Hallo,
ein Forenmitglied schrieb mich an, dass vom Vortragenden auf der letzten Hagener Onlineveranstaltung geäußert worden sei, dass mit einer Kamera mit 14 MP Cilien nicht "gut darstellbar" seien. Ich konnte an der Veranstaltung nicht teilnehmen und weiß insofern auch nicht, ob das genau so geäußert wurde. Mich hat das insofern etwas verwundert, als ich mich an Diskussionen hier im Forum vor Jahren erinnere, in denen oft die Ansicht vertreten wurde, dass in der Mikrofotgrafie deutlich weniger Megapixel erfordelich seien, da die Auflösung der Optik hier der limitierende Faktor sei.
Herzliche Grüße
Peter
Hallo Peter,
nur kurz, Thilos Aussage im Vortrag deckt sich mit dem was er zum sampling theorem in seinem Artikel S.7 unten schreibt: https://www.researchgate.net/publication/349640735_Perfect_oblique_illumination (https://www.researchgate.net/publication/349640735_Perfect_oblique_illumination), es ging m.E. nach vornehmlich um die Verwendung von Zwischenoptik im Vgl. zum "Ofenrohr"
Die hiesige Diskussion an welche ich mich noch erinnere war: https://www.mikroskopie-forum.de/index.php?topic=23337.0 (https://www.mikroskopie-forum.de/index.php?topic=23337.0)
Beste Grüße Stefan
Hallo Stefan
Danke für den Hinweis, dann befasse ich mich noch einmal damit. Mir war jetzt weder die genaue Aussage noch deren Begründung auf der oben erwähnten Veranstaltung bekannt. Ich hatte nur frühere Diskussionen im Hinterkopf, in denen es oft hieß, dass die hohen Pixelzahlen modernerer Kameras in der Mikroskopie keine wirklichen Vorteile brächten.
Insofern verwundert mich, dass die Mikroskophersteller auch heute noch im Preissegment um 2000 und mehr EUR Kameras auch "nur" 7 oder 8 MP anbieten.
Herzliche Grüße
Peter
Hallo Peter,
bei diesen (es gab noch andere) Diskussionen redeten (2015) einige viel zu oft aneinander vorbei, was, wie bei anderen Diskussionen hier auch, um diese Zeit leider viel zu oft zu Missverständnissen und -stimmungen führte. (Ich für meine Teil habe mich damals hier recht zurückgezogen).
Auch bei der aktuellen Frage hat jeder etwas andere Vorstellungen von den black boxes / Unbekannten in der persönlichen "Gleichung"; will sagen z.B. Sensorgüte und Kamerasoftware werden nicht einbezogen, bzw. es gibt darüber auch keine sichere, einfach zugängliche Erkenntnis, was naturgemäß zu anderen Beobachtungen und Ansichten führen kann.
Beste Grüße Stefan
Hallo, Peter, Stefan,
ich war auch dabei und habe auch die Frage gestellt, wie man das ausrechnet.
Habe aber die Antwort vom Thilo nicht verstanden.
Thilo schreibt: Siehe Linkhinweis:
https://www.researchgate.net/publication/349640735_Perfect_oblique_illumination
Seite 7
zitiert:
"
Kontrast und Sampling
Der Bildkontrast des Mikroskops ist untrennbar mit der mikroskopischen Auflösung verbunden. Feine Details erfordern einen hohen Kontrast, um vom Auge wahrgenommen zu werden [23]. Bei modernen Halbleiter-Bildsensoren hat auch deren Geometrie einen Einfluss auf den Kontrast im Foto. So werden diagonal verlaufende, periodische Strukturen mit einem digitalen Fotosensor weniger kontrastreich wiedergegeben als solche, die parallel zur Pixelanordnung verlaufen (Abb. 6). Der Verfasser wurde gelegentlich um Rat gebeten, wenn mit einer bestimmten Adaption einer Digitalkamera mit einem Labormikroskop die mit dem Auge gesehenen, feinen Details in Digitalfotos nicht abgebildet waren. Der Grund ist stets eine zu gering gewählte Nachvergrößerung des Kameraadapters, welche keine scharfen Bilder ergab.
Häufig wurden Digitalkameras mit zu geringer Anzahl von Pixeln gewählt
und oder
eine geringe Nachvergrößerung, einfach oder Verkleinerung, um das gesamte Sehfeld im Okular auf den Sensor abzubilden.
Das Sampling-Theorem ist eine wichtige Forderung, welche besagt, dass die Breite der Beugungsfigur in der Bildebene mindestens von zwei Pixeln des Kamerasensors erfasst werden muss. Bei vielen Digitalkameras kommt heute ein Farbsensor mit einer (meist quadratischen) Anordnung der farbempfindlichen Pixel zum Einsatz, die als Bayer-Matrix bezeichnet wird (Abb. 6, unten). Bei diesen Kameras muss die gesamte Einheit von vier benachbarten Farbpixeln als ein Bildelement aufgefasst werden, da zwischen ähnlichen Farbkelementen nicht dieselbe Farbinformation gefunden wird.
Dies bedeutet, dass für solche Farbkameras nur die halbe vom Hersteller angegebene Anzahl der Farbpixel für Länge und Breite des Sensors in die Abschätzung zur Erfüllung des Sampling-Theorems eingeht, einem Viertel der Gesamtzahl der Pixel.
Ist das Sampling-Theorem nicht erfüllt, können Digitalfotos Details an der Auflösungsgrenze nicht wiedergeben.
Aus der Forderung des Sampling-Theorems ergibt sich für die Adaption der Digitalkamera einerseits eine minimal erforderliche Nachvergrößerung des Bildes durch den Kameraadapter. Andererseits ergibt sich aus der Forderung, das Sehfeld möglichst vollständig abzubilden, auch eine minimale Anzahl von (Farb-)Pixeln.
Der Fotoadapter erfordert eine Nachvergrößerung von 1,6-fach für eine digitale Spiegelreflexkamera mit APS-C Sensor (22×15 mm) oder 2,2-fach für eine Vollformatkamera,
um bei einer typischen Breite von 3,5 µm der farbempfindlichen Pixel das Sampling-Theorem zu erfüllen.
Dies entspricht nicht zufällig der Vergrößerung gängiger Fotoadapter moderner Forschungsmikroskope.
Die Anzahl der Pixel entspricht demnach mindestens 20-24 Megapixel, um mit hochauflösenden Objektiven das Sampling-Theorem zu erfüllen und gleichzeitig den Durchmesser des Sehfelds abzubilden.
Die beliebte Offenrohr-Adaptation ohne Zwischenoptik erfüllt das Sampling-Theorem demnach nicht.
Dies ist der eigentliche Grund, warum sie keine befriedigende Abbildung liefert.
"
Zitat - Ende
------
Ich verstehe es gerade nicht:
20MP
3:2(Vollformat,APSC) (15:10) Format: 20 MP entspricht ungefähr 5477 x 3651 Pixel.
4:3(MFT) (12:9) Format: 20 MP entspricht ungefähr 5164 x 3873 Pixel.
Pixelgröße:
Vollformat 36x24mm; Pixelgröße: 24mm(Höhe) /3651 = 0,0065mm = 6,5µm
APSC 22,2x14,8 mm; Pixelgröße: 14,8mm(Höhe)/3651 = 0,00405mm = 4,1µm
MFT 17,3x13mm; Pixelgröße: 13mm(Höhe) / 3873 = 0,00335mm = 3,4µm
Ein Pixel auf dem Chip hat rund 4µm = 0,004mm
Zwei Pixel haben eine Breite von 8µm
Geißel Bakterie 5-20nm, zu klein
Wimpertierchen: Die Wimpern selbst sind etwa 0,2 Mikrometer dick und 10 Mikrometer lang.
Das dürfte die Auflösungsgrenz von einem Lichtmikroskop sein.
Wimpern, Cilien auf dem Chip auflösen:
10fach Objektiv = 10 x 0,2µm = 2µm(das wird nicht gehen)
100fach Objektiv = 100 x 0,2µm = 20µm(das sollte doch gehen, 8µm sind zwei Pixel oder müssen es 16µm sein, wegen dem Bayer-Sensor?
Wo ist der Denkfehler oder passt das, warum Nachvergrößerung?
Vielleicht liest das ja der Thilo, und kann das genauer erklären.
Seite vom Thilo:
https://microinformatics.net/index.php/de/blog
Liebe Grüße
Rudolf
Hallo Peter, zu Deiner Frage warum die ,,Mikroskop-Kameras" so eine geringe Auflösung bieten. Da muss man die Sensorfläche betrachten, die ist um das Vielfache kleiner als bei APSC oder gar Vollformat.
Dann sind die 8 schon wirklich viel😆
Liebe Grüße
Gerhard
Hallo,
wenn das in der Theorie so sein sollte, dann wäre es doch ein Leichtes, dafür ein paar Fotobeispiele hier einzustellen. Kamera mit 24 Megapixel versus Kamera mit 5 Megapixeln im direkten Vergleich.
Dann lasse sogar ich mich (vielleicht) bekehren.
Gruß
Peter
Hallo,
Zitat...dass mit einer Kamera mit 14 MP Cilien nicht "gut darstellbar" seien
da müsste man tatsächlich genauer wissen was diskutiert wurde. Bezog es sich auf eine spezielle Art der Kamera-Adaption (z.B. die vom Vortragenden zu Recht kritisierte zwischenoptiklose "Ofenrohradaption")?
Zitatbei diesen (es gab noch andere) Diskussionen redeten (2015) einige viel zu oft aneinander vorbei, was, wie bei anderen Diskussionen hier auch, um diese Zeit leider viel zu oft zu Missverständnissen und -stimmungen führte.
Auch bei der aktuellen Frage hat jeder etwas andere Vorstellungen von den black boxes / Unbekannten in der persönlichen "Gleichung"; will sagen z.B. Sensorgüte und Kamerasoftware werden nicht einbezogen, bzw. es gibt darüber auch keine sichere, einfach zugängliche Erkenntnis, was naturgemäß zu anderen Beobachtungen und Ansichten führen kann.
Das ist vollkommen richtig, wenn man über ein in der Praxis so komplexes Thema diskutiert muss man erst einmal über die technischen Randbedingungen einig sein.
Das beginnt damit dass der Informationsgehalt des Mikroskopbildes (und damit die notwendige Kamerapixelzahl) bereits vom Objektiv abhängt, speziell vom Verhältnis Objektivvergrößerung/NA. Es ging in der Diskussion sicher um den Bereich maximaler Auflösung, also hoher NA. Das hier "übliche" Objektiv 100/1.25 hat rechnerisch eine Auflösung von 0.22 µm, Bildseitig entspricht das 22 µm. Wenn man als Bildkreisdurchmesser mindestens 18 mm annimmt, passen max. 820 solche gerade noch aufgelösten Strukturen in den Bilddurchmesser. Wenn man stattdessen ein "modernes" Objektiv 40x/1.20 oder 40x/1.30 betrachtet, passen hier bei vergleichbarer Auflösung (ich habe jetzt den Mittelwert NA 1.25 genommen) durch die geringere Objektivvergrößerung etwa 2050 Strukturen in den gleichen Bilddurchmesser. Entsprechend höher müsste die Kamerapixelzahl höher sein.
Wenn man jetzt beim "Standardobjektiv" 100/1.25 bleibt und die angesprochene 14 MP-Kamera betrachtet:
Diese hat bei einem Bildformat 3:2 etwa 4600x3070 Pixel. Üblicherweise werden Kameras so adaptiert dass der Bildkreis nicht mehr zu sehen ist, bei einem APS-C Sensor entspräche das mit 10x-Okuar einem Kameraobjektiv von etwa 40 mm, oder bei okularloser Adaption einer Vergrößerungsoptik 1.5x. Bezogen auf den ganzen Bildkreisdurchmesser von 18 mm deckt die Kamera dann 5530 Pixel ab (Diagonale des Sensors), also rechnerisch 6.7 Pixel je aufgelöster Struktur. Das ist auf jeden Fall deutlich mehr als das Sampling-Theorem mit mindestens 2 Pixel fordert. Selbst wenn man für den Bayer-Sensor um einen Faktor 2 mehr Pixel als notwendig betrachtet.
Aber auch die pauschale Annahme, dass man durch die Lücken bei den Farbsensoren der RGB-Sensormatrix nur die halbe Auflösung erreicht, ist nicht ganz richtig. Zumindest für farblose oder farbarme Objekte wie zahlreiche Phasenobjekte. Hier erzeugen alle Farbpixel zusammen die lückenlosen Grauwerte für das Bild. Natürlich muss man das Bild dann auch entsprechend aus dem RAW-Format optimal nutzen und darf sich nicht auf eine "consumerfreundliche" JPG-Komprimierung der Kamera mit deutlicher Rauschminderung und Kontrasterhöhung verlassen.
Noch eine Anmerkung zu den erwähnten relativ geringen Pixelzahlen professioneller Mikroskopkameras:
Da liegt der Schwerpunkt teilweise sicher etwas anders als im Amateurbereich. Einerseits wird da oft nicht versucht den letzten Millimeter des Bildkreises abzubilden (und dadurch stehen mehr Pixel für Detailauflösung zur Verfügung als die reine Gesamtpixelzahl vermuten lässt), andererseits sind andere technische Daten leistungsfähiger als bei Consumer-Kameras.
Z.B. sind bei den Zeiss-Axiocams die Sensoren gekühlt was zu weniger Rauschen führt. Das ist speziell bei der Video-/Livebildfunktion wegen der sonst starken Sensorerwärmung wichtig, und weniger Rauschen verringert die Notwendigkeit mehr Pixel als nach Sampling-Theorem erforderlich zu verwenden. Videoaufnahmen habe keine reduzierte Auflösung im Gegensatz zu typischen Consumer-Kameras (insofern müsste man beim Vergleich der Pixelzahl hier die angegebene Sensorgröße deutlich reduzieren). Und die Sensoren verwenden einen Global-Shutter was in Verbindung mit den möglichen kurzen Belichtungszeiten von 1/10000 s oder sehr hohen Video-Bildraten bei bewegten Objekten von Bedeutung ist.
Das alles kann man natürlich unnötig finden, aber eben nicht jeder professionelle Nutzer.
Hubert
Zitat von: rlu in Mai 24, 2025, 13:40:52 NACHMITTAGSDie beliebte Offenrohr-Adaptation ohne Zwischenoptik erfüllt das Sampling-Theorem demnach nicht.
Dies ist der eigentliche Grund, warum sie keine befriedigende Abbildung liefert.
Zitat von: Lupus in Mai 25, 2025, 12:38:12 NACHMITTAGSda müsste man tatsächlich genauer wissen was diskutiert wurde. Bezog es sich auf eine spezielle Art der Kamera-Adaption (z.B. die vom Vortragenden zu Recht kritisierte zwischenoptiklose "Ofenrohradaption")?
Hallo Rudolf, Hubert,
die optiklose Adaption wird in Euren Beiträgen aus meiner Sicht unverdient in die optische Schmuddelecke gestellt. Bei den Mikroskopen mit Unendlichoptik werden die Objektivfehler sehr gut durch die Tubuslinse korrigiert, d.h. man hat ein sehr gutes Zwischenbild verfügbar. Wenn man dann noch einen Sensor mit passender Größe wählt (z.B. mft für Mikroskope mit den gebräuchlichen 22mm bzw. 23mm Bildfeldgröße) hat man eine gute Bildfeldabdeckung in Kombination mit ausreichend Pixeln (z.B. 20MPx bei den meisten aktuellen mft-Kameras).
Ich kann im praktischen Einsatz auch keinen Unterschied entdecken zwischen optiklos adapierter mft-Kamera und Vollformatkamera mit Anpassungsoptik. Ich habe die unten gezeigten Bilder schon einmal in einem anderen Thread gezeigt, als Beispiel für einen Vergleich Vollformat (Nikon Z8) und mft (Panasonic G9). Ich sehe da keinen Unterschied in der Bildqualität.
Aufnahme ist mit einem Leica HC PL Fluotar 10x/0.3, welches ähnliche Anforderungen an die erforderliche Pixelzahl stellt wie ein 40x/1.2. Objektive, mit denen hier die meisten hochauflösenden Bilder gemacht werden (100x, 63x), sind in Bezug auf erforderliche Pixel weniger anspruchsvoll, d.h. mit einer halbwegs aktuellen DSLR/DSLM Kamera ist man heute immer auf der sicheren Seite in Hinblick auf die notwendige Pixel-Auflösung.
LG
Jürgen
Gesamtansicht:
vergleich_gesamt.jpg
Detailansicht aus der Bildmitte:
vergleich_detail.jpg
Hallo Jürgen,
ich habe die optiklose Adaption nicht in die optische Schmuddelecke gestellt, sondern mich nur auf das Argument von Thilo bezogen wenn dadurch keine gute Anpassung des Kamerasensors an den Bildfelddurchmesser erfolgt. Die Bildqualität von Unendlichoptik war nicht das Thema. Du hast Recht dass MTF-Kameras mit einer Sensordiagonale von etwa 21.6 mm gut passen, viele andere Kameras wie u.a. die hier wohl beliebten Canon-APS-C aber weniger.
Hubert
Ich muss dem Paper in einem wichtigen Detail widersprechen, nämlich in der falschen Benutzung des Sampling-Theorems, aber dadurch wird sein Argument stärker: Man braucht noch mehr Pixel, als er sagt, weil Pixel kein Nyquist-Shannon-Sampling machen, sondern sie machen erst eine Faltung (weil sie nicht unendlich klein sind), und dann das Sampling:
Hier der Fall für monochrom:
https://www.moria.de/tech/image-sensors/mtf/
Bei Farbe wird es nochmal deutlich komplexer, und bei Verwendung eines low pass Filters nochmal.
Viele Diskussionen finden zwischen Theoretikern und Praktikern statt. Wenn man die Faltung ignoriert, gibt es Streit. Wenn man sie mit einbezieht, sind sich beide einig. :-)
Visuell ist die Bewertung schwierig. Letztlich geht es um die Frage des Gradienten an Kanten. Das Paper hat absolut Recht, dass man natürlich ein wunderbares SNR braucht, wenn man ans Limit will. Nur dann kann man in Software alles aus dem Bild rausholen, was drin ist.
Michael
Lieber Michael(mhaardt),
danke für deinen Beitrag.
Kannst du erklären, möglichst verständlich, um was es in dem Artikel geht, was eine Faltung ist.
SNR ausschreiben.
Ich habe ja Berührpunkte mit der Elektronik.
Obwohl das scheinbar unterschiedliche Dinge sind, gibt es da auch Verbindungen.
Beim Oszilloskop gibt es u.a. Bandbreite(z.B.: 100Mhz), Abtastrate(z.B.: 2Gsa/s) und einen Tiefpass-Filter.
Der Tiefpass in einem Oszilloskop ist absichtlich eingebaut worden und dämpft die hohen Frequenzen.
Das vermindert die Bandbreite.
Die Abtastrate muss mindest doppelt so hoch sein wie die höchste Frequenz, sonst kommt es zu Abtastfehler, dem Aliasing.
Aliasing bedeutet, dass das diskrete Signal falsche Informationen über das ursprüngliche Signal enthält, da die höheren Frequenzanteile als niedrige Frequenzen interpretiert werden.
Die Bandbreite, also die höchsten Frequenzen müssen niedriger sein, also das was die Abtastraste leisten kann. Deswegen dämpft man die hohen Frequenzen mit einem Tiefpassfilter.
In der Praxis ist die Abtastraste nicht nur um den Faktor 2 höher, sondern meist wesentlich größer.
Wer sich dafür interessiert:
0x02 Oszilloskop - Bandbreite und Abtastrate (Abtasttheorem, Aliasing)
https://www.youtube.com/watch?v=rBBt7-foM74&ab_channel=Hex-Factory.
What is aliasing and the Nyquist theorem?
https://www.youtube.com/watch?v=IZJQXlbm2dU&ab_channel=AwesomeAcousticsinEnglish
Das Video zeigt sehr schön, wie Aliasing entsteht, wenn mit weniger als der doppelten Frequenz abgetastet wird. Was Abtastung ist, sieht man auch sehr schön.
Ist Abtastfrequenz und Signalfrequenz gleich ==> Ergebnis ist eine Gleichspannung
Bei Unterabtastung fa < 2xfs, dann kommt eine kleiner Frequenz raus als die Signalfrequenz fs hat.
Abtastfrequenz doppelt so groß wie Signalfrequenz. Zumindest die Frequenz stimmt
2025-05-27 10_38_53-What is aliasing and the Nyquist theorem_ - YouTube – Mozilla Firefox.jpg
Abstastfrequenz = Signalfrequenz. Ergebnis: Gleichspannung
2025-05-27 10_38_27-What is aliasing and the Nyquist theorem_ - YouTube – Mozilla Firefox.jpg
Abtastfrequenz < 2 Signalfrequenz. Ergebnis: langsamere Frequenz
2025-05-27 10_38_11-What is aliasing and the Nyquist theorem_ - YouTube – Mozilla Firefox.jpg
Liebe Grüße
Rudolf
Nebenbemerkung:(Nur für Elektroniker)
Wie mißt man die Abtastrate beim Oszi
https://youtu.be/fucKMSQPp0M?t=1961
Anzeige von Vektor auf Punkte(Dots)
Der Zeitabstand zwischen zwei Punkte ist die Abtastrate
min 33:00
Sampling Rate: 2GSa/s = 1s/2E12 = 500E-15 s oder 500ps
Der Abstand zwischen zwei Dots beträgt 500ps.
Eine Sinuswelle hat hier 18 Abtastabschnitte: T= 18x 500ps = 9E-9 = 9ns. f= 111 MHz.
Was mich wundert, dass es bei der relativ niedrigen Frequenz nicht mehr Abtastpunkte sind. Wäre das Signal komplexer, kriegt man schon einiges nicht mehr mit.
Das hat jetzt nichts mit Micsig zu tun.
Hallo,
etwas abstrakt:
2025-05-26 11_42_08-DeepSeek - Into the Unknown.jpg
2025-05-26 11_42_15-DeepSeek - Into the Unknown.jpg
2025-05-26 11_42_23-DeepSeek - Into the Unknown.jpg
2025-05-26 11_42_54-DeepSeek - Into the Unknown.jpg
2025-05-26 11_43_06-DeepSeek - Into the Unknown.jpg
2025-05-26 11_43_12-DeepSeek - Into the Unknown.jpg
https://www.youtube.com/watch?v=rBBt7-foM74&ab_channel=Hex-Factory
0x02 Oszilloskop - Bandbreite und Abtastrate (Abtasttheorem, Aliasing) - Hex Factory
min: 9:13
2025-05-26 12_07_47-0x02 Oszilloskop - Bandbreite und Abtastrate (Abtasttheorem, Aliasing) - YouTube.jpg
So weit ich das verstanden habe wäre der Hügel links bei fa noch Ok.
Bewegt er sich weiter rechts, Richtung 2xfa, dann wäre die maximale Frequenz überschritten.
Dann passieren Aliasing-Effekt. Weil sich der Berg wiederholt. Hier bei den niedrigen Frequenzen.
2025-05-26 12_07_47-0x02 Oszilloskop - Bandbreite und Abtastrate (Abtasttheorem, Aliasing) - YouTube2.jpg
Hallo Michael,
es ist richtig dass bei Verwendung des Grenzfalls des Sampling-Theorems, also dass man zwei Pixel zum Abtasten der Grenzauflösung benötigt, die Objektauflösung in der Praxis nicht funktioniert. Eben weil der theoretische Grenzfall mathematisch ideale Intensitätsverteilungen voraussetzt, und auch dann - negativ formuliert - gerade die Grenze der Nichterkennbarkeit erreicht ist. Dazu kommt dass die Position der bildabtastenden Pixel in Bezug auf die Original-Intensitätsverteilung bei diesem Grenzfall auch einen Einfluss hat. In der Praxis verwendet man mindestens 2.5 bis 3 Pixel.
ZitatDas Paper hat absolut Recht, dass man natürlich ein wunderbares SNR braucht, wenn man ans Limit will. Nur dann kann man in Software alles aus dem Bild rausholen, was drin ist.
Ein stark begrenzender zusätzlicher Faktor ist das Pixel-Rauschen. Dieses Problem lässt sich aber gerade durch Software nicht lösen, es ist ein weit verbreiteter Irrtum dass man durch Entrauschen und anschließend möglicher Kontrastverstärkung reale zusätzliche Informationen erhalten kann die nicht schon im Ursprungsbild enthalten sind.
Ich habe hier ein (synthetisches) Beispiel, wie sich eine Intensitätsverteilung zweier durch Beugung unscharfer Objektpunkte beim Abtasten mit wenigen Pixel verändert. Oben links das Originalbild mit relativ hoher Pixellauflösung, der blaue eingezeichnete Pfeil (auch in den anderen Grafiken) deutet jeweils den Mittelpunkt der punktförmigen Objekte an. Der Kontrast dieser Verteilung ist höher als das Rayleigh-Auflösungskriterium, es geht hier nur um das Prinzip.
In der ersten Reihe rechts oben das Ergebnisbild mit 2 Pixeln Abtastung für den Objektabstand. Die ohne Rauschen trotzdem z.T. unsymmetrische Helligkeitsverteilung der Pixel kommt daher, dass die Abtastung durch jedes Pixel die ganze darunter liegende Fläche in der Intensität integriert, das Pixelraster hier aber nicht symmetrisch zu den Objektpunkten liegt.
In der zweiten Reihe dann 3 Pixel Abtastung, in dritten Reihe 4 Pixel Abtastung. Bei 3 Pixel kann man Objekte normalerweise immer Auflösen, vorausgesetzt dass nahezu kein Rauschen vorliegt (rechts mit Rauschen wird die Erkennung von zwei symmetrischen Strukturen bereits problematisch).
Man muss sich klar machen, dass es nicht darum geht die beugungsbedingte Intensitätsverteilung genau darzustellen, denn die ist die Unschärfe die prinzipiell verhindert dass die beiden Objektpunkte real abgebildet werden. Das wäre nur in Grenzen durch Dekonvolution möglich, die setzt aber ein rauscharmes Bild mit starkem Oversampling voraus.
Abtastung durch 2-4 Pixel im Objektabstand.jpg
Hubert
Hallo,
hier ein Ansatz, sich dem Thema praktisch/theoretisch zu nähern:
2025-05-26 14_30_53-PowerPoint-Bildschirmpräsentation - [Präsentation1].jpg
2025-05-26 14_35_22-PowerPoint-Bildschirmpräsentation - [Präsentation1].jpg
Und weil immer Bewegung vorhanden ist: brownsche Molekularbewegung oder Bewegung vom Objekt oder Vibrationen, muss die Vergrößerung noch größer gewählt werden.
Die Frage ist natürlich jetzt reale Vergrößerung oder auch durch Nachvergrößerung.
Die Apertur muss natürlich so hoch sein, dass die Cilien getrennt voneinander aufgelöst werden.
https://www.teledynevisionsolutions.com/de-de/learn/learning-center/imaging-fundamentals/pixel-size-and-camera-resolution/
Liebe Grüße
Rudolf
Hallo,
basierend auf den Artikel und der Formel zur Bestimmung der Vergrößerung:
https://www.teledynevisionsolutions.com/de-de/learn/learning-center/imaging-fundamentals/pixel-size-and-camera-resolution/
2025-05-26 12_51_02-Pixelgröße und Kameraauflösung _ Teledyne Vision Solutions.jpg
2025-05-26 12_52_04-Pixelgröße und Kameraauflösung _ Teledyne Vision Solutions.jpg
Der Begriff "Camera Resolution" ist etwas unklar.
Gemeint ist das maximale Auflösungvermögen, wo zwei Punkte noch voneinander getrennt gesehen werden können. Das muss zuerst das Objektiv leisten und dann die Nachvergrößerung, um es auf den Sensor zu übertragen.
Beispiel:
2025-05-26 12_37_52-DeepSeek - Into the Unknown.jpg
2025-05-26 12_38_22-DeepSeek - Into the Unknown.jpg
Liebe Grüße
Rudolf
Stimmt alles, was Du schreibst. Beim Oszilloskop hast Du ein eindimensionales zeitliches Signal. Bei Bildsensoren hast Du ein zweidimensionales örtliches Signal und entsprechend Ortsfrequenzen, keine zeitlichen Frequenzen. Die zweite Dimension kannst Du aber vereinfachend erstmal ignorieren. Wenn Du Dir ein Linienmuster als zeitliches Signal vorstellst, wäre es eine Rechteckfrequenz.
Weiter vereinfachend kannst Du Dir die Pixel rechteckig vorstellen. Wenn Du damit ein Rechtecksignal abtastest, wird das Ergebnis ein Dreieckssignal sein (hier die Grafik bei "Bedeutung" anschauen):
https://de.wikipedia.org/wiki/Faltung_(Mathematik)
Bei AD-Wandlern hast Du Flash-Wandler und Delta-Sigma-Wandler. Erstere tasten punktweise ab, letztere intervallweise, und damit hast Du wieder genau das Thema der Faltung. Abhilfe: Mehr Abtastung. Und genau das macht ein Oszilloskop auch, wenn es nicht ganz billig war.
In der Diagnoalen sind die Pixel nun dreieckig, d.h. das gibt eine andere Faltung. Und ihr Abstand ist weiter, also sinkt die Grenzfrequenz.
Dann gibt es Mikrolinsen. Die sorgen letztlich für eine kissenförmige Apertur, d.h. die Faltung wird etwas ähnlicher zu einem Kreis.
Aliasing ist bei Farbe besonders hässlich, weil es Farbsäume gibt. Darum baut man in gute Farbkameras low pass Filter ein, die genau das Gleiche wie der Tiefpass beim Oszilloskop tun: Sie dämpfen hohe Ortsfrequenzen. Man kann das auch in Software machen. Die Kanten leiden natürlich darunter. Beim Oszilloskop hast Du dann vielleicht etwas Ringing an
steilen Flanken, und fragst Dich, ob das an der Messung liegt oder ob das wirklich so ist.
Mit all dem bist Du schon weit weg von Nyquist-Shannon: An der Grenzfrequenz ändert sich zwar nichts, aber am Kontrast. Am Oszilloskop wären es verschliffene Signalflanken und eine Schwächung der Amplitude, was Du oben ja auch beim Oszilloskop zitierst. SNR = Signal/Noise Ratio = Signal/Rausch-Verhältnis. Wenn Du bei kleineren Amplituden auch noch Rauschen hast, siehst Du nichts mehr. Ist optisch genau so. Die Abhilfe ist Entrauschen durch mehr Signal, was aber nur bei statischen Bildern geht.
Man muss sich klarmachen, dass der Sensor ein Teil der Bildgebung ist, genau wie die Optik. Im Grenzbereich zeigt ein Oszilloskop auch nicht mehr das wahre Signal, sondern das, was es daraus macht.
Von daher hat das Paper im Kern Recht: Man braucht mehr Pixel, auch wenn es naiv betrachtet unsinnig erscheint. Aber das liegt nicht an der Grenzfrequenz, sondern an dem vorher schon fies absinkenden Kantenkontrast.
Die Webseite zeigt die Mathematik dahinter und wie man auf die Werte kommt, die als Faustformel angegeben werden. Mit mehr Pixeln wird der Gewinn immer kleiner.
Michael
Hallo,
noch eine Ergänzung zu der Grafik im Beitrag #13:
Zu der Anmerkung, dass die relative Position der Sensorpixel zum Objekt bei minimalem Pixelabstand (d.h. im 2 Pixel Grenzfall des Sampling-Theorem) die Objektdarstellung beeinflusst, habe ich den ungünstigsten und günstigsten Fall verglichen.
Obere Reihe (ähnlich wie bereits gezeigt) ungünstigste Abtastung des Bildes mit Pixelecken in Objektmitte (blaue Punkte),
untere Reihe der optimale Fall mit Abtastung durch Pixelzentrum in Objektmitte.
Im 2. Fall ist auch bei nur 2 Sensorpixel Objektabstand das Objekt gut erkennbar - was aber in der Praxis nur durch zufällige Streuung der Objektposition zustande kommt.
Abtastung 2 Pixel Objektabstand Rasterverschiebung.jpg
Hubert
Hallo Rudolf und Hubert,
ein Liniengitter
GITTER04neu-01-a1823x1200.jpg
Gitter_nah+1mm-PICT9066 Kopie-g50%-gr.jpg
habe ich aus unterschiedlichen Entfernungen fotografiert.
Von Bild zu Bild habe ich die Entfernung verringert, so dass immer mehr Pixel an der Abbildung beteiligt waren.
Der benutzte Sensor hatte ca. 83 Lp/mm.
Strichgitter mit A900 Kopie.jpg
Strichgitter mit A900-2- Kopie.jpg
Das unterste Bild zeigt das Ergebnis im "Nyquist Fall".
Erst beim Fotografieren des Bildes (55 Lp/mm) mit einem Sensor mit 83 Lp/mm entspricht das Ergebnis etwa dem vom Objektiv erzeugten Bild.
Mit der benutzten Kamera brauche ich also eine Überabtastung mit Faktor ca. 1,5. Es darf auch etwas mehr sein, wie die Bilder zeigen..
Viele Grüße,
Rolf
Hallo Rolf,
ZitatErst beim Fotografieren des Bildes (55 Lp/mm) mit einem Sensor mit 83 Lp/mm entspricht das Ergebnis etwa dem vom Objektiv erzeugten Bild.
Mit der benutzten Kamera brauche ich also eine Überabtastung mit Faktor ca. 1,5.
das Ergebnis ist aber nicht weit von dem bisher Diskutierten entfernt. Faktor 1.5 heißt etwa 3 Pixel statt 2 Pixel für die Abbildung der Objektivauflösung. Man darf nicht vergessen: Das Sampling-Theorem sagt nicht aus, dass bei dessen (knapper) Einhaltung ein Objekt perfekt objekttreu abgebildet wird, sondern nur dass die Grundeigenschaften aufgelöst, also erkannt werden.
Das ist vergleichbar mit dem Abbe-Auflösungskriterium, wonach Strukturen aufgelöst sind wenn neben der 0. Beugungsordnung auch die 1. Beugungsordnung vom Objektiv erfasst wird. In diesem Fall wird aber ein Rechteckgitter nur vereinfacht als periodische, sinusähnliche Struktur dargestellt. Die genauere Kantendarstellung des Gitters benötigt weitere, höhere Beugungsordnungen.
Bei Deinen Aufnahmen würde ich daher fast die 66 Lp/mm noch als in diesem Sinn aufgelöst ansehen, das entspräche etwa die von mir für die Praxis beschriebene Untergrenze von mindestens 2.5 bis 3 Pixel für die Objektivauflösungs-Abbildung. Wenn man bedenkt dass noch Auflösungsverschlechterungen durch die Bayer-Matrix und eventuell Überlagerungen durch kleinere Abbildungsfehler des Objektivs zu berücksichtigen sind, sind die Aufnahmen m.E. eine gute prinzipielle Bestätigung für das Nyquist-Kriterium. Auf jeden Fall nicht dafür, dass man immer mit erheblichem Übersampling arbeiten muss.
Hubert
Ich habe versucht, das bisher Gesagte in eine Tabelle zu gießen, unter folgenden Voraussetzungen:
(1) Die Auflösung d des Objektivs ist gegeben durch d=0,61*lambda/NA, wobei als Lichtwellenlänge lambda=550nm gewählt wurde.
(2) Das aufgenommene Bildfeld ist ein Quadrat von 15mm Seitenlänge, d.h. Bildfelddurchmesser ist 21,2mm
(3) Entsprechend Abtasttheorem müssen in den beiden Raumrichtungen jeweils 2 Pixel zum Abtasten von d zur Verfügung stehen.
(4) Alle 4 Bayer-Pixel stehen zum Abstasten des Signals zur Verfügung
Ich habe die Tabelle für absolute High-End-Objektive erstellt. Bei Objektiven mit gleicher Vergrößerung und kleinerer Apertur (Fluotar, Achro-Plan, N-Plan, ..) sinkt der Pixelbedarf mit dem Quadrat der Apertur. Man sieht in der Tabelle, dass speziell für die Objektive mit höchster Auflösung (und somit hoher Vergrößerung) der Pixelbedarf recht klein wird.
Die genannten Pixelzahlen werden überschätzt, weil
(1) die Rechnung von einem perfekten Präparat ausgeht, welches in der Praxis eher selten vorliegt.
(2) die Rechnung von inkohärenter Beleuchtung ausgeht. Bei kohärenter Beleuchtung (zugezogener Kondensor, schiefe Beleuchtung, ..) sinkt die Auflösung, im Extremfall auf die Hälfte. Damit verbunden sinkt auch der Pixelbedarf der Kamera.
Die genannten Pixelzahlen werden unterschätzt, weil man
(1) für den Bayer-Sensor eventuell nicht 4, sondern nur 2 Pixel (z.B. die zwei grünen) einbeziehen will
(2) eventuell eine Über-Abtastung durchführen will.
(3) den Sensor nicht immer perfekt an die 15mm Kantenlänge des Bildfeldes adaptieren kann. Pixel, die in überstehenden Rändern zu liegen kommen, verliert man dann. Falls ein größeres Bildfeld aufgenommen werden soll (z.B. 23mm Bildfelddurchmesser), steigt der Pixelbedarf natürlich auch.
pixelbedarf.jpg
Hallo Jürgen,
rechnest du das so aus?
Apo 100x/1.4
d=0,61*lambda/NA = (0,61 x 550nm) / 1,4 = 0,239µm
Pixelgröße = Auflösung x Vergrößerung /2,3 = 0,239µm x 100/ 2,3 = 10,39µm Pixelbreite
Fläche vom Sensor 15mm x 15mm
0,015m/10,39µm(je Pixel) = 1444 Pixel
Megapixel vom Chip der Größe 15mmx15mm = 1444^2 = 2,08MP OK
Apo 10x/0,4
d=0,61*lambda/NA = (0,61 x 550nm) / 0,4 = 0,839µm
Pixelgröße = Auflösung x Vergrößerung /2,3 = 0,839µm x 10/ 2,3 = 3,65µm Pixelbreite
Fläche vom Sensor 15mm x 15mm
0,015m/3,65µm = 4110Pixel
Megapixel = 4110^2 = 16,9 MP ?, du hast 13MP
Vollformat:
0,036mm/3,65µm= 9863 Pixel
0,024mm/3,65µm= 6575 Pixel
64MP VollFormatKamera
für die Sensoren nach System:
MFT 17,3mmx13mm
Vollformat 24mmx36mm
APSC 23,5 mm × 15,6 mm
die Megapixel ausrechen
Die Pixelgröße ist natürlich fest. Aber für diesen theoretischen Fall.
Vollformat für das Apo 10x/0.4
0,036mm/3,65µm= 9863
0,024mm/3,65µm= 6575
64MP VollFormatKamera
Lumix G9 versus Nikon Z8
habe das Gefühl, dass die G9 einen Ticken schärfer ist, bei ganz kleinen Details?
Liebe Grüße
Rudolf
Hallo Hubert,
Zitat aus Post 13: "Man muss sich klar machen, dass es nicht darum geht die beugungsbedingte Intensitätsverteilung genau darzustellen, denn die ist die Unschärfe die prinzipiell verhindert dass die beiden Objektpunkte real abgebildet werden. Das wäre nur in Grenzen durch Dekonvolution möglich, die setzt aber ein rauscharmes Bild mit starkem Oversampling voraus."
Wäre es möglich da Besserungen durch PixelShift zu bekommen, so wie das Steve Beats macht? Die Kameras verschieben teilweise nur 1/2 Pixel fürs PixelShiften.
Zum Thema gibt es auch bei Nikon Beiträge:
https://www.microscopyu.com/tutorials/matching-camera-to-microscope-resolution
LG Frank
Hallo Frank,
ZitatZitat aus Post 13: "Man muss sich klar machen, dass es nicht darum geht die beugungsbedingte Intensitätsverteilung genau darzustellen, denn die ist die Unschärfe die prinzipiell verhindert dass die beiden Objektpunkte real abgebildet werden. Das wäre nur in Grenzen durch Dekonvolution möglich, die setzt aber ein rauscharmes Bild mit starkem Oversampling voraus."
Wäre es möglich da Besserungen durch PixelShift zu bekommen, so wie das Steve Beats macht? Die Kameras verschieben teilweise nur 1/2 Pixel fürs PixelShiften.
welche Besserungen meinst Du? Für Dekonvolution?
Hubert
Ich vermisse die Betrachtung der Auflösung in der Diagonalen. Hier hat man bei quadratischem Pixelraster eine um Wurzel 2 geringere Pixelfrequenz. Die Tests mit Linien oben lassen diesen Fall auch aus.
Außerdem wies ich auf die Sensor-MTF hin. Man kann die Reduktion des Kontrasts schon vor Erreichen der Grenzfrequenz nicht ignorieren.
Michael
Hallo,
die Auflösung kann / sollte man tatsächlich im 45° Winkel ermitteln, da tun sich manche Sensoren schwerer, als andere.
s. mein Link zu microscopyu.com.
Anlage Bild daraus
LG Frank
Resolution-Limits microscopyu.com.jpg
Hallo Hubert,
leider wurde meine Antwort wieder mal verschluckt, nicht übermittelt, sehr ärgerlich.
Ich meinete die Erhöhung der Auflösung bzw. das Reduzieren des Rauschens durch PixelShift.
LG Frank
hallo mikrofotografen,
erstmal hat mich sehr gefreut, wie umfangreich dieses thema hier behandelt wird !
danke an alle.
meine geräte:
1. zeiss unendlich axioskop 50
2. alle a-plan-objektive 4x,10x,20x,40x,63x,100x (inkl. PH)
3. okulare e-pl 10x/20
4. touptec-kamera 14 Mpix (ohne mitgelieferten, miserablem steck-okular)
5. eine linse zum vergrössern (0,5x) damit mehr fläche auf den chip kommt
6. darauf direkt per c-mount die kamera (von 4.)
7. ODER direkt aufliegend der canon 700d-body (noch nur aufliegend, mit schwarzem
kontakte-schutz), denn zufällig ist das kamera-flansch zu chip-mass mit 44mm
genau passend zur bildebene über dem zeiss `foto-zylinder`
8. auch blitzen frohr nur schnelle bewegungen ein, ohne dass sich die detail-schärfe besserte.
9. ein fuss-schalter verhindert jegliches verwackeln (hände weg vom tisch u. mikro)
hervorzuheben ist meiner ansicht, dass es NICHT um das kamera-thema gehen sollte,
sondern NUR um die schärfe die im okular zu sehen ist. diese stimmt bei mir,
VOLLSTÄNDIG mit dem kamera-bild überein.
die unschärfe bei mir MUSS am mikroskop liegen,
also ganz sicher nicht an der kamera. auch die software (toupview) ist ok.
mein vergleich mit der canon 700d zeigte, dass nur der kontrast höher war,
die details aber nicht höher aufgelöst wurden.
genau DAS bestärkt meinen "mikroskop-schwerpunkt".
ich werde ein besseres 40er, 63er oder 100er objektiv bei der kommenden kornrade ausgeliehen bekommen,
mit dem ich meinen "verdacht" zu den "schickimicki"-objektiven bestätigen kann.
daraus ergibt sich natürlich die frage, wie ein paar mikroskopiker hier im forum,
(vor allem mit DIK) eine exorbitante auflösung von event. deutlich unter 0,2µ hinbekommt.
im letzten zoom zeigte ein teilnehmer ("rlu") noch welch gewaltiger (DIK-foto)- unterschied per
software hinzubekommen ist. ich gehe aber sicher davon aus, dass diese feinstrukturen schon
im `flauen ausgangs-foto` da gewesen sein müssen !
ciao,
güntherdorn
Hallo,
dass bei einem rechteckigem Pixelraster die diagonale Richtung etwas anders abgetastet wird als die vertikale oder horizontale ist eigentlich klar. Aber ich sehe den Unterschied nicht so gravierend, vor allen Dingen habe ich ja bereits argumentiert dass in der Praxis niemand genau mit dem Grenzfall 2 Pixel des Sampling-Theorems arbeitet, und auch bei der ungünstigsten Konstellation eher ein Faktor 2.5-3 zu Grunde gelegt wird. Insofern wird da m.E. ausreichend ein erhöhter Mittelwert verwendet.
Darüber hinaus ist das Thema richtungsabhängige Auflösung mit der Bayer-Matrix nicht ganz so einfach. Denn nur die roten und blauen Pixel haben in der Diagonale einen größeren Abstand, während die wichtigen, in doppelter Zahl vorhandenen grünen Pixel umgekehrt in der Diagonale einen geringeren Abstand haben. Die fehlenden Farb-Pixel der RAW-Daten werden dann noch mit nach verschiedenen Kriterien optimierten Algorithmen zum Bild interpoliert. Nur zu sagen dass diagonal die Auflösung um den Faktor √2 geringer ist erscheint mir zu einfach.
Hubert
Zitat von: Nochnmikroskop in Mai 27, 2025, 13:35:24 NACHMITTAGS...
Wäre es möglich da Besserungen durch PixelShift zu bekommen, so wie das Steve Beats macht? Die Kameras verschieben teilweise nur 1/2 Pixel fürs PixelShiften....
Hallo,
mit Pixelshift mache ich theoretisch aus einem 24 MPixel Sensor einen 96 MPixel Sensor,
der Pixelpitch wird von z.B. 4 µm auf 2 µm verringert. Bei den diskutierten Fällen sind die aber nicht nötig.
Viele Grüße,
Rolf
Hallo,
hier ein Linienmuster, das alle Richtungen bedient: ein Siemensstern.
Mein Siemensstern hat 180 Lp.
Das Bild zeigt einen 3-fach vergrößerten Ausschnitt.
Kreis 2 hat auf dem Sensor einen Umfang von 360 Pixeln.
a-g300%-DSC04839+Text.jpg
Viele Grüße,
Rolf
Leider ist das ein JPG, darum bin ich nicht sicher, was hier vom Sensor und was von der Komprimierung kommt. Viele kleine USB-Kameras liefern leider nur irgendwie komprimierte Formate, und sei es YUV mit subsampling. Das Problem hat man bei Systemkameras mit RAW nicht.
Kreis 2, also der zweite helle Kreis, hat bei mir einen Radius von ca 168 Pixeln. Hast Du das Bild digital 3x hochskaliert? Dann wäre die Frage, mit welcher Interpolation. Ein PNG, welches nur mit Debayering und Farbkorrektur aus dem RAW erzeugt wurde, ohne weitere Nachbearbeitung, wäre aussagekräftiger.
Michael
Hallo Michael,
dieses Bild hat eine Kantenlänge von 344 Pixeln.
a-g300%-DSC04839-d344Pixel.jpg
Multipliziert mit Pi und dividiert durch 3 erhalte ich für den äußeren Rand des Kreises 2 den Wert 360 Pixel.
Dateien im png-Typ können nicht hochgeladen werden.
Hier eine ohne Komprimierung gespeicherte jpg-Datei.
a-DSC04839.jpg
Gruß,
Rolf
Zitat von: rlu in Mai 27, 2025, 11:16:53 VORMITTAGrechnest du das so aus?
Apo 100x/1.4
d=0,61*lambda/NA = (0,61 x 550nm) / 1,4 = 0,239µm
Pixelgröße = Auflösung x Vergrößerung /2,3 = 0,239µm x 100/ 2,3 = 10,39µm Pixelbreite
Fläche vom Sensor 15mm x 15mm
0,015m/10,39µm(je Pixel) = 1444 Pixel
Megapixel vom Chip der Größe 15mmx15mm = 1444^2 = 2,08MP OK
Apo 10x/0,4
d=0,61*lambda/NA = (0,61 x 550nm) / 0,4 = 0,839µm
Pixelgröße = Auflösung x Vergrößerung /2,3 = 0,839µm x 10/ 2,3 = 3,65µm Pixelbreite
Fläche vom Sensor 15mm x 15mm
0,015m/3,65µm = 4110Pixel
Megapixel = 4110^2 = 16,9 MP ?, du hast 13MP
Lumix G9 versus Nikon Z8
habe das Gefühl, dass die G9 einen Ticken schärfer ist, bei ganz kleinen Details?
Hallo Rudolf,
den Pixelbedarf rechne ich so aus wie Du, allerdings habe ich den Faktor 2 für die Abtastrate genommen, anstatt 2,3 bei Dir. Deshalb der Unterschied von 13 zu 16,9MPx.
Deine Vollformatrechnung verstehe ich nicht, bei geeigneter Adaption ist der Pixelbedarf unabhängig vom Sensorformat. Vollformat wird ja optisch adaptiert und das Bildfeld des Objektivs entsprechend vergrößert.
Zu G9 versus Z8: Diese feinen Unterschiede würde ich nicht als signifikant betrachten, das kann auch auf einer leichten Fehlfokussierung basieren.
LG
Jürgen
Hallo Rolf,
zu Deinen beiden Testaufnahmen mit Liniengitter und Siemensstern:
Ich hatte das anfangs nicht genauer analysiert, aber diese Messung ist eigentlich nur eine MTF-Messung der Kombination Kameraobjektiv-Sensorpixel mit einem kontrastreichen Objekt. D.h. man verändert dabei nicht die eigentlich diskutierte Pixelabtastung des Beugungsbildes mit sehr geringem Kontrast (wie z.B. beim Rayleigh-Kriterium das die Auflösungsgrenze beschreibt).
Man könnte höchstens eine Änderung der Pixelauflösung vornehmen wenn man ein geeignetes Objektiv extrem stark abblendet um das Beugungsbild zu vergrößern, dann besteht aber das Problem dass man die Größe der Beugungsstruktur in Bezug auf die Pixelabtastung nicht kennt.
Hubert
Hallo,
Ich glaube nicht, dass nach dieser eingehenden theoretischen Diskussion die ursprüngliche Frage beantwortet ist. Ein konkretes Praxisbeispiel fehlt, also ein paar Bilder mit Cilien aufgenommen mit unterschiedliche Kameras.
Und was bedeutet dieses Zitat:
Zitatdass mit einer Kamera mit 14 MP Cilien nicht "gut darstellbar" seien.
Was wird mit nicht "gut darstellbar" gemeint? Ein Paar konkrete Bilder würde hilfreich sein. Und ist es egal um welche Cilien es sich handelt, von welche Ciliaten?
Beste Grüsse,
Rolf
Zitat von: rhamvossen in Juni 01, 2025, 16:00:37 NACHMITTAGSHallo,
Ich glaube nicht, dass nach dieser eingehenden theoretischen Diskussion die ursprüngliche Frage beantwortet ist. Ein konkretes Praxisbeispiel fehlt, also ein paar Bilder mit Cilien aufgenommen mit unterschiedliche Kameras.
Danke Rolf,
es geht mir wie dir. Es wurde viel theorietisiert, nun sollte die anschauliche Praxis folgen.
Gruß
Peter
Hallo Rolf,
ZitatUnd was bedeutet dieses Zitat:
Zitatdass mit einer Kamera mit 14 MP Cilien nicht "gut darstellbar" seien.
Was wird mit nicht "gut darstellbar" gemeint? Ein Paar konkrete Bilder würde hilfreich sein. Und ist es egal um welche Cilien es sich handelt, von welche Ciliaten?
Da warte ich schon die ganze Zeit darauf, dass jemand der dabei war beschreibt, wie das vom Vortragenden begründet wurde.
ZitatEin konkretes Praxisbeispiel fehlt, also ein paar Bilder mit Cilien aufgenommen mit unterschiedliche Kameras.
Den Aufwand würde ich nie treiben solange nicht vorher klar ist wo das Problem liegen soll.
Hubert
Hallo zusammen,
da ich diesen Beitrag verfolgt habe, möchte ich ein Beispielfoto mit einer 16 MP-Kamera zeigen. Der Unterschied zwischen dieser 16 MP-Kamera und einer 14 MP- bzw. 10 MP-Kamera ist aus meiner praktischen Sicht bis zu einer Bildgröße von A4 vernachlässigbar.
Grüße
Kurt
Hallo Kurt,
ZitatDer Unterschied zwischen dieser 16 MP-Kamera und einer 14 MP- bzw. 10 MP-Kamera ist aus meiner praktischen Sicht bis zu einer Bildgröße von A4 vernachlässigbar.
...das ist jetzt der 16MP Fuji-Sensor, kein Bayer-Sensor.
Wie sieht es aus bei 10x mit einem 10MP Sensor? Scheinbar steigt der Pixelbedarf, bei niedriger Vergrößerung?
Von Fujifilm entwickelter X-Trans ™ CMOS * 1- Sensor. Die Idee stammt aus der Filmtechnologie,
kontrolliert Moiré und erreicht gleichzeitig eine hohe Auflösung ohne den Einsatz eines Tiefpassfilters.Liebe Grüße
Rudolf
Nullius in verba
Ich weiß jetzt nicht welcher Korrekturfaktor noch Sinn macht.
Das ist erst einmal nur eine Tabelle. Berechnung wurde zuvor erklärt.
Hallo Rudolf,
Deine Tabellen ergeben wenig Sinn.
ZitatScheinbar steigt der Pixelbedarf, bei niedriger Vergrößerung?
Das ist eigentlich klar und wurde schon am Anfang der Diskussion erwähnt. Die objektseitige Auflösung ergibt sich ausschließlich durch die NA. Die bildseitige Auflösung ist nichts anderes als diese Auflösung multipliziert mit dessen "Nachvergrößerung" durch das Objektiv. Bezogen auf den gleichen Bildkreisdurchmesser (!) steckt also im Bild eines Objektivs geringer Vergrößerung (aber gleicher NA) eine größere Informationsmenge.
Deine Tabelle dagegen bezieht sich nicht auf den gleichen (nutzbaren) Bildkreisdurchmesser. Beim Objektiv 40x/0.4 gibst Du für APS-C Format 19 MP, für Vollformat 49 MP Pixelbedarf an. Das ist irreführend weil dabei die Bilder nicht an das Sensorformat adaptiert sind.
Hubert
Hallo Hubert,
ich kann ja den Vollformat-Sensor nicht in Scheiben kaufen.
Ich muss den ganzen nehmen.
Deshalb die Pixelanzahl für den ganzen Sensor hochgerechnet.
Was ich nicht einschätzen kann, wie man jetzt den Korrekturfaktor für deinen Beitrag zum Rauschen, oder dem der Kantenschärfe(Michael) oder der Bewegungsunschärfe(Vibrationen) oder dem Sensortyp anpassen müsste.
Liebe Grüße
Rudolf
Hallo Rudolf,
Zitatich kann ja den Vollformat-Sensor nicht in Scheiben kaufen.
Ich muss den ganzen nehmen.
daher gibt es die Möglichkeit, den Sensor mit Optik an den verfügbaren Bildkreisdurchmesser anzupassen. Außerdem gibt es die Kamerasensoren mit den wenigsten der genannten theoretischen Sensorpixelgrößen. D.h. entweder mache ich den Vergleich rein theoretisch, dann müsste auch der Bildkreis theoretisch optimal angepasst sein, oder ich verwende praxisnahe Werte. Letzteres "verbietet" Pixelgrößen von 12 μm oder Vollformatsensoren mit 6 MP.
Hubert