再给大家聊聊“全幅”和“非全幅”的区别

2018-02-07 18:42:41 22点赞 119收藏 20评论

画幅是感光元件的尺寸。我们通常说的“全画幅”通常指“135全画幅”,即感光元件的有效区域约为36mm×24mm——基于这个标准而言的“非全幅”,则指比36mm×24mm尺寸更小的感光元件。这里,ET请大家先记住两句话:

① “全画幅”和“非全幅”的最大不同就是尺寸不同。

② 存在比“135全画幅”更大尺寸的感光元件。

再给大家聊聊“全幅”和“非全幅”的区别

▲135全画幅(左)和中画幅(右)感光元件

我们总说:如果两款相机的发布时间相近、除感光元件以外的配置基本相当,通常来说画幅大的那台更好一些。这里强调“时间相近”,是想表达感光元件的技术水平处于同一时期,但如果同时满足以上两个条件,毫无疑问画幅越大、价格越贵——这样完全没必要看画幅了,直接通过价格做判断就好了。

所以,我们更多时候是在将价格相近,画幅不同的相机进行比较。它们或来自不同时期,或在感光元件以外的规格上具有明显差异。所以,ET请大家再记住两句话:

③ 画幅只是相机的一个参数,无法代表整台相机的好坏。

④ 比较画幅只能得出与画幅有关的结论。

那么,与画幅有关的结论具体有哪些?如果你觉得阅读大量文字是一件很困难的事情,那么请直接记住下面的3点结论,然后忽略更下面的内容。

⑤ 透视只和距离有关。拍摄距离和等效焦距相同(意味着构图相当),不同画幅相机的透视是相同的。

⑥ 景深主要与距离、物理焦距和光圈有关(暂时忽略画幅带来的弥散圆区别)。

⑦ 计算等效焦距时,等效系数只与机身有关。除了焦距外,可以等效的参数还包括虚化能力、放大倍率,以及弱光信噪比。

* 画面中的直线发生弯曲,这个叫畸变;平行线在远方汇聚或物体近大远小,这个叫透视。畸变是镜头像差,可以通过更换镜头改善;而透视并不是镜头像差。

** 景深中的“距离”,具体指拍摄者到被摄对象的距离,以及被摄对象到背景的距离。想要实现浅景深(明显的虚化),拍摄者应该尽量靠近被摄对象,且被摄对象尽量远离背景。

如果你能充分理解1-6点结论,并且对第7点所提到的内容还有兴趣,那么可以进一步阅读下面的内容。


视角的等效

等效焦距的本质是“视角”,它的出现让使用不同画幅相机的用户可以有统一的“焦距-视角”概念。比如,等效焦距在45-55mm之间的镜头可以称为标准镜头。

等效焦距并不是数码时代才出现的概念。在半格胶片相机(比如奥林巴斯PEN)、APS胶片相机(如美能达Vectis S-1)出现时,就已经有“相当于135相机焦距”的说法。但“等效焦距”确实是因为数码相机的普及而被更多人所知的——从数码相机诞生至今,出现了20多种不同画幅的感光元件。如果没有引入等效焦距概念,我们会在选购和使用中遇到诸多不便。

等效焦距 = 物理焦距 × 等效系数,而等效系数则是感光元件对角线长度的比值。由于135相机在胶片时代取得了主导地位,所以我们建立了以“135全画幅”为基准的等效体系,并沿用至今。具体来说:

(135)等效系数 = 43mm ÷ 感光元件的对角线长度

(135)等效焦距 = 物理焦距 × (135)等效系数

* 43mm是135全画幅感光元件的对角线长度。

** "X英寸"感光元件,"X英寸"就是对角线长度,但这里1英寸需要换算为“16mm”而非自然世界的“25.4mm”。比如1英寸CMOS的尺寸是13.2mm×8.8mm,对角线长度为15.86mm。这是一个历史遗留问题,大家不需要深究原因。

前面提到“计算等效焦距时,等效系数只与机身有关”,说得再通俗一些:全画幅镜头和非全幅镜头使用在非全幅相机上,计算等效焦距时都需要乘以等效系数。

可能有朋友会问:同样是50mm F1.8规格,全画幅镜头和非全幅镜头到底有什么区别?答:像场不同——通过非全幅镜头所形成的影像,无法覆盖整个全画幅感光元件,具体表现为图像边缘会有晕影或死黑


虚化能力的等效

iPhone 7 Plus、iPhone 8 Plus、iPhone X,三星Note 8,小米6、小米Note 3等手机的主摄像头采用了“变焦双摄”方案,长焦镜头可以提供50-56mm等效焦距。问题来了,这些手机的长焦镜头也有F2.8甚至F2.4的光圈,为什么虚化效果远不及全幅单反的50mm F2.8呢?

我们知道,景深主要与距离、物理焦距和光圈有关(暂时忽略弥散圆),物理焦距越大则景深越浅、虚化能力越强。站在同一位置,使用相同的光圈F值进行拍摄,这时候景深只与物理焦距有关。如果这时候等效焦距相同(即构图大体一致),那么很显然画幅越大、物理焦距越大、景深越浅

不过,现实中我们更多遇到的是物理焦距和光圈F值都不相同的情况。比如M4/3相机配25mm F1.2镜头与全画幅相机配50mm F1.8镜头,它们哪个景深更浅呢?这时候,我们可以把光圈、焦距都乘以等效系数,使用等效焦距、“等效光圈”进行比较

在上面的叙述中:

- M4/3相机的等效系数是2.0,所以M4/3相机配25mm F1.2镜头与全画幅相机配50mm F2.4镜头的虚化能力大体相当。

- 双摄手机长焦镜头的等效系数约为8.5,所以双摄手机的“50mm F2.4”与全画幅相机配“50mm F20”的虚化能力大体相当。

关于虚化能力,ET还有一个更通俗的说法:总共只有一斤面(通光孔直径相当),你把它搓长了(焦距变长),自然也就变细了(等效光圈变小)


弱光信噪比的等效

相信只要用过主流单反、无反相机,大家都会有一个很直观的感受:同样使用ISO 1600感光度,手机拍摄照片的噪点远比使用单反、无反拍摄的照片要多。

为什么会这样?因为感光元件散粒噪声的信噪比正比于总能量的平方根。在环境亮度、曝光时间(快门速度)相同的情况下,信噪比正比于镜头的通光孔面积。(这句话看不懂也没有关系)

换言之,在环境亮度、曝光时间相同的前提下,如果两个相机系统的镜头通光孔面积相同,那么它们所拍摄照片的信噪比应该是基本相当的。对于大画幅相机来说,想要让通光孔面积与小画幅相机相同,就需要使用较小的F值。根据曝光三要素,快门速度不变、F值变大(光圈变小),那么感光度就会提高——这与我们的直观感受相同:单反、无反相机在高ISO下拍摄的照片,有时候与手机使用低ISO拍摄的照片噪点水平接近——而这个“有时候”,就是“等效光圈”相同的时候。

再给大家聊聊“全幅”和“非全幅”的区别

▲来自@兰拓相机租赁 的样张:三星S7 Edge的ISO 1600与索尼A7SII的ISO 64000画面噪点基本相当。

* 本段,我们是在像素均一化的前提下比较噪点。即把高像素相机拍摄照片,先缩小到和低像素相机一样,再进行比较。这相当于进行同尺寸打印,可以忽略像素密度的差别。

** 对于相机的信噪比,除了受散粒噪声影响外,还会受到感光元件读取/传输噪声等因素的影响,但这并不是本文的讨论重点,所以恕不展开。

如果你还没看懂的话,直接记住结论就好了:我们可以通过“等效系数”粗略比较不同画幅相机+镜头的视角、虚化能力和弱光信噪比。比如下图所示的两款镜头,他们具有基本相同的等效规格(约为50mm F2.1),通光孔大小相同(很直观吧)。虽然对应机身的感光元件尺寸差别很大,但实际拍摄的虚化能力和弱光信噪比是基本相当的。

再给大家聊聊“全幅”和“非全幅”的区别

▲同样来自@兰拓相机租赁 ,左边是富士XF 35/1.4 R(APS-C画幅),右边是富士GF 63/2.8 R WR(44×33画幅)。

再给大家聊聊“全幅”和“非全幅”的区别

再给大家聊聊“全幅”和“非全幅”的区别

所以,“底大压死人”更严谨地说法是“等效光圈”压死人。因为有徕卡50/0.95、75/1.25,适马14/1.8、20/1.4,佳能50/1.2、85/1.2等规格镜头,所以135全画幅在虚化能力、弱光信噪比方面就有巨大的优势。(完)

小编注:本文作者@相机笔记 的微信公众号——相机笔记,微信搜索“xiangjizhuanjia”,微博:@ETPHOTOS。

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20评论

  • 精彩
  • 最新
  • 看似讲了很多,但是并没有什么干货

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    每个人的知识背景不一样,可能对您来说,这些都是常识性的东西。

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  • 看了半天不知道楼主要表达什么 每个明确结论 乱七八糟

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    从①到⑦就是明确的结论,感谢关注

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  • “等效光圈”无非就是对不同焦距镜头的一个简略的景深换算系数,且很粗略。信噪比嘛,当然是看单个感光元件的面积。

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    我们认为,建立在像素均一化的前提下,等效概念也可以用于比较信噪比

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    噪声来源很多,均一化不了的。

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  • 好一个“非”全幅 [喜极而泣]

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  • 烂托就算了.......

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  • 还是那话,干什么活儿上什么机,大部分情况下商拍不用大底是对甲方和自己职业生涯的不负责任。但想买旅行日用机的看了别人忽悠想都不想就上全幅,也是对自己的颈椎和手腕和旅途愉快不负责任。。。

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  • 中画幅直接无视

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  • 终于明白了许多,但我还是继续用APS-C的。

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  • 基本上讲等效的明里暗里都是为了diss 非全幅的,商拍发烧当然得全幅甚至中画幅,日用机iso3200下能看就行了,重要的是对焦快准狠和轻便。

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  • 然而还是看不懂- -

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  • 前阵子在外滩看家位老法师,在用似乎是大画幅的箱子拍照。。。真·法师呀!

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  • 看不太明白!

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  • 大底不一定好,但是没有错

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  • 话虽这样说,5d3甚至5d4的高iso画质依旧比A7S和A7S2差,而且差很多。

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  • 我是作为一个 小白来学习了~ 比较生涩 不过算作巩固 感谢

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  • 你总结的还不够,没有深度分析,没有结合现状分析,所以别人不爱看

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