますか?
いいえ。レンズや画像処理などの他の要因とともに、イメージ センサーの各ピクセルのサイズも重要です。 という理由があります ソニー A7r V 価格は 3,898 ドルですが、S22 Ultra は 1,200 ドルで、数千のアプリを実行して電話をかけることもできます。
イメージ センサーのピクセルは、幅が 100 万分の 1 メートル (ミクロン) 単位で測定される正方形です。 人間の髪の毛は直径約 75 ミクロンです。 Samsung の Isocell HP2 では、12 メガピクセルのショットの仮想ピクセルは 2.4 ミクロンです。 2 億ピクセル モードでは、1 ピクセルはわずか 0.6 ミクロンです。 ただし、Sony A7r V では、ピクセルは 幅3.8ミクロン. つまり、Sony は HP2 Ultra の 12 メガピクセル ビニング モードの携帯電話よりもピクセルあたり 2.5 倍の光を集めることができ、2 億ピクセルのフル解像度モードの場合よりも 39 倍多く、画質が大幅に向上します。
ただし、携帯電話は従来のカメラよりも急速に進歩しており、画質の差は縮まっています。 複数のフレームを 1 つのショットに結合するなどの計算写真技術や、強力な電話チップによって可能になったその他のソフトウェア処理技術も役に立ちます。 それが私の同僚であり専門家である理由です 写真家のアンドリュー・ランクソンは、低光量のスマートフォンの写真を撮ることができます 彼のデジタル一眼レフで三脚を取るハンドヘルド。 また、スマートフォンのイメージセンサーは、品質を向上させるためにますます大きくなっています。
ピクセル ビニングが人気の理由
小型化により、これまで以上に小さなピクセルが可能になったためです。 「ビニングを推進したのは、幅が 1 ミクロン未満のサブミクロン ピクセルのこの新しいトレンドです」と、 イメージセンサーのトップメーカー、オムニビジョン. これらのピクセルをたくさん持つことで、今年の電話を際立たせようとしている電話メーカーは、多くのメガピクセル評価と 8K ビデオを自慢できます。 ビニングにより、低照度感度を犠牲にすることなく自慢できます。
ピクセルビニングで生で撮影できますか?
それは電話によります。 写真愛好家は、DNG ファイルとしてパッケージ化された未処理のイメージ センサー データである生写真の柔軟性と画質を好みます。 ただし、すべての携帯電話が未加工の写真をフル解像度で公開するわけではありません。 たとえば、iPhone 14 Pro にはありますが、Pixel 7 Pro にはありません。
Adobe Lightroom のような生の処理ソフトウェアは、同じ色の 2×2 または 3×3 のパッチにグループ化されたピクセル セルではなく、カラー データが従来のベイヤー パターンである生の画像を想定しているという事実によって、状況は複雑になります。
ただし、Isocell HP2 には巧妙なトリックがあります。AI テクノロジを使用して 4×4 ピクセル グループを「リモザイク」し、従来のベイヤー パターン カラー チェッカーボードを構築します。 これは、200 メガピクセルのフル解像度で生写真を撮影できることを意味しますが、それがスマートフォンの出荷時に公開されるオプションになるかどうかはまだわかりません.
ピクセル ビニングの欠点は何ですか?
同じサイズのセンサーの場合、実際の 12 メガピクセルは、ビニングされた 12 メガピクセルよりもわずかに優れたパフォーマンスを発揮します。 クアルコム、携帯電話用のチップを製造しています。 センサーも安価になる可能性があります。 フル解像度で撮影すると、より多くの画像処理が必要になり、バッテリーの寿命が短くなります。
確かに、ピクセル ビニングのセンサー コストとバッテリーと処理馬力の要件は、主にハイエンドの携帯電話のオプションである理由です。
高解像度の写真の場合、同じ色のピクセルの 2×2 または 3×3 グループを使用するビニング センサーを使用するよりも、通常のベイヤー パターンを使用した方がシャープネスが高くなります。 しかし、それはそれほど悪い問題ではありません。 「私たちのアルゴリズムでは、実際のベイヤー画質の 90% から 95% までどこでも復元できます」と Patel 氏は述べています。 2 つのアプローチを並べた画像で比較すると、ラボのテスト シーン以外では、細い線などの困難な状況では違いがわからないでしょう。
携帯電話をビニング モードに切り替えるのを忘れてから、暗闇の中で高解像度の写真を撮ると、画質が低下します。 Apple は自動的にピクセル ビニングを使用して低解像度のショットを撮影し、そのリスクを回避します。
通常のカメラでもピクセル ビニングを使用できますか?
はい、一部の人から判断すると ソニーのフルフレームセンサー設計、現在トップのイメージセンサーメーカーですが、いつかそうするでしょう。
ピクセルビニングの未来は？
いくつかの開発が可能です。 4×4 ピクセル ビニングを備えた非常に高解像度のセンサーは、より高級な携帯電話に広がる可能性があります。
センサー メーカーの Omnivision は、2×2 ピクセル ビニング (左下) を使用して、より大きな仮想ピクセル (2 行目、上) を作成したり、従来のベイヤー チェッカーボード パターン (2 行目、下) を再作成したりする方法を示しています。 また、HDR 画像の作成 (3 列目) や、より大きなマイクロレンズによるオートフォーカスの向上 (4 列目) にも使用できます。
オムニビジョン
もう 1 つの方向性は、より優れた HDR (ハイ ダイナミック レンジ) の写真であり、明るい画像データと暗い画像データのより良いスパンをキャプチャします。 小型のスマートフォン センサーは、広いダイナミック レンジをキャプチャするのに苦労しています。そのため、Google や Apple などの企業は、複数のショットを組み合わせて HDR 写真をコンピューターで生成しています。
しかし、ピクセル ビニングは、新しいピクセル レベルの柔軟性を意味します。 2×2 グループでは、通常の露出に 2 つのピクセルを割り当て、明るい空のようなハイライトをキャプチャするための暗い露出に 1 つ、影の詳細をキャプチャするための明るい露出に 1 つを割り当てることができます。
実際、Samsung の HP2 は、HDR 画像に対してこの方法でピクセルの役割を分割できます。
Omnivision は、オートフォーカスの改善も期待しています。 以前の設計では、各ピクセルは、より多くの光を集めるように設計された独自のマイクロレンズで覆われています。 しかし現在では、1 つのマイクロレンズが 2×2、3×3、または 4×4 のグループにまたがることもあります。 同じマイクロレンズの下にある各ピクセルは、その位置に応じてシーンのわずかに異なるビューを取得し、デジタル カメラはその差から焦点距離を計算できます。 これにより、カメラが写真の被写体に焦点を合わせ続けるのに役立ちます。