$简易的黑场分析和动态范围计算脚本$

简易的黑场分析和动态范围计算脚本

前言

相机的动态范围的测量，对于普通用户来说，曾经是完全不可能的事情。兰拓虽然很早就发布了自家的EDR计算方法，但是对于SNR-based DR，以前只有dxo使用自研的精密灰阶目标和dxo analyzer来对原始数据进行分析，得出结果。

后来随着dxo自己乱作导致公信力逐渐减弱，手机榜彻底沦为笑柄，相机传感器和镜头榜也几乎完全停止更新，photons to photos（ptp） PDR图表变成了摄影圈赛博斗蛐蛐的最佳神器。ptp的数据实际上是全球网友贡献的，使用站长bclaff公开的工具和流程，就可以获得数据。虽然看起来很不错，但是就连网站正式公布的数据，精度也会受到数据采集者的操作手法的限制（可能是屏幕脏，以及虚焦程度不够），出现数据偏低的情况。（我有一个实例可以证明，但是不公布了，没啥意义）。说明他的看似简单的流程，对很多人（甚至包括首次使用的我）来说，还是过于复杂。

本文介绍一种更简单（我觉得已经简单到没法再简单了）的流程，来对自己的相机的逐档ISO动态范围进行测量，并生成与PDR图表很相似的图表。其实方法和结果都很老套，我的一点点小工作主要是把流程进行了简化。

首先明确一下，本文测量的动态范围，是基于fwc / readout_noise的“饱和动态范围（Saturation DR, sat dr）”。公式如下：

$SatDR(EV, f-stops) = log_2(\frac{MaxDN}{\sigma_{ReadoutDN}} )$

其中，Max_DN根据文件位数在py脚本内手工设定，σ_ReadoutDN从黑场raw中心256*256区域统计得出，混合通道统计，不去除hot pixels。

这个dr被很多人称为Engineering DR（EDR），或者“理论动态范围”，其实就是兰拓发布的算法。但是由于bclaff把snr=1=0dB的DR也称为EDR（The low endpoint for Engineering Dynamic Range is determined by where the SNR curve crosses the value of 1.），我自己造了这个术语，并且在任何场合下都避免单独使用EDR，以免造成混淆和误解。

每档ISO对应的sat dr使用一张黑场raw就可以进行测量，多张同时测量可以形成一个曲线。SNR-based dr的测量不在本文讨论范围内，可以参考我的其余文章。逐档PDR如果ptp网站上没有自己的机器，还是建议走一遍官方sop，还可以顺手给站长发一下数据。

测量方法

我使用一个py脚本来进行计算。简单说来，就是先拍摄一组黑场raw放在同一个文件夹下，再将这个文件夹拖拽到脚本上运行，稍等片刻即可得到结果。

脚本支持下列工作模式：

单个机身逐档ISO，单个机身的MS和ES对比，多台机身对比

标准操作流程SOP如下：

准备工作：盖上镜头盖，快门调到最高，光圈调到最小，单反相机遮住取景器，MF，先将iso调到最低（包含扩展），格式调到无损raw，关闭所有降噪功能，在暗室内。最好是冷机，也可以冷机热机对照。

拍摄工作：先选择机械快门，每小档ISO按一下快门，然后调高1小档，直到iso最高。例如100 -> 125, ..., 102400

额外工作：同一台机身，可以选择电子快门，将ISO调到最低，重复上述拍摄工作。也可以选择另一台机身，重复上述拍摄工作。

文件导出和测量：把raw文件从卡里拷进电脑，所有raw文件（MS vs ES，或者不同机身）放在同一个文件夹下。再把这个文件夹放到py脚本所在目录（可选）。然后再把文件夹拖拽到脚本上，等待脚本运行完毕即可。

MAX_DN = 16383

BASE_ISO = 100

这两项脚本选项可能需要根据实际情况修改，例如12bit raw的max dn是4095，16bit对应16383，10bit对应1023，z7的base iso是64。

MAX_DN可以拍一张完全过曝的raw，再到raw digger里关闭BL，再在顶部面板查看：

测量很简单，将文件夹拖动到脚本执行即可：

结果分析

运行过程大致如上图所示。等cmd窗口消失就完事了。刷新之后会多出来一个excel文件，双击打开（这是z7和a7m5的对比模式）：

根据上图，最重要的两列数据，A-ISO和E-饱和DR，形成了图表1：“ISO vs Saturation DR”。

这个图表实际上和ptp的逐档PDR很相似，只是DR标准不一样：

可以看到，z7的max sat dr是13.62，a7m5是14.86，暴打了。

还可以从图表上看到一些额外的信息：

黑线z7的BaseISO=64，扩展ISO的DR不变；ISO400时DR跃升，说明有DCG切换。ISO6400以后的曲线整体轻微上升，ptp里给了上三角标scaling。我目前没有判定这个项目的办法。这里说明dcg引入的所谓“iso不变性”其实不是很准确。在极端低光环境下，如果没有需要重点保护的高光，还是要拉高iso来获得更低的读噪。

红线a7m5的dr逐档下降，没有DCG跳变点。很容易被误认为是没有dcg，bclaff就犯过这个错误并且对自己的结论十分自信，结果在dpreview论坛上再次发帖引用horshark的正确结论给自己打脸。

另一个文件夹，a7m5 MS vs ES的测量结果如下：

黑线是MS机械快门，红线是ES电子快门（我无法自动提取series name，需要自己匹配）

可以看到电子快门的sat dr只有12.96，这是半堆栈提高速度之后需要承受的代价。

ptp PDR图表如下：

可以看到MS和ES在高感的PDR几乎完全一致，但是sat dr还是有少许区别（MS高约+0.4ev）。

而且能看到明显的dcg导致的dr跳变了。红黑线对比，就可以发现，黑线之所以没有明显跳变，一定是使用了DCG融合技术，把dual conversion的数据“焊接”到了一起。官方名称叫做“DCG-HDR”，我一般统称为DGO。

F列DCG融合DR就是一个简易的计算结果，它是将BASE_ISO的额外高光焊接到当前档位之后获得的理论总dr，会比实机数据略高。数据与BASE_ISO的设定有关，不一定准确，仅供参考。（可以看到理论fusion dr比实机的高0.53ev。）它首次出现时对应的iso档位，就是DCG跳变档位。cmd的运行log里也会有单独的提示。例如，上图电子快门下ISO1000首次出现。

下方的ISO vs ISO-Normalized Read Noise图表，是计算iso / base_iso的倍数，再将读出噪声除以这个倍数，得到“iso归一化”下的读噪，可以更明显的看到dcg噪声骤减情况。纵轴是对数刻度，1大格是1档。它的曲线形状和走向，和ptp网站提供的Input-referred Read Noise Chart比较相似但是不完全相同。ptp网站还提供了Read Noise in DNs Chart，我的这个chart算是二者的结合。