Fototechnika


Epiotar 5/1000


Sprzęt 1970


Słońce

Przejście Merkurego, 2016 05 09, 15:51, MTO 1000 mm x2 = 2000 mm, folia oczywiście
Merkury transfer


Pentacon six TL

ILFORD Delta 400

cameramaniacs


Focus Stacking

in Photoshop CS5


tylko 4 warstwy, tu jest: 100%


Mój Księżyc

Tu jest cały, 100%.     300mm x2 x2 = 1200mm, na końcu Canon M (apertura jest wtedy 11, a M lepiej łapie ostrość matrycą niż 6D, poza tym jest lżejszy i ma lżejszą migawkę, co nawet przy 9kg statywie ma znaczenie)


Stacja

z Wojsławic k. Częstochowy, 2013-08-10 21.31, f=600mm, 400%


Canon M

Canon 6d silent mode v. Canon M

Hałas migawki (YouTube). Shutter Noise.


Canon 6d v. 5D Mark 2

Hałas migawki (YouTube). Shutter Noise.

Szum matrycy, Sensor noise. ISO 25000; tu wszystkie ISO. Bez redukcji szumu (RAW). 1:1. 6D po lewej (nie widać?). Skontrastowane i silnie skontrastowane.

noise 6D v. 5Dmk2, ISO 25600


Drop-In Polarizer for Canon EF 300mm f/2.8 L


Adobe PhotoShop CS5 PL

Tłumaczenie z polskiego na obrazkowy. Camera Raw 6.0 / Pędzel Korekty.


Stare książki

więcej

Statyw

Nawet porządny (9 kg) statyw nie zabezpiecza w pełni przed drganiami aparatau z długim obiektywem (500mm) przy silnym wietrze (Kopiec Krakusa). Parosekundowa ekspozycja poruszającego się obiektu (samolot) punktowego (jego światła) uwidacznia drgania.

Rozbieranie lustrzanki

tu całość

Kąt Brewstera

Filtr polaryzacyjny. Światło odbite od powierzchni wody pod kątem, przy którym promień odbity z załamanym tworzą kąt prosty, jest całkowicie spolaryzowane.

Filtr skręcony by wygasić ... i wzmocnić (kąt Brewstera w lewej części ściany Opery).


Mój Księżyc


31 maja 2009, z balkonu w mieście, przed zupełnym zmrokiem - ślady granatu nieba, F=2000mm - MTO1000+konwerter2x 1/125 ISO1600.
Następny  

Moje kąty


O wyższości RAW-ów nad JPG-ami (tekst)


Ostrość a głębia ostrości

Fotografując głębokie, nieruchome obiekty optymalizujemy obraz balansując pomiędzy ostrością a głębią ostrości. Te dwa czynniki, wbrew pozorom, w pewnym momencie stają się przeciwstawne. Otóż przy zbyt dużych przysłonach, z reguły powyżej 1:16, znaczące staje się dyfrakcyjne ugięcie światła na krawędzi przysłony. Efekt tego widoczny jest wyraźnie na powiększeniu, zdjęcie robione przy ekstremalnej przysłonie 1:45 jest wyraźnie nieostre w porównaniu ze zdjęciem przy optymalnej przysłonie 1:16. Zdjęcie przy w pełni otwartym obiektywie (1:2,8), poza innymi wadami, w cieniach wydaje się nawet ostrzejsze od tego przy 1:16.
Głębia ostrości oczywiście rośnie z przysłoną.
Jeżeli zależy nam na całym, rozciągłym obiekcie, to rezygnujemy z najwyższej ostrości w płaszczyźnie ostrości na rzecz większej głębi ostrości.

Poniższy przykład: obiektyw makro Sigma 50mm, powiększenie 1:1

F:      16     45     2,8


Powyżej: górne zdjęcia: powiększenie 100%, dolne ok. 10%.
Poniżej, jak wyżej lecz: 300% i 25%.


Szum matrycy Canon 5D Mark II


ISO 25tys.


Wyżej: cała klatka (10%) i środkowy fragment (100%), jpg najwyższej jakości z RAW, przy max kontraście i nasyceniu.
Niżej: powiększenie 300%, różne wartości ISO.

Niżej: jak wyżej, zwiększony kontrast w jpg.

Niżej: jeszcze większy kontrast, powiększenie 500%, widać minimalnie większe szumy w ISO 100.

Odchylenie standardowe w funkcji ISO, z rozbiciem na RGB (skala jasności bajtowa, 0-255). Wartości dla ISO 50 - 400 są niedokładne, prawdopodobnie z powodu niejednolitości jasności obiektu (fragment nieba nad drzewem, ok. 200x200pix).


Otworkowe (Camera obscura, Pinhole)


Test wzoru na optymalną wielkość otworka (ze względu na rozmycie geometryczne i dyfrakcyjne).
Wzór: d=1,9*pierwiastek(f*lambda), gdzie: "ogniskowa" f=17cm, długość fali lambda=0,0005mm,
więc optymalne d=0,5mm.

niżej d=0,1mm (około), (pięciokrotnie zmniejszona [20%] pełna klatka matrycy 15x22mm)

niżej d=0,3mm

niżej d=0,7mm

niżej d=1,5mm


Czas


0,1s

fragment powyższego, tęcza

t = 0,05s = 1/20 s

Histogram

Program RGB_Hist.exe tworzy histogram mapy bitowej wczytanej ze schowka. (Mapę bitową tworzymy najprościej wykonując PrintScreen i ewentualnie wycinając interesujący fragment w Paint'cie.) Histogram, a właściwie trzy niezależne histogramy (RGB) mają format tekstu nadającego się bezpośrednio do wklejenia do Excel'a, gdzie można już łatwo otrzymać wykres jak niżej. Przede wszystkim jednak posiadanie pełnego histogramu w Excel'u umożliwia obliczanie wszelkich statystyk, pozwalających dokładnie scharakteryzować, na przykład szumy matrycy.
   


Szum

Graficzne uzupełnienie artykułu Fotograf przyrody a piksel. Odcinek 1: Szumy opublikowanego w numerze 4-6 czasopisma Wszechświat - Pismo przyrodnicze.


Ideał szumu, bitmapa o zupełnie losowych wartościach. Rozkład poziomu jasności równomierny od 0 do 255, w trzech kanałach RGB. Tu jest 300*100*3*8 losowych bitów, czyli jakby ktoś 720 tysięcy razy rzucił monetą. Obok 8-krotne powiększenie. Wszystkich możliwych kolorów jest 2 do potęgi 24 = ok. 16 milionów, tak więc prawdopodobieństwo uzyskania zupełnej bieli wynosi 2^-24=0.00000006 i trzeba 16M pikseli, żeby prawdopodobieństwo uzyskania choć jednego białego piksela wynosiło 1/3 (1/e).

Niżej szumy aparatu Canon 400D (kolor niebieski przypadkowy).
Od lewej do prawej: ISO 100, 200, 400, 800, 1600. Górny wiersz: RAW skonwertowany do jpg przy średnim kontraście, nasyceniu i wyostrzaniu. Niżej, po skontrastowaniu, i powiększenie 8x.


Wykres odchylenia standardowego stopnia jasności dla powyższych zdjęć (górny wiersz - przed skontrastownaiem), z rozbiciem na RGB i sumę (czarne punkty). Jednostka w normalnej skali jednobajtowej 0-255. Gdyby obraz składał się wyłącznie z pikseli białych i czarnych w równej liczbie, to odchylenie standardowe wynosiłoby 127,5. Gdyby składał się ze wszystkich odcieni (równo reprezentowanych) to sigma=74 (=256*pierwiastek(1/12)). Przy wszystkich pikselach identycznych sigma=0.


Galeria


Drgająca nić pająka. Kolory powstają z ugięcia fal światła.

Strona główna