חיישן מצלמה דגיטלית - מהו סוד הפיקסלים
נמרוד גנצרסקי
06-04-2009 04:34
כל הפיקסלים הללו שמופיעים בפרסומים על מצלמות דיגיטליות, יושבים למעשה על חיישן, למה החיישן חשוב כל כך, כיצד הוא פועל ומדוע יותר זה גם פחות? מדריך.
כשבני בן הארבע החליט שהמצלמה הדיגיטלית המשפחתית תיראה טוב יותר כשהיא מפורקת לחלקים כמו במשחק פאזל, החלטתי לחקור את המרכיבים ומצאתי עצמי מתמקד בחיישן: זה נראה כחלק הכי מעניין, את כל השאר ניתן למצוא במחשב הישן שהשכן זרק לפח.
מה זה חיישן
לכל המפקפקים עדיין – אתם צודקים. תמונה המצולמת בפילם מסורתי קרובה יותר למציאות בהשוואה לתמונה דיגיטלית. מצד שני, אם תצליחו לזהות מי מבין שתי תמונות זהות צולמה בפילם ומי בדיגיטלי – תזכו ממני בסוף שבוע ארוך במיוחד בעיר בצרה בעירק...
חיישנים מהווים את לב ליבה של מכונת הצילום הדיגיטלי. לא משנה איזה מותג מתנוסס על האריזה, לא משנה כמה ג'יגה נכללים בזיכרון ואפילו איזו עדשה קיימת, החיישן הוא זה שבזכותו יש תמונה, כדאי שנדע כי איכות החיישן חשובה מאוד בקביעת איכות אותה תמונה.
חיישן מורכב מאוסף תאים קטנים שהם רכיבים אלקטרונים שיודעים להמיר אור לחשמל. ככל שיש יותר אור, מתהווה יותר חשמל. מה שנקרא בפשטות תא פוטואלקטרי ובעולמנו נקרא פיקסל. ככל שיש יותר פיקסלים בחיישן, יש יותר פרטים בתמונה הסופית: אם תתקרבו למסך פרסום ענק שיושב על צומת דרכים מרכזית, תוכלו לראות את נקודות האור המרכיבות את התמונה. ככל שיש יותר נקודות אור – כך התמונה תהיה יותר איכותית (אחרת תצטרכו להרחיק ולהביט על התמונות שצילמתם מצידו השני של החדר על מנת שלא להבחין בפיקסלים).
ככל שיש יותר פיקסלים על החיישן התמונה מפורטת יותר, אך ההבדלים הם משמעותיים רק ברמות של עד שלושה או ארבעה מגה פיקסל. מעל הרמה הזו יהיה קשה להבחין בהבדלים של כמות הפיקסלים לצלם החובב בהדפסות סטנדרטיות של 10X15.
קליטת אור
הפיקסל קולט כמות אור מסוימת ועל פיה מעביר זרם כלשהו הלאה. המידע מכל הפיקסלים מגיע בצורות שונות (פרטני, טורי או מקבילי, תלוי בחיישן) לרכיב שמעבד ומפרש את המידע האנלוגי לדיגיטלי ומציג על מסך (או בהדפסה) נקודה ברמת התאורה שהתקבלה. כך מקבלים תמונה.
כמו שמנגינה מאבדת מידע מזערי במעבר להקלטה דיגיטלית, כך גם בצילום אובד מידע במעבר מהמימד האנלוגי לדיגיטלי.
גל אור, כמו גל סאונד, לא יכול להיות מועבר בצורה מושלמת לשיטה דיגיטלית שמתורגמת למדרגות. המדרגות אמנם יכולות להיות מאוד קרובות אחת לשנייה, אך בין המדרגות קיים איבוד מידע מזערי והוא זה שמבדיל בין אנלוגי לדיגיטלי.
אור לגויים
בעיה בסיסית שקיימת בחיישנים הינה יכולת "איסוף" אור, או בעצם – כמות איבוד האור. מטבעו, חיישן בנוי מפיקסלים המונחים עליו במבנה גיאומטרי מסוים (ריבוע, משושה וכו'). קטנים ככל שיהיו עדיין יש מרווח בניהם ובמרווח הזה יש איבוד מידע. הפיתרון הקלאסי והפשוט הוא התקנת עדשה קמורה מעל כל פיקסל. העדשה מרכזת את האור גם מאזור המרווח אל הפיקסל. כמובן שזה לא עובד במאה אחוז, אבל זו התחלה.
שיטה אחרת שמתיימרת להציג את המציאות כפי שהיא מבוססת פיקסל אחד שמחולק לשניים; חלק אחד מתפקד כמו כל פיקסל רגיל ואילו החלק השני עובד בתדרי אור גבוהים (או נמוכים). שיטה זו אמורה לספק פיתרון לבעיות אור, צל וחדות בתמונה, אך החלוקה הזו מקטינה את כמות האור הכללית המגיעה לפיקסל ומוסיפה בעיות אחרות. בסופו של דבר יש פלוסים ומינוסים בכל שיטה.
צבע? מי צריך את זה?
בגלל קומץ אנשים משוגעים לדבר, הוחלט להכניס צבע לתמונות.
בכדי לקבל צבע, פועלים היצרנים בדיוק כמו שילדים נוהגים לעשות – מחזיקים פנס ועליו שמים נייר צלופן בצבע אחר. באלקטרוניקה זה קצת יותר מסובך ומזערי, אבל מדובר באותו העיקרון: על הפיקסלים הונחה שכבה של סיליקון צבעוני. מבלי להעמיס לכם על הראש מידע מכביד, נספר כי נעשו המון מחקרים על מה שהעין האנושית מסוגלת לקלוט ואילו צבעים נדרשים כדי שהעין תהפוך את התוצר הסופי לתמונה חדה במוח. החוקרים הגיעו למסקנות שונות, אך העלות הכספית הנמוכה שנדרשה על ידי חברות היצור הביאה למסקנה שצריך לסדר את שכבות הצבע כשרבע ממספר התאים יהיו מכוסים באדום, רבע בכחול והחצי הנותר בירוק. שיטה זו נקראת שיטת באייר (Bayer) על שם הממציא שלהDr. Bryce E. Bayer (ולא על שם האספירין שזקוקים לו לאחר קריאת כל המידע הזה). שיטת באייר מתארת מצב בו קוביות הצבע פזורות במבנה מוזאיקה מעל הפיקסלים.
כך כל פיקסל מעביר מידע לגבי כמות הצבע שהוא קולט אל הרכיב החישובי. הרכיב החישובי עובר על כל הפיקסלים ומחשב את הצבע שהוא קיבל מהפיקסל עצמו ומוסיף בעצמו את הצבעים החסרים לו על פי התאים הצמודים אליו. כלומר בכל תמונה יש עיבוד צבעים בצורה דיגיטלית (אינטרפולציה).
שיטות נוספות
מאז שיטת באייר פותחו שיטות אחרות שמנסה להפחית את כמות האינטרפולציה בתמונה. כל שיטה מסתמכת על מחקר חדש ובעיקר על הוזלה של רכיבים אלקטרונים בסיסיים. למשל שיטת ארבע הצבעים (אדום, כחול, ירוק ותכלת, או צבעי דפוס – ציאן, צהוב, ירוק ומגנטה), או שיטה אחרת של שלושה צבעים ולבן, או צהוב מוגבר במקום ירוק וכו'. שיטות אחרות מניחות את שכבות הצבע בצורה ליניארית (כלומר פסים של צבע במקום ריבועים קטנים) בקיצור, ישנן המון שיטות.
כמו בטלוויזיות LCD, גם כאן השחור הוא לא תמיד שחור. גם כשאין אור והפיקסל לא קולט דבר, עדיין יש מטען חשמלי שעובר עקב חום החיישן או מטענים אחרים שנמצאים סביב לפיקסל, על פיתרון הבעיה הזו עובדים במרץ מהנדסים וחוקרים כבר המון זמן. ישנם פתרונות, אך כמובן כולם מהווים פתרונות דיגיטליים שגורמים לאיבוד מידע נוסף.
שיטה מאוד יקרה שאמורה להיות נטולת אינטרפולציות צבעים מוטמעת במצלמות בעלות שלושה חיישנים בגודל זהה כשלכל אחד מהם שכבת צבע משלו (מה שנקרא 3CCD). כרגע שיטה זו מקובלת בתחום המקצועי של מצלמות וידאו יקרות יחסית.
בכל מספר שנים מממציאה חברת צילום זו או אחרת שיטה חדשה של איסוף האור מהסביבה, אבל, נכון להיום, השיטה המקובלת היא שיטת באייר.
במצלמות מסוימות ניתן להוציא מהמצלמה קובץ מסוג RAW, שבעצם מוותר על עיבוד הצבעים ומגיש לנו את המידע הלא מעובד מכל פיקסל. הגרפיקאי/צלם שיודע לעבוד בשיטה זו יכול ליצור את עיבוד הצבעים בדרך שלו על המחשב. מדובר בניתוח ועיבוד מידע בדיוק כמו ש- DJ יוצר מנגינה חדשה מהרכבה של ערוצי שמע בודדים.
חיישן העל
חברת פוביאון (Foveon) פיתחה חיישן יחיד חדש שאמור להוריד למינימום את האינטרפולציה, השיטה מכונה X3. שיטה זו מערימה זו על גבי זו שלוש שכבות צבע מלאות לכל פיקסל (אדום ירוק וכחול). הפיתוח הזה נעשה על ידי ניצול העובדה שאורכי גל שונים של אור נספגים בעומקים שונים של סיליקון וכך בכל עומק יש צבע אחר. במקרה הזה אין צורך "להמציא" צבע בפיקסלים בהם הוא חסר. הבעיה של שיטה זו היא העלות. מדובר בחיישנים מאוד יקרים שכרגע נמצאים במצלמות מקצועיות יקרות של חלק מהחברות.כנסו להתרשמות: www.foveon.com.
האם זו השיטה הטובה ביותר? כמו תמיד, גם פה המתנגדים שואלים האם אלו הצבעים הנכונים? האם גלי האור מגיעים לעומק הנכון? וכו'.
סוגי חיישנים
כיום ישנם שני סוגים של חיישנים בשוק הצרכני. CMOS (סימוס) ו-CCD (סי סי די). להלן ראשי התיבות:
CMOS - Complementary metal oxide semiconductor
CCD – Charge coupled device
בכל מקרה, סימוס (או APS, Active pixel sensor) נחשב לרכיב זול יותר מפני שרכיבי CMOS נמצאים כבר בשימוש מזה זמן רב, זאת במכשירים אלקטרוניים שונים ולכן השינוי המזערי שנדרש עבור הפיכתו לחיישן למצלמה דיגיטלית היה זול יחסית.לעומתו, הסי סי די נחשב לרכיב חדש ויקר יותר. בתחילת הדרך מצלמות דיגיטליות הכילו חיישני סימוס בלבד והמצלמות היקרות הכילו חיישני סי סי די בלבד. היום כמובן, זה שונה. כיום מוצאים חיישני סימוס במצלמות של מכשירים סלולאריים ובמצלמות ממש זולות, בדרך כלל לילדים ובצעצועים אחרים. אבל, ניתן למצוא חיישני CMOS גם במצלמות מאוד מקצועיות ותכף תקראו למה.
ההבדל בין CMOS ל-CCD מצוי בעיקר בכמות האור הנקלטת על ידי הפיקסל ומהירות חישוב המידע. הפיקסל ברכיב CMOS מכיל לא רק את קולטן האור, אלא גם רכיב אלקטרוני שמבצע חישוב בתא עצמו - זאת לפני שהמידע יוצא לרכיבים אחרים על גבי החיישן. מה שאומר שחלק משטח התא מכוסה על ידי רכיבים אלקטרוניים. בדרך כלל מדובר ב-25% כיסוי, או במילים אחרות – 75% אור בכל תא.
בגלל שהרכיב החישובי נמצא בחלקו על התא עצמו, עיבוד המידע נעשה במהירות גבוהה יותר בהשוואה אל חיישן CCD וצורך פחות אנרגיה ממנו.
רכיבי CMOS עוברים שדרוגים ופיתוחים כל הזמן ולכן תוצאות חיישני CMOS יגיעו או כבר הגיעו לרמה זהה אם לא טובה יותר משל חיישני ה- CCD.
ניקון, שהשתמשה בתחילה בחיישני CCD עבור מצלמות ה- DSLR, עברה בדגמים האחרונים לשימוש ב- CMOS (בדומה לחברת קנון שמשתמשת ב- CMOS מפיתוח עצמי מזה שנים כבר).
חברת סוני למשל, שהתמחתה בייצור חיישני CCD (גם עבור ניקון), דיווחה לפני מספר חודשים על פיתוח חיישן CMOS חדש שרכיביו האלקטרוניים נמצאים מאחורי הפיקסל ולא לפניו ובכך מאפשרים הגעת האור לפיקסל ללא האיבוד הסטנדרטי של האור.
בעולם המצלמות המקצועיות ניתן למצוא חיישני CMOS לא רק בגלל מהירות העבודה של החיישן, אלא גם מפני שאצל המקצוענים המחסור בכמות האור שמגיע לחיישן מפוצה על ידי תאורת אולפן ופלאשים חזקים במיוחד, כמו גם יכולות עיבודי מחשב ופוטושופ. בכל מקרה העולם המקצועי שייך לעולם חיישנים אחר ולכתבה אחרת.
משמאל - חיישן CMOS רגיל. מימין - הפיתוח החדש של סוני
גדלי חיישני מצלמות
חיישני מצלמות מגיעים בגדלים שונים.
הגורמים להבדלים בגודל החיישן בין מצלמה למצלמה הם בעיקר גודל המצלמה, גודל העדשה וכמובן כמה רוצה היצרנית להשקיע.
ברוב מצלמות הפוקט קיים חיישן בגודל "1/2.7. המספר אינו משקף כלל את הגודל האמיתי של החיישן, אלא מדובר בחישוב כלשהו שנותר בעולם הצילום מלפני המון זמן (ראו טבלה למטה).
דגמי פוקט של מצלמות דיגיטליות (קומפקטיות) שהשקיעו בהם קצת יותר והם בעלי גוף טיפה גדול יותר יכילו חיישן בגודל "1/1.8.
גודל החיישן משפיע על התמונה הסופית. ככל שהחיישן קטן יותר, שטח כל פיקסל קטן והצפיפות גדלה,מה שגורם לבעיות קלות צבע ו"רעש דיגיטלי" בתמונה. חדי העין ישימו לב בהחלט להבדלים הללו.
ממה נוצר רעש בתמונה?
הרעש נוצר בעיקרו ממטענים חשמליים ש"קפצו" לפיקסל הלא נכון בגלל קרבה של פיקסל לפיקסל. בכדי לפתור את הבעיה הזו הכניסו היצרניות רכיבים נוספים שאמורים לנקות את התמונה מרעש. מה שאומר כי התמונה עוברת עוד ועוד עיבודים דיגיטליים שמגדילים עוד יותר את המרחק בין התמונה והמקור שצולם.
מירוץ החימוש הבלתי פוסק גורם לחברות לדחוס עוד ועוד פיקסלים מיותרים על אותו חיישן קטן ועל זה נאמר "כל המוסיף גורע", אבל כמובן – אתם אלו שצריכים להחליט האם זה מפריע לכם בעין או לא.
מצלמות DSLR כמובן משתמשות בחיישנים גדולים יותר מה שמגדיל את שטח הפיקסל, מאפשר לו לקלוט יותר אור ובנוסף, ממזער את בעיות הקרבה בין פיקסל לפיקסל.
גדלי חיישני מצלמות דיגיטליות קומפקטיות:
1/2.7 6.721 5.371 4.035
1/2.3 7.70 6.16 4.62
1/1.8 8.933 7.176 5.319
2/3 11.000 8.800 6.600
4/3 22.500 18.000 13.500
לסיום
החיישן הוא עולם בפני עצמו ומהווה רכיב קריטי לאיכות התמונה, כל עוד חיישני המצלמות נשארים באותו הגודל, אך כמות הפיקסלים עולה ועולה, הדבר מביא לתופעות לוואי בלתי נעימות כגון רעש דיגיטלי חזק.
אל תבחרו מצלמה רק על סמך כמות הפיקסלים המרשימה, מעבר לבדיקה החשובה של איכות העדשה, בדקו גם מהו גודל החיישן שהוכנס לדגם המבוקש והשוו את גודלו לעומת מספר הפיקסלים שהוא מכיל, זאת בהשוואה לדגמים מקבילים.
קישורים נוספים:
https://en.wikipedia.org/wiki/Image_sensor
https://www.shortcourses.com/sensors/
החיישן הוא עולם בפני עצמו ומהווה רכיב קריטי לאיכות התמונה, כל עוד חיישני המצלמות נשארים באותו הגודל, אך כמות הפיקסלים עולה ועולה, הדבר מביא לתופעות לוואי בלתי נעימות כגון רעש דיגיטלי חזק.
אל תבחרו מצלמה רק על סמך כמות הפיקסלים המרשימה, מעבר לבדיקה החשובה של איכות העדשה, בדקו גם מהו גודל החיישן שהוכנס לדגם המבוקש והשוו את גודלו לעומת מספר הפיקסלים שהוא מכיל, זאת בהשוואה לדגמים מקבילים.
קישורים נוספים:
https://en.wikipedia.org/wiki/Image_sensor
https://www.shortcourses.com/sensors/