Nuffnang Ads

Friday, 27 November 2015



( 86 )  Bring More Pixels                            ဓါတ္ပံု ပညာ ရပ္ ဆိုင္ရာ မွတ္စု (၈၆)




" ကင္မရာ Sensor ေပၚတြင္ Pixel ေတြ အလြန္မ်ား လာေသာအခါ




စကားဦး။

ကၽြန္ေတာ္သည္ ကင္မရာ Sensor ေပၚရွိ Pixel ႏွင့္ပတ္သက္ သည့္ အေၾကာင္းမ်ား ကို ေရးခဲ့ပါသည္။ အထူးသျဖင့္ ကင္မရာ ငယ္မ်ား ကို ေၾကာ္ျငာ သည့္အခ်ိန္ တြင္ Pixel မည္ေရြ႕ မည္မွ် ရွိသည္ ကို ေရွ႕တန္း တင္ကာ ေၾကာ္ျငာေလ့ ရွိသျဖင့္ Pixel မ်ားတိုင္း ေကာင္းေလ သလား ဆိုသည့္ အေၾကာင္းကို ရွာေဖြ ဖတ္ရွဳကာ ဘာသာျပန္  ေရးခဲ့ ပါသည္။

သို႕ ရာ တြင္ အပၚယံ မွ်သာ ျဖစ္ပါသည္။ မိတ္ေဆြ တစ္ဦးျဖစ္သူ ကို သိုက္ ( Ko Thigh Wunna ) က Pixel မ်ားေသာ ကင္မရာ ျဖင့္ Common Kingfisher အေကာင္ ေသးေသး ေလး ကို ရိုက္ ျပီးေနာက္ လိုအပ္ သည့္ အေနအထား ရ ေအာင္ Crop လုပ္ေၾကာင္း၊ ဤ ေနရာ တြင္  Pixel မ်ားသည့္ ကင္မရာ ျဖင့္ ရိုက္သည့္ အတြက္ Noise မ်ား ထလာသည္ ႏွင့္ ေတြ႕ ၾကံဳ လာရ သည့္ အခက္အခဲ မ်ားကို F B ေပၚတြင္ ေရး သည္ကို ေတြ႕လိုက္ရ ပါသည္။  ကိုသိုက္ေျပာ သည္မွာ စိတ္၀င္စား ဘြယ္ရာ ျဖစ္သျဖင့္  မွတ္စု တစ္ခု ကို ေရးသား ရန္ စိတ္ကူးေပၚလာသျဖင့္ ဤ မွတ္စု ကို ေရး ရျခင္း ျဖစ္ပါသည္။

ဤမွတ္စုေရး ရန္ Pixel ဆိုင္ရာ ေဆာင္ပါး ေပါင္း မ်ားစြာကို ဖတ္ရွဳ မွီျငမ္း ပါေသာ္   လည္း အဓိက အားျဖင့္- 

 Dennis P Curtin ၏ Sensor, Pixels and Image Size နွင့္ Dawn OosterhoffNew Image Sensors Bring More Pixels, More Problems. 

ေဆာင္းပါး ႏွစ္ခုကို  အေျချပဳ ၍   စုေပါင္း  စပ္ေပါင္း   ဘာသာျပန္  ကာေရး
 သား ျခင္း ျဖစ္ ျပီး  လိုအပ္သည့္  တြက္ခ်က္မွဳ မ်ားကိုမူ ကိုယ္တိုင္ တြက္ခ်က္ ကာ ျဖည့္ သြင္း ထားျခင္း ျဖစ္ပါသည္။



ကင္မရာ Sensor ။


Digital Camera တိုင္းတြင္ အလင္းကို ဖမ္းကာ ပံုရိပ္ ေဖၚေပးသည့္ Film ကဲ့သို႕ ေသာ Sensor ပါရွိပါသည္။ Sensor အမ်ိဳးမ်ိဳး ရွိေသည္လည္း ကင္မရာ မ်ားတြင္ မူ အဓိက အားျဖင့္ CCD သို႕ မဟုတ္ CMOS Sensor မ်ား ကိုသံုးၾက ပါသည္။ 

Sensor အမ်ိဳး မ်ိဳး ရွိသည့္ အနက္ အဓိ အသံုးမ်ားသည့္ Sensor မ်ားမွာ -

- CCD ( Charge-Coupled Device ) Sensor
- COMS (Complementary Metal–Oxide–Semiconductor ) Sensor
- Bayer Sensor
- Foveon X3 Sensor
- 3CCD Sensor

စသည္ျဖင့္ျဖစ္ၾကသည္။ သို႕ ရာတြင္ လက္ရွိ ကင္မရာ အမ်ားစု သံုးေနၾကသည္မွာ CCD Sensor ႏွင့္ COMS Sensor မ်ားျဖစ္ၾကသည္။


CCD ( Charge-Coupled Device ) Sensor




CCD Sensor တစ္ခု၏ပံု

CCD Sensor ၏ Cell မ်ားသည္ Analog Device မ်ား ျဖစ္ၾကသည္။ Sensor အေပၚရိုက္ ခတ္လာသည့္ အလင္းေရာင္ ( Photon) အား ၄င္း၏ Photosites  က Electric Charge အျဖစ္ လက္ခံ ထားလိုက္သည္။ ယင္းေနာက္ Electric Charge က တစ္ဆင့္ Electrical Voltage ယင္း မွ တစ္ဆင့္  Digital Signals အျဖစ္ ဆက္၍ ေျပာင္းေပးျခင္း ျဖစ္သည္။ CD Sensor ကို ကင္မရာမ်ားအျပင္ သိပၼံ ႏွင့္ နည္း ပညာ ဆိုင္ရာ ေဆးပညာ ရပ္ဆိုင္ရာ တို႕ ၏ အဆင့္ျမင့္ ပံုရိပ္မ်ား လိုအပ္ သည့္ေနရာမ်ားတြင္လည္း သံုးသည္။


CMOS ( Complementary Metal-Oxide Semiconductor )

 

COMS Sensor တစ္ခု၏ပံု


COMS Sensor ၏ Cell မ်ားသည္လည္း CCD Sensor နည္းတူပင္ အလင္း ကို Electronic Signal အျဖစ္သို႕ ေျပာင္းေပးသည့္ အရာမ်ား ျဖစ္ၾကသည္။ CMOS ကို Complementary Symmetry Metal Oxide Semiconductor ( COS-MOS ) ဟုလည္း ေခၚသည္။ Complimentary Symmetry ဆိုသည့္ စကားရပ္မွာ CMOS အေနႏွင့္ Complementary and Symmetrical pair of P-Typeႏွင့္ N-Type Metal Oxide Semiconductor တစ္စံုကို အသံုးျပဳ ၍ Light ကို ဖမ္းယူ ကာ Electronic Signal သို႕ ေျပာင္းေပးျခင္းကို ဆိုလိုပါသည္။



Sensor အရြယ္ အမ်ိဳးမ်ိဳး








အထက္ပါ ပံု မွာ ကင္မရာ အမ်ားစုတြင္ သံုးလွ်က္ရွိသည့္ Sensor Size အမ်ိဳးမ်ိဳး ကို ႏွိဳင္း ယွဥ္ ျပထားျခင္း ျဖစ္ပါသည္။

ဤကဲ့ သို႕ Sensor Size အမ်ိဳးမ်ိဳးကို ယွဥ္ျပ ရသည္မွာ ယင္း တို႕ အေပၚ တြင္ ျဖစ္ေပၚ လာမည့္ ပံုရိပ္ကိုေဖၚ ေပးမည့္  Pixel ႏွင့္ တိုက္ရုိက္ ဆက္ ႏြယ္ေနသည့္ အတြက္ ျဖစ္ပါ သည္။

ေအာက္ ပါ ပံု မွာ Lens ကို ျဖတ္ကာ ၀င္ေရာက္ လာသည့္ အလင္း ( Photon ) မ်ား သည္ Sensor ေပၚရွိ Photosite မ်ား ကတစ္ဆင့္ Photoelectronic effect အရ ပထမ အဆင့္ တြင္ Electrical Charge အျဖစ္ လက္ခံ သိမ္း ဆည္းထားသည့္ Electron မ်ားကို Analog Voltage သို႕ေျပာင္းကာ ယင္းမွ ေနာက္ဆံုး အဆင့္ အျဖစ္ Digital Voltage အျဖစ္ ေျပာင္းလဲ ေပးလိုက္သည့္ ျဖစ္စဥ္ ၊ တစ္နည္း အားျဖင့္ ပံု ရိပ္ ေဖၚ ေပးသည့္ Pixel ျဖစ္လာသည့္ ျဖစ္စဥ္ နမူ နာ ပံု ျဖစ္ပါသည္။







အနည္း ငယ္ ျဖည့္ ရွင္း ရပါမူ Photosite တစ္ခု ေပၚ ရွိ ဧရိယာ အား လံုးသည္ အလင္း ( Photon ) ကို စုပ္ ယူ နိုင္စြမ္း မရွိပါ။ အဆိုပါ ဧရိယာ အတြင္းရွိ Photodiode ကသာ  အလင္း ကို စုပ္ယူ နိုင္ပါသည္။ ယင္း ကို Fill Factor ဟု ေခၚပါသည္။

Film ေခတ္ ကာလ က  အလင္း ကို Film ေပၚရွိ အလင္း တုန္႕ျပန္ သည့္ Crystal က စုပ္ယူ ကာ Chemical Process အရ ပံုေဖၚ ေပး ျပီး Digital ေခတ္ တြင္မူ Sensor ေပၚရွိ Photosite အတြင္းမွ Photodiode က အလင္း ကို စုပ္ယူ ကာ Photoelectronic သေဘာအရ ပံုေဖၚ ေပး ျခင္း ျဖစ္ပါသည္။

အလင္း စုပ္ နိုင္ သည့္ Photodiode သည္ Photosite ဧရိယာ  တစ္ခုလံုး ၏ ၃၀ % မွ ၄၀ % အတြင္းသာ ရွိပါသည္။ က်န္ ဧရိယာ မ်ားသည္ Amplifiers, Noise-reduction circuits, Eelectronic circuitry စသည့္ Electronic circuits မ်ားသာ ျဖစ္ၾကပါ သည္။



Photosite က အလင္း ခံယူ   ျခင္း။

Photosite တစ္ခု က အ လင္း ကို လက္ ခံ  ရာ တြင္ လက္ခံ နုိင္သည့္ စြမ္း ရည္သည္ Photosite ၏ အတိမ္ အနက္ ႏွင့္ သက္ ဆိုင္ မွဳ မရွိဘဲ မ်က္ နွာ ျပင္ ဧရိယာ အက်ယ္အ ၀န္း ေပၚတြင္ သာ တည္ပါသည္။ Photosite မ်က္ႏွာျပင္ က်ယ္ေလ Light Signal ကို ပို လက္ခံ နိုင္ေလျဖစ္သည္။


ေအာက္ပါ နမူ နာပံု မွာ မ်က္ႏွာျပင္ က်ယ္ သည့္ Phptosite က Light Signal ကိုပို ခံ ယူ နိုင္သည္ကိုျပ သည့္ နမူ နာ ပံု ျဖစ္ပါသည္။









ဆိုလို သည္မွာ Photosite ၾကီး လွ်င္ Light ( Photon ) Signal ကို ပို ၍ လက္ခံ နိုင္စြမ္း ရွိမည္ ကို ဆိုလို ျခင္း ျဖစ္ပါသည္။ 


ျခံဳ၍ ေျပာ ရပါမူ Sensor ၾကီးလွ်င္ သာမန္ အားျဖင့္ Photosite ၾကီး သျဖင့္ Light Signal ကို ပို လက္ခံ နိုင္သည့္ အတြက္ Electron မ်ားကို ေနာက္ ဆံုး အဆင့္ ပံု ေဖၚ သည့္ အဆင့္ ေရာက္ေအာင္ Analog Voltage မွ Digital Voltage သို႕ ေျပာင္းရာ တြင္ Amplify နည္းနည္းသာ လုပ္ရန္လိုပါသည္။  လက္ခံ နိူင္သည့္ Signal နည္းပါ မူ Amplify မ်ားမ်ား လုပ္ရသည္။ Light Signal တစ္ခု ထည္း ကို ေရြးကာ Amplify လုပ္ျခင္းမဟုတ္ဘဲ Noise ကိုပါ ေရာ၍ Amplify လုပ္ရ သည္။ Amplify မ်ားမ်ား လုပ္ရေလ Noise ပမာဏ မ်ားလာေလ ျဖစ္သည္။
 



အထက္ ပါ ပံု ကို ၾကည့္ ပါက ပို ရွင္းပါ မည္။  Light signal နည္း သည့္အတြက္ Amplified လုပ္ရာ တြင္ Light Signal ကို Amplified လုပ္ ရင္း Noise ကိုပါ ေရာ ၍ Amplified လုပ္ ရသည့္အတြက္ Noise ေတြ ပိုမ်ားလာ လာျခင္း ျဖစ္ပါသည္။

အထူးသျဖင့္ အလင္းေရာင္နည္းသည့္ အေျခ အေနမ်ိဳး တြင္ Shutter speed ျမန္ျမန္ ျဖင့္ ရိုက္ရန္ ISO မ်ားမ်ား တင္ရ သည့္ အေျခ အေနမ်ိဳး ၊ Low Light ရိုက္ ရာတြင္ Aperture ကို အခ်ိန္ၾကာျမင့္စြာ ဖြင့္ ထားရသည့္ အေျခအေန မ်ိဳး ၊  Sensor တြင္ Heat ျဖစ္ေပၚလာသည့္ အေျခအေန မ်ိဳး ၊ ကင္မရာ Sensor က Light signal ကို ထိထိေရာက္ေရာက္ စုပ္မယူ နိုင္သည့္ အမ်ိဳး အစား မ်ား ( Sensor Type and Sensor Size ) တြင္ ျဖစ္ နိုင္ေျခ ရွိသည့္ နမူ နာ ပံု ျဖစ္ပါသည္။





Pixel 


Photosite သည္ ရုပ္ သေဘာအရ အေကာင္အထည္ ျပနိုင္သည့္ အရာျဖစ္  ေသာ္လည္း Pixel မွာမူ Photosite မွ တစ္ဆင့္ အဆင့္ဆင့္ ျပဳျပင္ ထုတ္လုပ္ ေပး လိုက္သည္ Digital Voltage စြမ္း အင္ ျဖစ္ပါသည္။ 


သို႕ ရာ တြင္ ေယဘူယ် အား ျဖင့္ အဆိုပါ စြမ္း အင္ ကိုပင္ Photosite ၏ အေရ အတြက္ ေပၚ မူ တည္ ကာ ေရတြက္ ေလ့ ရွိၾကပါသည္။ 


ဤ အေၾကာင္း အရာသည္ အလြန္ရွဳပ္ေထြး လွေသာ နည္းပညာ အျမင့္ ပိုင္းဆိုင္ရာ အေၾကာင္း အရာျဖစ္သည္ ဟု ေဆာင္းပါး ရွင္အမ်ားစု ေရးသားၾကသည္ကို ေတြ႕ရွိ ရပါ သည္။ ထို႕ ေၾကာင့္ မ်ားစြာ အေသးစိတ္ လိုက္ကာ မေရးနိုင္ဘဲ လိုအပ္သည့္ အခ်က္ ကို သိသာ ေပၚလြင္ေစရံု မွ်သာ ေျခ နိုင္လက္ နိုင္ ေရးသား လိုက္ပါသည္။ 


အထက္တြင္ Photosite တစ္ခု သည္ Pixel တစ္ခု ဖန္တည္း ေပးသည္ ဟု ေယဘူယ် ဆိုေစကာမူ Bayer Filter Photosite မ်ား တြင္မူ Photosite သံုးခုေပါင္းမွ Pixel တစ္ခု ျဖစ္လာသည္ဟု ဆိုသည္။ Fujifilm Sensor တြင္မူ Photosite တစ္သန္း သည္ Pixel ႏွစ္သန္း ထုတ္ေပးသည္ဟု ဆိုသည္။ သို႕ ေသာ္ အနည္း စု ျဖစ္ပံု ရပါသည္။


ကင္မရာ မ်ားတြင္ Pixel ကို ေဖၚျပရာတြင္ Sensor ၏ အလွ်ားလိုက္ ႏွင့္ အနံ လိုက္ ရွိသည့္ အေရ အတြက္ ကို ေဖၚျပေလ့ ရွိသည္။ 


ဥပမာ အားျဖင့္ Nikon D 4 ၏ ပံု ဆိုက္အၾကီးဆံုး Pixel ကို ( 4928 x 3280 ) ဟု ျပထားသည္။ အဆိုပါ Sensor အလွ်ား တြင္ ရွိေနသည့္  Pixel – 4928 ႏွင့္ အနံ တြင္ ရွိေနသည့္ Pixel – 3280 ကို ေျမွာက္ ပါက 16163840 ရ သည္။ ထို႕ေၾကာင့္ D 4 သည္ Pixel သန္းေပါင္း 16.6 ( 16.2 Megapixel ) ရွိသည္ ဟု ဆိုျခင္း ျဖစ္သည္။

 Full Frame ျဖစ္ေသာေၾကာင့္ Sensor ၏ အလွ်ား နွင့္ အနံ မွာ ( 36 x 24 ) mm ျဖစ္သည္။

Nikon 810 မွာ လည္း Full Frame ပင္ ျဖစ္ေသာေၾကာင့္ Sensor ၏ အလွ်ား နွင့္ အနံ မွာ ( 36 x 24 ) mm ပင္ ျဖစ္သည္။ Pixel အေရအတြက္မွာ ( 7360 x 4912 ) ျဖစ္ေသာေၾကာင့္  စုစု ေပါင္း Pixel ပမာဏ မွာ 36152320 Pixel ရွိသည္။ တစ္နည္းအားျဖင့္ Pixel 36 milliom (၃၆ သန္း ) ရွိသည္။ ထို႕ ေၾကာင့္ 36 MP ကင္မရာ ဟု ေခၚၾကသည္။

Pixel တစ္ခု သည္ စြမ္းအင္ ဆိုေစကာမူ ယင္း၏ Size ကို သတ္မွတ္ရာ တြင္ Photosite မွ ေပးသည့္ Information အေပၚမူတည္ကာ သတ္ မွတ္ သည္။ ၄င္းကို bit-depth ဟုေခၚသည္။


ဥပမာ အားျဖင့္ Pixel တစ္ခု သည္ 8-bit-depth ရွိသည္ ဆိုပါက ပံုရိပ္ ေဖၚ ရန္ ေနာက္ဆံုး ထြက္ေပၚ လာသည့္ Signal ျဖစ္ေသာ 2 binary digits (1 or 0) ကိန္း ႏွစ္ခု ၏ (၈) ထပ္ ကိန္း ( 2x2x2x2x2x2x2x2 ) = 256  ကိန္း ကို အေျခခံ အေရာင္ (၃) ေရာင္ အလိုက္   ( Red 256 x Green 256 x Blue 256 )  ေျမွာက္လိုက္ေသာ္  = 16.78 million ရသည္။ ကြန္ျပဴ တာ တြင္ အားလံုးေသာ Signal မ်ားသည္ ( 0 and 1 ) တို႕ သာ ျဖစ္သည္။

ထို႕ ေၾကာင့္ JPEG format 8-bit သည္ Colour Shade 16.8 သန္း ထုတ္ ေပးသည္။


16-bit ဆိုပါမူ အထက္ပါ တြက္ နည္း အတိုင္း ( 2 ) ကို (၁၆) ထပ္ကိန္း အျဖစ္ (၁၆) ၾကိမ္ ဆက္တိုက္ ေျမွာက္ ပါက = 65,536 ျဖစ္လာမည္။ ယင္း ကို  ( Red - 65,536 x Green - 65,536 x Blue - 65,536 ) ဆက္ ေျမွာက္ပါက 281 Trillion  ရသည္။ ထို႕ေၾကာင့္ 16-bit သည္ Colour shade ေပါင္း 281 Trillion colors    ထုတ္ေပး သည္ဟု  ဆိုသည္။ 





အထက္ပါ ပံု မွာ အေျခခံ အေရာင္မ်ား ေပါင္းစပ္ျခင္း ျဖင့္ အေရာင္ေပါင္း ေျမာက္မ်ား စြာ ေပၚလာ သည့္ နမူ နာျပ Diagram ျဖစ္ သည္။ 


Sensor တစ္ခုတြင္ Photosite မ်ားျပားစြာ ထည့္ ထားျခင္း။


Sensor အရြယ္ အစား မေျပာင္း ဘဲ ဆိုက္ အတူတူ ကိုပင္ Pixel မ်ားလာေစေရး အတြက္ Photosite မ်ားစြာ ထည့္ကာ တည္ ေဆာက္သည့္ အတြက္ Photoside အရြယ္ မ်ား ေသးသြားကာ ထြက္ လာသည့္ Pixel မ်ားလည္း ေသး လာျပီး Pixel တစ္ခု ႏွင့္ တစ္ခု ၾကားရွိ  Pixel Pitch ဟုေခၚသည့္  ဧရိယာ သည္ လည္း က်ဥ္းလာသည္။ 


ဤ သို႕ ျဖင့္  Photosite ေသးငယ္သည့္ အတြက္အလင္းလက္ခံ နိုင္စြမ္း လည္း နည္ း  သြားသည္။  Photosite မ်ား နီး ကပ္ေနမွဳေၾကာင့္ Well တစ္ခု မွ လွ်ံ  ထြက္လာသည့္   မလိုအပ္ ေသာ Signal မ်ားသည္ အျခား ေသာ well မ်ားအ တြင္း  သို႕၀င္ လာသည့္အတြက္ ပံု ရိပ္ ေဘးသား မ်ား တိက်ျပတ္သား မွဳ မရွိဘဲ ျဖာ ထြက္ေနသည့္  Blooming effect ျဖစ္လာသည္။


Pixel Pitch


Pixel Pitch ဆိုသည္မွာ Pixel တစ္ခု ၏ အလယ္ ေနရာ မွ  ကပ္လွ်က္ ရွိေသာ အျခား Pixel တစ္ခု ၏ အလယ္ ေနရာ တို႕၏ အကြာ အေ၀း ျဖစ္သည္။


ထို အတိုင္းအတာ ကို ေအာက္ပါအတိုင္း တြက္ခ်က္သည္-

Pixel pitch = sensor ၏ အလွ်ား ( in mm )   divided by   image pixels ၏ အလွ်ား

 နမူနာ အျဖစ္ Nikon D 4 ကို အျခခံ တြက္ ျပပါမည္ -


                         Sensor Size                    – 36 mm x 24 mm
                         Pixels                            -  4928 x 32800
                         Pixel Pitch =  36/4928     =  0.007 mm
                         Micron = 0.007 x 1000    = 7 micron.
I micron = 1 meter/ One million ( တစ္မီတာ ၏ တစ္သန္း ပံု တစ္ပံု )

Pixel ၏ ဧရိယာ ကိုမူ  squaring the pixel pitch ျဖင့္ တြက္ယူသည္။


Area of one pixel of FF  =   49 square microns   ( 7 micron x 7 micron )



Pixel အေရ အတြက္ ႏွင့္ အနည္း အမ်ား။


ပကတိ အရွိ သေဘာ အရ ဆိုပါက Pixel ၾကီးပါ Light ( Photon) Signal ကို  Pixel ေသးေသး ထက္ Light  Signal ပိုမ်ားမ်ား ယူနိုင္သည္။ Light Signal မ်ားမ်ား စုပ္ ယူနိုင္ေလ ပံု ထြက္ ပိုေကာင္း ေလ ျဖစ္သည္။ 

 Pixel Pitch လည္း က်ယ္ သည့္အတြက္ ပံု ၾကည္လင္ ျပတ္သားမွဳ ကို အေနွာက္ အယွက္ ေပးသည့္ Signal မ်ားလည္း ျဖစ္ပြားမွဳ နည္းသည္။

အဆို ပါ အရြယ္ တူ Sensor ေပၚတြင္ပင္ Pixels မ်ားမ်ား ရွိေစေရန္ အတြက္  Photosite မ်ားစြာ ျဖည့္ ထည့္ကာ တည္ ေဆာက္ေသာ အခါတြင္ မူ  Photosite well မ်ား က်ဥ္းလာ မည္။ ထို႕ ေၾကာင့္ Light (Photon) Signal စုပ္ယူနိုင္စြမ္း ေလွ်ာ့ လာမည္။  Pixel မ်ား က်ပ္ လာ၍ Pixel Pitch မ်ား က်ဥ္း လာမည္ ျဖစ္သည္။ 





အထက္ပါ ပံု ႏွစ္ ပံု အနက္ အထက္ ပံု မွာ Photosite ၾကီးၾကီး ၊ အေရ အတြက္ နည္းနည္း ျဖင့္ တည္ေဆာက္ထားေသာ ပံု ျဖစ္သည္။ ထို႕ေၾကာင့္ Pixel တစ္ခု ႏွင့္ တစ္ခု အကြာ အေ၀း ျဖစ္သည့္ Pixel Pitch သည္ လည္း က်ယ္ သည္။

ေအာက္ ပံု မွာ အဆိုပါ Sensor အရြယ္ အစားတူ ေပၚ တြင္ပင္ Photosite မ်ားစြာ ျဖင့္ တည္ေဆာက္ ထားသည့္ ပံု ျဖစ္သည္။ ထိုေၾကာင့္ Pixel Pitch မ်ား က်ဥ္းလာသည္။



Pixel မ်ား လာသည့္ အတြက္ အားသာခ်က္။


Pixel မ်ား သည့္ အတြက္ ပံု ၏အနု စိတ္ မ်ားပို ေပၚလာသည္။


 


အထက္ပါ ဥပမာ ပံု ကို ၾကည့္ ပါက ေလးေထာင့္ကြက္မ်ားသည္ Pixel ကို နမူ နာ ကိုယ္စား ျပဳ ထားျခင္း ျဖစ္သည္။ 4 Pixel ၏ အနားသတ္ မ်ဥ္း ထက္ 12 Pixel  အနားသပ္ မ်ဥ္း က ပို ေခ်ာမြတ္သည္။ 24 Pixel ဆိုပါမူ ပို၍ ေခ်မြတ္လာသည္။ ပံု သည္ Pixel မ်ားလာသည္ ႏွင့္အမွ် ပို၍ အေသးစိတ္ မ်ားကို ေဖၚ ေပးနိုင္ သည္။


အစက္ အေပ်ာက္ ကေလး မ်ား (Dot) ႏွင့္ပံု ကို ဖဲြ႕ စည္း ရာ တြင္ ( dot )ေသး သည္ ႏွင့္အမွ် ( Smooth continuous tone ) ဆိုသည့္ ညက္ေညာ မွဳ ရွိလာသည္။

အဆိုပါ ကင္မရာ မ်ိဳးသည္ ပံုကို မ်ားစြာ  ျဖတ္ေတာက္ရန္ မလိုသည့္ Studio အတြင္း ISO နည္းနည္း ျဖင့္  စိတ္ၾကိဳက္ ဖန္တည္းကာ ရိုက္ ရသည့္ အေျခအေနမ်ိဳး ၊ အလင္းေရာင္ လံုေလာက္ စြာ ျဖင့္ ရိုက္ ရသည့္ ရွဳခင္းမ်ိဳး ရိုက္္ရာ တြင္ ပို ၍ အသံုးတည့္သည္ ဟု ဆိုရ မည္။


Pixel Pitch မ်ား က်ဥ္း လာသည့္ အတြက္ အားနည္းခ်က္။


Pixel Pitch က်ဥ္း မ်ား လာသည့္ အတြက္ ၊ တစ္နည္းအားျဖင့္ Sensor အတြင္း Pixel မ်ား မနိုင္၀န္ အဆင့္ထိ မ်ားကာ က်ပ္လာသည့္ အေျခအေနမ်ိဳးတြင္ ပံု ကို အေတာ္ အသင့္ Crop လုပ္ လိုက္သည္ႏွင့္ Noise မ်ား ထ လာ သည္။ အေၾကာင္း မွာ well တစ္ခု မွ လွ်ံ ထြက္လာသည့္ မလိုလားအပ္ ေသာ Signal မ်ားသည္ အျခားေသာ photosite well အတြင္း သို႕ အလြယ္ တကူ ၀င္ေရာက္ သြားနိုင္ သည့္ အတြက္ ျဖစ္သည္။ 


ေအာက္ပါ နမူနာပံု မွာ 7.1 MP, Pixel Pitch 2.3 micron ရွိေသာ Sensor Size ေသးေသး ေလးသာ ရွိသည့္ Canon S70 ကင္မရာ ႏွင့္  Sensor Size  ( 28.7 x 19.1 ) mm, 8.2 MP, Pixel Pitch - 8.2 micron  ရွိေသာ Canon 1D Mark II တို႕ကို ISO – 400, Shutter Speed – 4 Secs, f-7.1 တြင္ အတူတူ ခ်ိန္ ကာရိုက္ထားသည့္ပံု ႏွစ္ပံု ကို ယွဥ္ျပ ထားျခင္း ျဖစ္ပါသည္။
 
                                                  Canon S70


                             Sensor            - 1/1.8" ( Approximately  7.6 x 5.7 mm )
                             Pixel              - 7.1 MP
                             Pixel Pitch      -  2.3 micron

                                   Canon 1 D Mark II


                            Sensor            - 28.7 mm x 19.1 mm

                             Pixel              - 8.2 MP
                             Pixel Pitch      - 8.2 micron

Canon S 70 ၏ Sensor သည္ အက္ပရင္ ေဆးျပားသာသာ မွ်သာရွိသည္။ သို႕ ေသာ္ Pixel သည္ 7.1 MP ျဖစ္ေသာေၾကာင့္ Sensor ေပၚတြင္ Pixel မ်ား က်ပ္ ေနသည္ဟု ဆုိုရမည္ ျဖစ္သည္။

Canon 1 D Mark II ၏ Sensor သည္ ( 28.7 x 19.1 ) mm ရွိေသာ္လည္း Pixel 8.2 MP သာရွိ သည္။ ထိုေၾကာင့္ Canon 1D Mark II ၏ Sensor သည္ S 70 Sensor ထက္ မ်ားစြာပို၍  ၾကီးသည့္ အေလွ်ာက္  Pixel သည္လည္း  Canon S 70 ထက္မ်ားစြာ ပို ၾကီးသည္။


Sensor size, Photosite, Pixel size,  Pixel Pitch  အၾကီး အေသး တို႕ အေပၚ မူတည္ကာ ပံု ထြက္ ကဲြျပား မွဳ ကို ျမင္နိုင္ေစရန္ နမူနာ ျပထားျခင္းသာ ျဖစ္ပါသည္။ 






ေနာက္ ပိုင္းတြင္ မူ ကင္မရာ ကုမၸဏီ မ်ား၏ Research and Development မ်ား အေနႏွင့္ Sensor တည္ေဆာက္မွဳ နည္းပညာ ၊ ကင္မရာ မ်ား၏ Image Processing Engine စသည္ တို႕ ကို မ်ား စြာ တိုးတက္ ေအာင္ တည္ထြင္ လာျခင္း ျဖင့္ အထက္ တြင္ ေဖၚျပ ထားသည္ ကြာ ဟခ်က္ ကို က်ဥ္း လာေစရန္ အတြက္ တတ္စြမ္း  နိုင္သမွ် ကုစားလာ ၾက သည္ ကို ေတြ႕ ရသည္။


Sensor ေပၚတြင္ Pixel  မ်ား လာျခင္း ကို ကုစားသည့္ နည္း ပညာ ပံ့ပိုးမွဳ ။


အထက္ က ေဖၚျပခဲ့သည့္ Pixel အနည္း အမ်ား ႏွင့္ပတ္သက္၍ ျဖစ္ေပၚလာသည့္ အက်ိဳး အျပစ္ မ်ားသည္  သဘာ၀ သေဘာတရား အရ ျဖစ္ေပၚေနသည့္ အေျခ အေနမ်ား သာ ျဖစ္ပါ သည္။


သို႕ရာ တြင္ အထက္တြင္ ဆိုခဲ့ သလုိပင္ ကင္မရာ ကင္မရာ ကုမၸဏီ မ်ား၏ Research and Development မ်ား အေနႏွင့္ Sensor တည္ေဆာက္မွဳ နည္းပညာ ၊ ကင္မရာ မ်ား၏ Image Processing Engine စသည္ တို႕ ကို မ်ား စြာ တိုးတက္ ေအာင္ တည္ထြင္ လာသည့္အတြက္ အထက္ တြင္ ျပထားသည့္ နမူနာ ပံု ကဲ့ သို႕ ပံု အရည္ အေသြး မ်ားစြာ ကြာဟ သည့္ Gap ကို က်ဥ္း လာေစပါသည္။ 

သို႕ ေသာ္ လက္ရွအခ်ိန္ အထိ  သဘာ၀ အရ ပကတိ ျဖစ္ေပၚေနသည့္ ကြာဟ ခ်က္ကို ျပီး ျပည့္ စံုေအာင္ ကုစား နိုင္ျခင္း မရွိေသးဟု ဆိုရပါမည္။ ထို သို႕ ကုစား ခ်က္ မ်ား အတြက္ အဆိုပါ ကင္မရာ မ်ား၏ ေစ်း သည္ လည္း  ၾကီးလာပါသည္။


ဥပမာ အားျဖင့္ Nikon Full Frame မ်ား ျဖစ္ၾကသည့္ D 700 ( 12 MP) , ၏ Pixel Pitch သည္ 8.4 micron ျဖစ္ျပီး Niko D 4 ( 16 MP) ၏  Pixel Pitch သည္ 7 micron သာ ရွိေစကာ မူ D 4 ၏ ပံု ထြက္သည္ D 700 ထက္ သာ သည္ကို ေတြ႕ရသည္။

ထို႕ အတူ ပင္ Nikon Full Frame ကင္မရာ မ်ားအတြင္း Pixel အမ်ားဆံုး ျဖစ္သည့္ D 800, 810 ( 36 MP  , Pixel Pitch 4.9 micron ) ကင္မရာ Sensor သည္ Full Frame ( 36 x 24 ) mm အတူတူ ျဖစ္ေစကာမူ Pixel မ်ားလာသည့္အတြက္  Pixel size ေသးျပီး Pixel Pitch ငယ္ ေသာ Sensor ျဖစ္သြား သည္။

သို႕ ရာ တြင္ က်ဥ္း ထဲ က်ပ္ ထဲ အေျခ အေနမ်ိဳး တြင္ ၄င္း ႏွင့္ တန္း တူ အဆင့္ အျမင့္တန္း Pixel Pitch ၾကီးသည့္ ကင္မရာ ၾကီးမ်ားကို မယွဥ္ နိုင္ေစကာ မူ။ ISO  အေတာ္ ျမင့္ျမင့္  ႏွင့္ ရိုက္ ရသည့္   အေျခအေနမ်ိဳး တြင္ ပံု ၏ အရည္အသြး ကို မ်ားစြာ မထိ ခိုက္ေစရန္ ယင္း အတြက္ Sensor ကို နည္းပညာ ပံ့ပိုး ဖဲြ႕စည္း တည္ေဆာက္ ထားသည့္ အျပင္ Image Processing Engine ကုိလည္း Expeed 4 ျဖင့္ ေမာင္း ထား ေပး ျခင္း တို႕ ျဖင့္ ကုစားထားသည္။


ထို႕ေၾကာင့္ Nikon က ေၾကာ္ျငာ စဥ္ ထည္းကပင္ Image Sensor ကို Low Light တြင္ ရိုက္ရ အဆင္ေျပ ေစေရးအတြက္ ဒီဇိုင္းအသစ္ ေရးဆဲြကာ တည္ေဆာက္ ထားေၾကာင္း Low Light, High ISO အေျခအေနမ်ိဳး တြင္ အေရးၾကီးသည့္ အရည္ အေသြး မ်ား မဆံုး ရွံုး ေစရန္ နည္း ပညာ ပံ့ ပိုးေပးထားေၾကာင္း ေဖၚျပခဲ့ သည္။

ဆိုလိုသည္မွာ Pixel Pitch ေသးသည့္ အတြက္ ပံုထြက္ အရည္ အေသြးကို  ထိ ခိုက္ နိုင္ေစကာ မူ နည္းပညာ ျဖင့္ ျပန္လည္ က်ားကန္ ေပးထားသည္ ဟု ဆိုလို ျခင္း ျဖစ္ပါ သည္။


အထက္ တြင္ ေဖၚျပ ခဲ့ေသာ D 700 ၏ Image Processing Engine သည္ ရိုးရိုး Expeed Image Processing Engine ျဖစ္ကာ D 4 ၏ Image Processing Engine သည္ ယင္းထက္ နည္းပညာ အဆင့္ မ်ားစြာ ျမင့္ ေသာ  Expeed 3 ျဖစ္သည္။


ေအာက္ပါပံု မွာ  Nikon DX Format ( APS-C ) မ်ား ျဖစ္ၾကသည့္ Pixel 16.1 MP, Pixel Pitch 4.7 micron  ရွိ ေသာ Nikon D 7000 ႏွင့္ Pixel 24 MP, Pixel Pitch 3.9 micron ရွိေသာ D 7100 တို႕ ကို အေနအထားအတူတူ ၊ ISO အတူတူ   ထားကာရိုက္ထားသည့္ ပံု ႏွစ္ပံု ယွဥ္ ျပ ထားျခင္း ျဖစ္သည္။

                       D 7100 
                            Sensor           -   23.5 mm x 15.6 mm
                            Pixel              -    6000 x 4000 ( 24 MP)
                           Pixel Pitch       -    3.9 micron 


                      D 7000 
                            Sensor           -   23.5 mm x 15.6 mm
                            Pixel              -    4928 x 3264 ( 16.1 MP)
                            Pixel Pitch       -    4.7 micron









D 7100 ႏွင့္ D 7000  တို႕၏   Sensor Size မ်ားသည္ APS-C Format အတူတူ ျဖစ္ပါသည္။ D 7100 သည္ Pixel size ေသးျပီး Pixel Pitch က်ဥ္း ေစကာ မူ D 7100 ၏ ပံု သည္ D 7000 နွင့္ နွိဳင္း ယွဥ္ လွ်င္ Noise နည္းသည္ ကိုေတြ႕ရသည္။ အေၾကာင္း မွာ Sensor ေဆာက္ရာ တြင္နည္းပညာ ျဖည့္စြက္ခ်က္ မ်ား ေဆာင္းထည့္ကာ တည္ေဆာက္ထား ျပီး Image Processing Engine အဆင့္လည္း ကြာ သည့္အတြက္ ေၾကာင္ ့ ျဖ စ္သ ည္ ။


D 7000 ၏ Image Processing Engine သည္ Expeed-2 ျဖစ္ကာ D 7100 ၏ Image Processing Engine သည္ Expeed-3 ျဖစ္သည္။ အၾကမ္း သေဘာ  ေဖၚျပ ျခင္း သာ ျဖစ္ပါသည္။ 

အခ်ဳပ္ ဆိုလိုသည္မွာ နည္ းပညာျဖည့္ စည္း ပံ့ပိုး မွဳ က Pixel အၾကီး အေသး တို႕ အၾကား ပံု ထြက္ အရည္ အေသြး ကြာ ဟ မွဳ ကြက္ လပ္ ကိုအစဥ္ လိုက္ကာ ျဖည့္ ဆည္းေနသည္ ကို ဆိုလိုျခင္း ျဖစ္ပါသည္။


နိဂံုး


ကၽြန္ေတာ္ ဤ မွတ္စု ကို ေရးသည္မွာ စင္စစ္ အား ျဖင့္ မိမိ သိလိုသည့္ အတြက္ လိုက္လံ ရွာေဖြ ဖတ္ရွဳ ေလ့ လာရင္း တစ္ဆက္ ထည္း မွတ္တမ္း ကေလး အျဖစ္ ရွိလာေစေရး အတြက္ ေရး လိုက္ျခင္း ျဖစ္ပါသည္။

စာတမ္း ေရးသည့္ သေဘာမ်ိဳး မဟုတ္ပါ။ ထို႕ေၾကာင့္ ဖတ္ရွုဳ    သူမ်ားအေန နွင့္ အဆီ အေငၚ တည့္ ျခင္မွ တည့္ ေပလိမ့္ မည္။ အပို  အလို မ်ား လည္း ရွိနိုင္ပါ သည္။ ထို႕ အတြက္ နားလည္ ခြင့္လြတ္ၾကပါရန္ ေတာင္းပန္ အပ္ပါသည္။

­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­_______________________________


4 comments:

  1. စိတ္၀င္စားစရာ အလြန္ေကာင္းပါသည္။ Pixel သေဘာသဘာ၀မ်ားကုိ လူျပိန္းတေယာက္ပင္ နားလြယ္ႏုိင္ရန္ ေရးသားေပးသည့္ ေစတနာကုိ အလြန္တန္ဘုိးထားမိပါသည္။ ေက်းဇူးလည္းတင္ပါသည္ ဆရာ ဦးစုိးလိွဳင္ခင္ဗ်ား။

    ReplyDelete
  2. Sayar, I can't read your post. My device is Mi Note 2.
    Plz suggest what to do?
    Thz.

    ReplyDelete
  3. Sayar, I can't read your post. My device is Mi Note 2.
    Plz suggest what to do?
    Thz.

    ReplyDelete
  4. great post. valuable for a newcomer like me. thanks.

    ReplyDelete