Wie Pixel-Binning Ihre Galaxy S22-Fotos großartig macht

Die Smartphone-Industrie setzt ihren erbitterten Kampf um die Vorherrschaft bei den Kameras fort, wobei Marken versuchen, so viele Pixel wie möglich in so vielen Kameras unterzubringen. Von diesen dürftigen 2-Megapixel-Makro- und Tiefenkameras Im Vergleich zu den 108-Megapixel-Kameras auf Handys wie dem Galaxy S22 Ultra scheinen die Zahlen nur zu steigen.

Bald, Samsungs 200-Megapixel-Kamerasensor wird die Dinge auf die nächste Ebene bringen, aber das Herzstück all dieser Megapixel-Zauberei ist eine Technologie namens Pixel-Binning – und sie ist der Schlüssel zum Erfolg einer Kamera. Allerdings ist nicht jedes Pixel-Binning gleich. Samsung verwendet „Tetra“ 4-in-1-Pixel-Binning auf dem Galaxy S22und „nona“ 9-in-1-Pixel-Binning auf dem Galaxy S22 Ultra. Macht das alles einen Unterschied? Wir haben herausgefunden.

Warum Pixel-Binning notwendig ist

Was bewirkt Pixel-Binning? Kurz gesagt: Dadurch können benachbarte Pixel als ein großes „Superpixel“ fungieren und mehr Daten sammeln, um hellere Fotos mit genaueren Farben und weniger Rauschen zu liefern. Bevor wir auf die technischen Details eingehen, ist es wichtig zu verstehen, warum es überhaupt passiert.

Der Kamerasensor Ihres Telefons ist die Komponente, die alle optischen Informationen sammelt und verarbeitet, die ihm vom Objektiv an der Vorderseite zugeführt werden. Der Sensor wiederum ist im Wesentlichen eine Pixelplatte. Eigentlich Millionen davon. Genau wie Zellen einer Pflanze absorbieren Pixel das Licht, das dann einer Signalumwandlung unterzogen wird um das Bild zu erzeugen, das wir auf dem Bildschirm unseres Telefons sehen.

Aber hier ist der seltsame Teil. Je höher die Anzahl der Pixel, desto höher ist die Auflösung des Bildes – was mehr Details und Schärfe ermöglicht. Da wir jedoch immer mehr Pixel hinzufügen, sollte auch die Größe der Sensoren zunehmen, um diese aufzunehmen. Der Wechsel von 10 MP auf 200 MP sollte zu einem 20-mal größeren Kamerasensor führen. Da im Gehäuse eines Smartphones jedoch nur begrenzter Platz für die Unterbringung von Bildsensoren zur Verfügung steht, ist eine solche Vergrößerung nicht möglich.

Um das Problem zu lösen, wird die Größe der Pixel verkleinert, sodass mehr dieser lichtempfindlichen Elemente auf die Sensorplatte passen, ohne deren Größe zu stark zu vergrößern. Je kleiner jedoch ein Pixel wird, desto schlechter kann er Licht absorbieren – was zu glanzlosen Details und Farben führt. Hier kommt die Pixel-Binning-Technologie zur Rettung, indem sie algorithmisch größere Pixel erzeugt, die mehr Licht absorbieren können. Wenn das passiert, Sie erhalten besser aussehende Fotos.

Die Vorteile des Pixel-Binning sind leicht zu erkennen

Wenn dieser Algorithmus in Aktion tritt, entsteht ein größerer Superpixel, der mehr Lichtdaten absorbiert. Dies ist besonders wichtig in Umgebungen mit wenig Licht, in denen der Kamerasensor so viel Licht wie möglich sammeln muss. Beim Tetra-Pixel-Binning beim Galaxy S22, bei dem vier benachbarte Pixel derselben Farbe zu einem zusammengeführt werden, erhöht sich deren Lichtempfindlichkeit um das Vierfache.

Dadurch werden die Pixel-Binned-Fotos heller, schärfer und kontrastreicher. Das Bild oben wurde mit der nativen Auflösung von 50 MP aufgenommen die Hauptkamera des Galaxy S22. Beachten Sie den Grad der Körnung und die verschwommenen Kanten. Unten sehen Sie eine pixelbasierte 12,5-Megapixel-Aufnahme desselben Motivs, aufgenommen mit der S22. Sie bietet klar definierte Linien und eine viel bessere Farbwiedergabe mit einem helleren Profil an den Rändern.

Die Vorteile des Pixel-Binning beschränken sich jedoch nicht nur auf die Fotografie bei schlechten Lichtverhältnissen. Tatsächlich steigert die Technologie auch die HDR-Ausgabe (High Dynamic Range). Beim Fotografieren eines kontrastreichen Motivs oder einer kontrastreichen Umgebung bringt die Pixel-Binning-Technologie wiederum handfeste Vorteile.

Jede Pixelgruppe (basierend auf ihrer Farbe) weist eine unterschiedliche Lichtempfindlichkeit und Belichtungszeit auf, was bedeutet, dass sie Lichtinformationen in segmentierter Form und mit höherer Präzision erfassen. Wenn die HDR-Verarbeitung auf die von jedem Pixelarray erfassten optischen Daten angewendet wird, sehen die Fotos daher kräftiger aus, mit höherer Farbgenauigkeit und verbessertem Dynamikbereich.

Samsungs unterschiedliche Ansätze zum Pixel-Binning

Der Maßstab des Pixel-Binning hängt von der Anzahl der Pixel selbst ab. Beispielsweise kombiniert eine 48-MP-Kamera vier Pixel zu einem künstlich vergrößerten Superpixel, um 12-MP-Fotos zu liefern. Aus diesem Grund vermarkten Marken es als 4-in-1-Pixel-Binning. Ebenso erzeugen Kamerasensoren mit 50 Millionen oder 64 Millionen Pixeln Bilder mit 12,5 MP bzw. 16 MP. Im Marketing-Jargon von Samsung stößt man möglicherweise auf den Namen „Tetracell“, um diesen Prozess zu definieren.

Auf technischer Ebene bewegen oder kombinieren sich Pixel nicht wirklich physisch. Stattdessen, Dies erfolgt auf Softwareebene unter Verwendung von Remosaic-Algorithmen. Die Anordnung der einzelnen Pixel ist weiterhin die übliche RGB-Angelegenheit. Die Aufgabe von Tetracell besteht darin, Pixel mit demselben Farbfilter nebeneinander in einem 2×2-Pixel-Array zu gruppieren und sie zusammenzuführen, um ein größeres künstliches RGB-Pixel-Array zum Sammeln von mehr Licht zu erstellen. Schauen Sie sich das Bild oben an, um zu sehen, wie es ausgeht.

Die 50-Megapixel-Kamera des Galaxy S22 verwendet 1-Mikron-Pixel, aber wenn die Pixel-Binning-Technologie in Aktion tritt, führt sie ein 2×2-Array benachbarter 1-Mikron-Pixel zusammen. Dadurch erhalten wir ein größeres Superpixel mit einem Durchmesser von 2 Mikrometern. Dies ist die Tetra-Methode. Wenn Sie jedoch eine 108-MP-Kamera in einem Telefon wie dem Galaxy S22 Ultra haben, wird die Pixelgröße noch kleiner.

Anstelle von 4-in-1-Pixel-Binning setzt dieser 108-MP-Sensor auf die von Samsung als „Nonacell“ bezeichnete Technologie. Es kombiniert neun benachbarte Pixel zu einem. Durch die Zusammenführung eines 3×3-Pixel-Arrays entsteht ein größeres Superpixel mit einer Größe von 2,4 Mikrometern. Dadurch sinkt die Auflösung von den nativen 108 MP auf 12 MP, die Fotos werden aber heller und farbgenauer. Dies ist die Nona-Pixel-Binning-Methode.

Wie oben erwähnt, haben kleinere Pixel Probleme mit der Erfassung von Lichtdaten, wodurch ihnen Details auf Fotos entgehen. Das Bild oben links ist ein Ausschnitt aus einem 108-MP-Bild mit voller Auflösung, das vom primären Kamerasensor des Galaxy S22 Ultra aufgenommen wurde und über kleinere 0,8-Mikron-Pixel verfügt. Auf der rechten Seite ist ein Ausschnitt aus einer 50-Megapixel-Aufnahme zu sehen aufgenommen von der Hauptkamera des Galaxy S22, das größere 1-Mikron-Pixel enthält. Dank größerer Pixel sammelt der Kamerasensor des Galaxy S22 mehr Lichtdaten, sodass Sie mehr Details auf dem Lederarmband erkennen können, mit verbesserter Schärfe und weitaus besserer Belichtung.

Wenn jedoch das Pixel-Binning in Kraft tritt, erzeugt der Kamerasensor des Galaxy S22 Ultra ein größeres 2,4-Mikron-Superpixel die mehr Lichtdaten sammelt als die Hauptkamera des Galaxy S22, die künstlich eine kleinere 2-Mikron-Superkamera erzeugt Pixel. Es überrascht nicht, dass die Ergebnisse umgekehrt sind.

Wie Sie im Bild oben sehen können, bietet das größere Superpixel des Galaxy S22 Ultra eine verbesserte Motivtrennung mit besserer Kontrolle über die Schärfe, mehr Oberflächendetails und eine bessere Farbgenauigkeit. Beim Pixel-Binning geht es jedoch nicht nur darum, Details bei schlechten Lichtverhältnissen hervorzuheben. Es spielt auch eine große Rolle bei der Wiedergabe von Farben, der Verwaltung des Dynamikbereichs und anderen wichtigen Parametern.

Im Bild oben links schneidet das Galaxy S22 bei der Motivbelichtung, der Tiefenschätzung und der Farbe deutlich besser ab Reproduktion in einer 50-Megapixel-Aufnahme in voller Auflösung, verglichen mit dem 108-Megapixel-Schnappschuss derselben Szene vom Galaxy S22 Ultra. Die kleineren Pixel auf der Hauptkamera des Galaxy S22 Ultra Dies führt zu verwaschenen Farben der Gebäude und einem insgesamt weniger ausdrucksstarken Profil.

Genau wie beim Lowlight-Szenario hebt Pixel-Binning den Unterschied erneut hervor und kehrt die Ergebnisse um. Dank der größeren Superpixel, die der Kamerasensor des Galaxy S22 Ultra erzeugt, zeigt das Bild rechts oben das Die Ziegelrillen waren auf dem Bild genauer und die Farben kamen der Realität näher als auf dem Bild, das von der Vanilla Galaxy aufgenommen wurde S22. An dieser Stelle sei jedoch darauf hingewiesen, dass Pixel-Binning nicht der einzige Faktor für die Bildqualität ist. Viel hängt von der Marke des Sensors ab, die zugrunde liegenden Algorithmen und die Blende, unter anderem.

Die Zukunft des Pixel-Binning auf Smartphones

Da kein Ende der Pixelkriege in Sicht ist, sind 200-MP-Kamerasensoren die nächste Entwicklung. Tatsächlich wird gemunkelt, dass Motorola das erste Telefon auf den Markt bringen wird, das über solch leistungsstarke Bildverarbeitungshardware verfügt. In diesem Fall kombinieren die Remosaic-Algorithmen nicht weniger als 16 Pixel zu einer großen Einheit. Nehmen Sie zum Beispiel den Samsung-eigenen 200-MP-ISOCELL-HP-1-Sensor, der eine neue Hybridform des Pixel-Binning einführt.

Abhängig von der Lichtsituation wird ein hybrider 4×4-Pixel-Binning-Prozess durchgeführt, der in zwei Schritten erfolgt. Zunächst führt der Sensor ein 4-in-1-Binning durch, das ein 2×2-Array aus 0,64 Mikrometer großen Pixeln umfasst. Dadurch entsteht ein größerer Superpixel mit einer Größe von 1,28 Mikrometern, der Fotos mit einer Auflösung von 50 Megapixeln produziert. Als nächstes führt der Sensor eine weitere Runde des 4-in-1-Binnings durch, bei dem ein 2×2-Array aus 1,28 Mikrometer großen Pixeln verwendet wird, wodurch ein noch größeres Superpixel mit einer Größe von 2,56 Mikrometern entsteht. Am Ende dieses Vorgangs sinkt die endgültige Bildauflösung auf überschaubare 12,5 Megapixel.

Darin liegt der Grund, warum Pixel-Binning so notwendig ist. Da Smartphone-Kamerasensoren immer mehr Pixel erhalten, wird der Bedarf an qualitativ hochwertigem Pixel-Binning immer wichtiger. Und es ist eine Technologie, die sich ständig weiterentwickelt. Ob Tetra, Nona oder das oben erwähnte Hybrid-Pixel-Binning, Unternehmen sind immer noch dabei, herauszufinden, welche Methoden für verschiedene Kameras am besten funktionieren.

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