Картинка с максимальным разрешением: D0 b2 d1 8b d1 81 d0 be d0 ba d0 b8 d0 bc d1 80 d0 b0 d0 b7 d1 80 d0 b5 d1 88 d0 b5 d0 bd d0 b8 d0 b5 d0 bc картинки, стоковые фото D0 b2 d1 8b d1 81 d0 be d0 ba d0 b8 d0 bc d1 80 d0 b0 d0 b7 d1 80 d0 b5 d1 88 d0 b5 d0 bd d0 b8 d0 b5 d0 bc

Форматы файлов изображения: RAW, JPEG и другие

Файл в формате RAW соответствует своему названию — это файл «сырых», необработанных данных. Он содержит именно те данные изображения, которые захватил датчик камеры. Все настройки баланса белого, стиля изображения и так далее, которые вы применили, присоединяются к файлу изображения. Это означает, что в дальнейшем их можно будет изменить с помощью программного обеспечения для обработки файлов RAW, например Digital Photo Professional (DPP) от Canon или Adobe® Photoshop® (с актуальной версией подключаемого модуля Adobe Camera Raw) и не только.

Файл в формате RAW часто называют «цифровым негативом», так как данные можно обрабатывать и печатать различными способами, добиваясь различных результатов, совсем как негативы на пленочных камерах. Так же, как и пленочный негатив, файл RAW невозможно изменить. Если открыть файл RAW в приложении, обработать и отредактировать его и затем сохранить, на компьютере будет создан новый файл (обычно в формате JPEG или TIFF).

Исходный файл в формате RAW останется без изменений, и в любой момент его можно будет снова открыть и использовать для получения совершенно другого результата.

Название формата «RAW» не является аббревиатурой, его написание заглавными буквами сложилось исторически, при этом имена файлов RAW на камерах Canon не заканчиваются на «.RAW». Вместо этого, вплоть до появления камеры EOS M50 с новым процессором DIGIC 8, файлы RAW на камерах Canon сохранялись в формате .CR2. На некоторых камерах также предусматривались альтернативные форматы с более низким разрешением и «средним» (M-RAW) или «малым» (S-RAW) размерами файлов. Файлы этих двух типов обладают большинством преимуществ файлов RAW, но благодаря меньшему разрешению занимают меньше места в хранилище.

Процессор DIGIC 8 позволил использовать формат .CR3 и его подвид, формат C-RAW, который сохраняет то же самое разрешение, при этом сокращая размер файлов на 35–55% и экономя пространство на карте памяти. (Для этого, однако, C-RAW использует сжатие с потерями, то есть удаляет некоторую информацию об изображении. Вскоре мы остановимся на этом аспекте подробнее).

Файлы RAW, созданные камерами разных моделей, не совсем одинаковы, даже если сохраняются в одном и том же формате (CR2 или CR3). Именно поэтому программное обеспечение для обработки файлов RAW, например DPP, регулярно обновляется для поддержки новых моделей камер, и при покупке новой камеры мы настоятельно рекомендуем проверить наличие обновлений DPP и загрузить самую актуальную версию.

Некоторые камеры EOS позволяют обрабатывать изображения в формате RAW, используя саму камеру, что очень удобно для создания файлов JPEG с одинаковыми пользовательскими настройками (например, балансом белого, яркостью и шумоподавлением), а не встроенных параметров JPEG вашей камеры. У обработки файлов RAW на компьютере, а не с помощью камеры, есть свои преимущества — более широкий экран и более мощный процессор.

Преимущества формата RAW

• Максимальная гибкость при редактировании
• Широкий выбор настроек для редактирования после съемки
• 14-битные файлы: запись максимального диапазона цветов и тонов

Недостатки формата RAW

• Большой размер файла
• Необходимость в обработке (обычно на компьютере)

Как экспортировать из PowerPoint слайды с высоким разрешением (с высоким значением DPI) — Office

• 09/20/2021
• Чтение занимает 3 мин

• Применяется к:

  PowerPoint for Microsoft 365, PowerPoint 2019, PowerPoint 2016, PowerPoint 2013, PowerPoint 2010, Microsoft Office PowerPoint 2007, Microsoft Office PowerPoint 2003

В этой статье

Примечание

Office 365 ProPlus переименован в Майкрософт 365 корпоративные приложения. Для получения дополнительной информации об этом изменении прочитайте этот блог.

Вы можете изменить разрешение экспорта в Microsoft PowerPoint, сохранив слайд в формате изображения. Этот процесс включает два этапа: использование системного реестра для изменения настройки разрешения по умолчанию для экспортируемых слайдов, а затем фактическое сохранение слайда в виде изображения в новом разрешении.

Шаг 1. Изменение настройки разрешения экспорта

Важно!

Точно следуйте всем указаниям из этого раздела. Внесение неправильных изменений в реестр может привести к возникновению серьезных проблем. Прежде чем приступить к изменениям, создайте резервную копию реестра для восстановления на случай возникновения проблем.

По умолчанию разрешение экспорта слайда PowerPoint, которое вы хотите сохранить в виде изображения, составляет 96 точек на дюйм (dpi). Чтобы изменить разрешение экспорта, выполните указанные ниже действия:

1. Закройте все программы Windows.

2. Щелкните правой кнопкой мыши кнопку Пуск и выберите Выполнить. (Если используется Windows 7, нажмите кнопку Пуск и выберите пункт Выполнить.)

3. В поле Открыть введите команду regedit и нажмите кнопку ОК.

4. Найдите один из перечисленных ниже подразделов реестра, соответствующий установленной версии PowerPoint:

   PowerPoint 2016, 2019, PowerPoint для Microsoft 365

   HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Office\16.0\PowerPoint\Options

   PowerPoint 2013

   HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Office\15.0\PowerPoint\Options

   PowerPoint 2010

   HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Office\14.0\PowerPoint\Options

   PowerPoint 2007

   HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Office\12.0\PowerPoint\Options

   PowerPoint 2003

   HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Office\11. 0\PowerPoint\Options

5. Нажмите подраздел

   Параметры, выберите пункт Создать в меню Изменить, а затем нажмите Параметр DWORD (32 бита).

6. Введите ExportBitmapResolution и нажмите клавишу ВВОД.

7. Убедитесь, что выбран параметр ExportBitmapResolution, а затем выберите пункт Изменить в меню Редактировать.

8. В диалоговом окне Изменить значение DWORD выберите Десятичное число.

9. В окне Значение введите значение разрешения 300. В противном случае используйте параметры, указанные в следующей таблице.

   Десятичная величина	Полноэкранные пиксели (горизонтальные и вертикальные)	Широкоэкранные пиксели (горизонтальные и вертикальные)	Точки на дюйм (горизонтальные и вертикальные)
   50	500 × 375	667 × 375	50 точек на дюйм
   96 (по умолчанию)	960 × 720	1280 × 720	96 точек на дюйм
   100	1000 × 750	1333 × 750	100 точек на дюйм
   150	1500 × 1125	2000 × 1125	150 точек на дюйм
   200	2000 × 1500	2667 × 1500	200 точек на дюйм
   250	2500 × 1875	3333 × 1875	250 точек на дюйм
   300	3000 × 2250	4000 × 2250	300 точек на дюйм

   Примечание

   См. Раздел Ограничения для получения дополнительной информации при установке этого значения.

10. Нажмите OK.

11. В меню Файл выберите пункт Выход, чтобы закрыть менеджер реестра.

Шаг 2. Экспорт слайда как изображения

1. В PowerPoint откройте презентацию, а затем откройте слайд, который вы хотите экспортировать.

2. В меню Файл

   выберите команду Сохранить как.

3. В поле Тип файла выберите один из следующих форматов изображений:

   • Формат обмена графикой GIF (.gif)
   • Формат обмена файлами JPEG (*.jpg)
   • Изображение в формате PNG (*.png)
   • Изображение формата TIFF (*.tif)
   • Изображение в формате DIB (*.bmp)
   • Метафайл Windows (*.wmf)
   • Расширенный метафайл Windows (*.emf)

   Примечание

   Вы можете изменить место сохранения изображения в поле Сохранить в. Вы также можете изменить название изображения в поле Имя файла

   .

4. Выберите Сохранить. Откроется следующее диалоговое окно с запросом:

   Выберите Только текущий слайд. Слайд сохраняется в новом формате и разрешении в месте, указанном в поле Сохранить в.

5. Чтобы убедиться, что слайд сохранен в указанном вами разрешении, нажмите правой кнопкой мыши на картинку, а затем выберите Свойства.

Ограничения

Когда вы устанавливаете в PowerPoint значение реестра ExportBitmapResolution, для некоторых версий PowerPoint существует ограничение максимального значения DPI.

Максимальный DPI зависит от размера слайда. Формула: maxdpi (sqrt(100 000 000 / (ширина слайда * высота слайда)), где ширина слайда / высота слайда указывается в дюймах.

Например, для стандартного слайда 13,3″ х 7,5″ уравнение будет: sqrt (100 000 000 / (13,333 х 7,5) ) = 1000.

PowerPoint 2019, 2016, 2013 и 365

Нет фиксированного лимита DPI. Экспорт слайдов ограничен только размером получаемого растрового изображения. PowerPoint поддерживает создание растровых изображений до 100 000 000 пикселей (ширина х высота). Для стандартных широкоэкранных слайдов (13,3” x 7,5”) это означает максимальное значение DPI, равное 1000. Для стандартных широкоэкранных слайдов (10” x 7,5”) это означает максимальное значение DPI, равное 1155.

PowerPoint 2010 и предыдущие версии

Максимальное разрешение, которое PowerPoint может экспортировать, составляет 3 072 пикселя в зависимости от самого длинного края слайда. Например, стандартный слайд 10″ × 7.5″ имеет максимально эффективное значение DPI 307. Результат 3070 пикселей (10 × 307 = 3070) не превышает ограничение в 3072 пикселя. Тем не менее, любой параметр DPI, превышающий 307 точек для стандартного слайда, возвращается к пределу 3 072.

Десятичная величина	Пиксели (горизонтальные и вертикальные)	Точки на дюйм (горизонтальные и вертикальные)
307	3072 × 2304	307 точек на дюйм

Ограничение в 3 072 пикселя также применяется для программного сохранения слайда.

Например, следующий код программно сохраняет изображение с размерами 3072 × 2304 пикселя:

ActiveWindow.Selection.SlideRange(1).export
"c:\<filename>.jpg","JPG",4000,3000

Дополнительная информация

Для получения информации об изменении размера слайдов см. Изменение размера слайдов.

Форматы файлов изображения: RAW, JPEG и другие

Файл в формате RAW соответствует своему названию — это файл «сырых», необработанных данных. Он содержит именно те данные изображения, которые захватил датчик камеры. Все настройки баланса белого, стиля изображения и так далее, которые вы применили, присоединяются к файлу изображения. Это означает, что в дальнейшем их можно будет изменить с помощью программного обеспечения для обработки файлов RAW, например Digital Photo Professional (DPP) от Canon или Adobe® Photoshop® (с актуальной версией подключаемого модуля Adobe Camera Raw) и не только.

Файл в формате RAW часто называют «цифровым негативом», так как данные можно обрабатывать и печатать различными способами, добиваясь различных результатов, совсем как негативы на пленочных камерах. Так же, как и пленочный негатив, файл RAW невозможно изменить. Если открыть файл RAW в приложении, обработать и отредактировать его и затем сохранить, на компьютере будет создан новый файл (обычно в формате JPEG или TIFF). Исходный файл в формате RAW останется без изменений, и в любой момент его можно будет снова открыть и использовать для получения совершенно другого результата.

Название формата «RAW» не является аббревиатурой, его написание заглавными буквами сложилось исторически, при этом имена файлов RAW на камерах Canon не заканчиваются на «.RAW». Вместо этого, вплоть до появления камеры EOS M50 с новым процессором DIGIC 8, файлы RAW на камерах Canon сохранялись в формате .CR2. На некоторых камерах также предусматривались альтернативные форматы с более низким разрешением и «средним» (M-RAW) или «малым» (S-RAW) размерами файлов. Файлы этих двух типов обладают большинством преимуществ файлов RAW, но благодаря меньшему разрешению занимают меньше места в хранилище.

Процессор DIGIC 8 позволил использовать формат . CR3 и его подвид, формат C-RAW, который сохраняет то же самое разрешение, при этом сокращая размер файлов на 35–55% и экономя пространство на карте памяти. (Для этого, однако, C-RAW использует сжатие с потерями, то есть удаляет некоторую информацию об изображении. Вскоре мы остановимся на этом аспекте подробнее).

Файлы RAW, созданные камерами разных моделей, не совсем одинаковы, даже если сохраняются в одном и том же формате (CR2 или CR3). Именно поэтому программное обеспечение для обработки файлов RAW, например DPP, регулярно обновляется для поддержки новых моделей камер, и при покупке новой камеры мы настоятельно рекомендуем проверить наличие обновлений DPP и загрузить самую актуальную версию.

Некоторые камеры EOS позволяют обрабатывать изображения в формате RAW, используя саму камеру, что очень удобно для создания файлов JPEG с одинаковыми пользовательскими настройками (например, балансом белого, яркостью и шумоподавлением), а не встроенных параметров JPEG вашей камеры. У обработки файлов RAW на компьютере, а не с помощью камеры, есть свои преимущества — более широкий экран и более мощный процессор.

Преимущества формата RAW

• Максимальная гибкость при редактировании
• Широкий выбор настроек для редактирования после съемки
• 14-битные файлы: запись максимального диапазона цветов и тонов

Недостатки формата RAW

• Большой размер файла
• Необходимость в обработке (обычно на компьютере)

Широкоформатные обои на рабочий стол разрешением 1920*1080 и выше

Широкоформатные обои

Здесь вы найдете качественные заставки на рабочий стол, которые достойно украсят ваш компьютер. Ведь картинка на заставке отображает настроение, мечты, мировоззрение. У нас можно абсолютно бесплатно скачать самые лучшие обои на рабочий стол любого разрешения и формата. В данный момент наиболее популярны широкоформатные обои для рабочего стола, а также full hd обои. Именно формат и разрешение экрана нужно принимать во внимание при выборе заставки. Если эти параметры не будут совпадать, то выбранная картинка, возможно, не совсем красиво отобразится у вас на рабочем столе. Поэтому мы сделали возможность обрезки картинок под нужный формат и разрешение. Наиболее популярные обои в следующих разрешениях: 1920×1080 и 1920×1200, 2560х1600, 1600х1200, 1366х768 и другие. Каждый из нас имеет собственное отношение к периодичности замены заставки на мониторе. Некоторые готовы менять картинки каждый день, некоторые спокойно пользуются стандартными фонами операционной системы. Тем не менее, из-за узкого выбора стандартных заставок предлагаемых ПК, пользователи вынуждены искать красивые обои в Интернете.

HD обои высокого качества

Мы созданы, дабы облегчить вам поиск этих заветных красивых картинок. Прекрасное качество изображений, широкий выбор категорий и форматов в сочетании с отсутствием портящих внешний вид водяных знаков, делают нашу коллекцию по-настоящему уникальной. Качественные обои высокого разрешения «Города» позволят вам побывать в самых отдаленных уголках мира и побродить по улицам знаменитых городов. Широкоэкранные обои «Животные» порадуют красотой застывших моментов из мира животных. Обои «Автомобили» позволят вам созерцать самые новые и роскошные марки авто, а заставки «Спорт» надоумят заняться самосовершенствованием. Кроме того, у нас вы найдёте картинки на такие темы, как «Любовь», «Парни», «Музыка», «Знаменитости», «Компьютеры» и множество других разнообразных категорий. Обои высокого разрешения в full hd формате позволят вам в полной мере насладиться минутами отдыха и могут стать для вас не только интересными, но и помочь украсить ваше рабочее место. Пролистайте наши картинки для заставки — и вы не пожалеете о потраченном времени. Остановившись на этом сайте, вы не захотите искать лучшее.

Широкоформатные новогодние обои 2560×1600 на рабочий стол, фото рождество:

Широкоформатные обои красивые заставки картинки качественные фото Лучшие обои HD обои фэнтэзи на Wallpapers-image.ru прекрасное украшение для вашего рабочего стола картинки фоны заставки для рабочего стола все отличного качества.

Очень красивые и качественные обои с девушками подойдут для любого монитора. Оригинальные расцветки и отличное качество помогут вам найти именно ваш стиль и наши обои еще долго буду радовать ваш глаз. Большие красивые обои с девочками

Скачайте на ваш рабочий стол обои прикольные высокого качества размеры 1280×1024 1366×768 1600×900 1680×1050 1440×900 1920х1080 2560×1440 2560×1600. Все картинки отбираются вручную и тщательно описываются они украсят ваш рабочий стол и поднимут вам настроение.

Фотографии котов картинки красивых кошечек фоны и обои пушистых кисок можно скачать на нашем сайте без регистрации. Есть все разрешения, максимальное 2560×1600 пикселей. Экзотические котята украсят ваш рабочий стол планшет или смартфон.

Качайте без регистрации потрясающей красоты обои природы высокого качества. Это фотографии красивых пейзажей, лесных массивов, горных ландшафтов картинки всех времен года есть обои огромного размера вся красота природы в чудесных обоях на рабочий стол.

Лучшие обои. Яркие обои со всего мира: достопримечательности городов мосты небоскребы соборы замки красивые панорамы обои с разрешением 2560×1600 пикселей и ниже. Скачать широкоформатные обои качественные обои картинки красивые заставки фото обои высокого качества

Самая большая фотография в Азии в таком высоком разрешении, что вы можете видеть лица людей

• Можно назвать это вершиной изображений с высоким разрешением.
• Изображение, созданное компанией Jingkun Technology, или BigPixel, было снято с вершины башни «Восточная жемчужина» в Шанхае, Китай.
• Компания заявила, что разрешение фотографии составляет невероятные 195 гигапикселей.
• Разрешение цифровых фотоаппаратов и смартфонов часто измеряется в мегапикселях или 1 миллионе пикселей, поэтому, например, 12-мегапиксельная камера может создавать изображения с общим количеством пикселей 12 миллионов.Но в данном случае мы говорим о гигапикселях или 1 миллиард пикселей.
• Щелкните ссылку ниже, чтобы попробовать функцию масштабирования самостоятельно.

Идет загрузка.

Вот краткая история неприлично большой картины.

Это детище компании Jingkun Technology, или BigPixel, снятое с вершины башни «Восточная жемчужина» в Шанхае, Китай.

Вопреки болтовне в социальных сетях на этой неделе, это не какая-то новая китайская спутниковая «квантовая технология».

Это очень и очень большая картина, и, по данным компании, ее изучили более 8 миллионов человек.

Компания заявила, что разрешение фотографии составляет 195 гигапикселей.

Разрешение цифровых фотоаппаратов и смартфонов часто измеряется в мегапикселях или 1 млн пикселей — например, 12-мегапиксельная камера может создавать изображения с общим количеством пикселей 12 млн. Но в данном случае мы говорим о гигапикселях или 1 миллиард пикселей.

BigPixel считает, что его фотографии более чем в 2000 раз точнее тех, что сняты обычной камерой, и что его 360-градусный снимок солнечного дня в Шанхае является третьей по величине фотографией в мире и крупнейшей фотографией в Азии.

Компания заявляет, что это коллекция изображений, сделанных за несколько месяцев и интегрированных с использованием технологии сшивания изображений.

BigPixel сообщает, что это его первая панорама с сотнями миллиардов пикселей. Результатом является неземная, сверхъестественная, тревожная способность увеличивать масштаб так близко к забывчивому человеку на улице, что вы можете буквально видеть выражение его лица, что делает очевидным потенциал этой технологии для скрытого наблюдения.

Предел разрешения алгоритмов анализа изображений

Подготовка клеток HMEC-1 для флуоресцентной визуализации

Клетки HMEC-1 фиксировали с использованием 1,7% (мас. / Об.) Параформальдегида (Электронная микроскопия) при комнатной температуре и подвергали проницаемости путем инкубации с 0,02% ( w / v) сапонин в фосфатно-солевом буфере (PBS) в течение 10 мин при комнатной температуре. Затем клетки предварительно блокировали 3% бычьим сывороточным альбумином (BSA) в PBS, инкубировали с первичным антителом против клатрина (мышиный моноклональный X22, каталожный номер ab2731, Abcam, разведенный в 1000 раз в 1% BSA / PBS) в течение 25 минут в комнате. температуры и обработали козьей сывороткой, разбавленной в 50 раз. Связанное первичное антитело выявляли обработкой меченным Alexa 555 антимышиным IgG (каталожный № A-21424, Thermo Fisher Scientific, разбавленный в 750 раз 1% BSA / PBS) в течение 25 минут при комнатной температуре. Клетки дважды промывали PBS между каждой инкубацией и, наконец, перед визуализацией погружали в 1,5 мл 1% BSA / PBS.

Визуализация с помощью флуоресцентной микроскопии

Фиксированные клетки HMEC-1 получали с помощью инвертированного эпифлуоресцентного микроскопа Zeiss (Axiovert 200M), оснащенного объективом Plan Apo 63 × (1,4 NA) (Carl Zeiss) с использованием камеры CCD (Orca ER, Hamamatsu) .Образец освещали с помощью широкополосного светодиодного освещения (X-Cite 110LED, Excelitas Technologies), фильтрованного через стандартный набор фильтров Cy3 (Cy3-4040C-ZHE M327122 Brightline, Semrock). Сигнал от образца также был отфильтрован через этот набор фильтров до того, как он был получен камерой.

Подготовка клеток BS-C-1 для визуализации сверхвысокого разрешения

Клетки BS-C-1 (CCL-26, Американская коллекция типовых культур) высевали на специальные чашки со стеклянным дном (Каталожный номер PG35G-10C-NON, MatTek Corporation. ) с высокоэффективными покровными стеклами Zeiss (Каталожный номер 474030-9000-00, толщина 1.5) при плотности 20 000 клеток и инкубируют в течение 16–24 ч. Покровные стекла очищали путем их последовательной обработки ультразвуком в 50% этаноле для ВЭЖХ, 1 мМ HCl в 50% этаноле для ВЭЖХ и 1 М КОН в 50% этаноле для ВЭЖХ в течение 20 минут каждое с интенсивной промывкой водой MilliQ после каждой обработки ультразвуком. Клетки фиксировали с использованием 3,4% параформальдегида (Electron Microscopy Sciences) в PBS в течение 10 мин при 37 ° C. Затем фиксированные клетки подвергали проницаемости с использованием 0,1% Triton X-100 в PBS в течение 10 мин при комнатной температуре.Затем клетки предварительно блокировали 5% BSA (каталожный номер BP1600, Fisher Scientific), инкубировали с мышиным антителом против α -тубулина (каталожный номер A11126, Thermo Fisher Scientific, разводили в 200 раз в 1% BSA / PBS) в течение 30 минут при при комнатной температуре и обрабатывали козьей сывороткой (Каталожный № G6767, Sigma, разбавленной в 50 раз 1% BSA / PBS). Связанное первичное антитело контр-окрашивали меченным Alexa 647 козьим антимышиным IgG (каталожный № A-21236, Thermo Fisher Scientific, разбавленный в 750 раз 1% BSA / PBS) в течение 30 минут при комнатной температуре.

Оптическая установка для визуализации сверхвысокого разрешения

Изображения клеток BS-C-1 получали с использованием стандартного инвертированного эпифлуоресцентного микроскопа (Observer A1, Zeiss), оснащенного масляно-иммерсионным объективом Plan-Apochromat 63 × (1,4 NA) (Carl Zeiss ). Образец освещали диодными лазерами с длиной волны 635 нм и 450 нм (OptoEngine) для возбуждения Alexa 647 и фотопереключения соответственно. Освещающий свет направлялся в микроскоп с использованием специальной оптики для лазерного возбуждения, отражался в образец с использованием дихроичного фильтра (Di01-R405 / 488/561 / 635-25×36, Semrock) и фокусировался на задней фокальной плоскости линзы объектива.Сигнал от образца фильтровали с использованием полосового фильтра (FF01-676 / 29-25, Semrock) и регистрировали камерой устройства электронного умножения с зарядовой связью (EMCCD) (iXon DU897-BV, Andor), установленной в обычный режим считывания. Осевой дрейф во время сбора данных корректировался в режиме реального времени с помощью специальной системы стабилизации фокуса, состоящей из диодного лазера 850 нм (PI, США), детектора положения квадранта (Thorlabs) и пьезопозиционера XYZ (PI, США). Все устройства, включая лазеры, затворы и камеры, управлялись и синхронизировались с помощью специально написанного программного обеспечения на языке программирования C.

Получение изображения со сверхвысоким разрешением

Буферные растворы, в которых были приготовлены образцы клеток BS-C-1, были заменены буфером визуализации непосредственно перед визуализацией каждого образца. Этот буфер для визуализации состоял из 50 мМ цистеамина, 0,5 мг мл ^-1 глюкозооксидазы, 40 мкг мл ^-1 каталазы и 10% глюкозы (мас. / Об.) В PBS, pH 7,4. (Все ингредиенты буфера были приобретены в Thermo Fisher Scientific.) Буфер для визуализации был свежеприготовленным для каждого сбора.На образец помещали покровное стекло и герметизировали вакуумной смазкой. Для каждого сбора образец кратковременно освещался (примерно 5–10 мин) с использованием максимальной мощности лазера с длиной волны 635 нм, чтобы выключить большинство флуорофоров Alexa 647 и добиться редких условий активации одиночных молекул. Регистрация инициировалась после того, как наблюдалось установившееся мерцание одной молекулы при периодическом освещении с использованием лазера с длиной волны 405 нм для реактивации флуорофоров и поддержания достаточной плотности активации.Мощность активационного лазера поддерживалась низкой на протяжении всего сбора данных. Для каждого набора данных обычно было получено 50 000 изображений стохастически активированных флуорофоров с выдержкой 50 мс для каждого изображения и без усиления ЭМ, что привело к скорости сбора данных 20 кадров в секунду.

Создание полностью пространственно случайных местоположений

Для полностью пространственно случайного распределения местоположений в области S мкм × S мкм координата ( x , y ) для каждого местоположения была получена путем рисования реализаций независимые случайные величины X и Y , каждая из которых равномерно распределена с функциями плотности вероятности p _X ( x ) = p _Y ( y ) = 1/ S , 0 ≤ x , y ≤ S . d = r \, {\ mathrm {sin}} \, \ left ({2 \ pi d / D} \ right) \), где d = 1,…, D .

Создание местоположений с предпочтительным интервалом (кластеризация)

Набор из N случайных местоположений, обозначенных как Δ , так что N _c пар этих местоположений разнесены на расстояниях между r _мин. и r _max создается путем объединения трех подмножеств местоположений так, чтобы Δ = Δ ^c ∪ Δ ^{c ‘} ∪ Δ ^u .{{\ mathrm {c}} ‘} \) равномерно распределен между r _min и r _max , и θ _i равномерно распределен между 0 и 2 π . Подмножество Δ ^u является дополнительным полностью пространственно случайным распределением N _u = N — 2 N _c местоположений. Для смоделированных изображений, проанализированных для получения результатов на рис. 3, были использованы следующие значения: N = 2500, N _c = 250, r _min = 2990 нм и r _макс = 3010 нм.

Создание местоположений, избегающих определенных расстояний (запрет)

Набор местоположений, Δ ≔ { d ₁ ,…, d _N }, в которых нет двух местоположений, расположенных между r _min и r _max друг друга генерируются следующим образом. Для i = 1,…, N , положение i -е d _i получено из полностью пространственно случайного распределения. i -я точка не добавляется в качестве местоположения, если r _min ≤ d _ij ≤ r _max для некоторых 1 ≤ j ≤ i , где d _ij обозначает расстояние между местоположениями i -го и j -го. Для смоделированных изображений, проанализированных для получения результатов на рис. 3, были использованы следующие значения: N = 2500, r _min = 2990 нм и r _max = 3010 нм.

Моделирование изображения ямок, покрытых клатрином

При моделировании изображения ямок, покрытых клатрином, детектор моделируется как набор пикселей { C ₁ ,…, C _K } . Счетчик фотонов, обнаруженный в пикселе k -го, моделируется как \ ({\ cal T} _k: = S_k + B_k \), где S _k и B _k оба являются Пуассоновские случайные величины ²¹ . Общее количество фотонов, обнаруженных в пикселе k от всех ямок, покрытых клатрином, в пределах области, представленной изображением, обозначено как S _k .D \ left ({N_d {\ int} _ {C_k} f_d (r) {\ mathrm d} r} \ right), $$

, где D — общее количество ямок, покрытых клатрином, на изображении, N _d обозначает общее количество фотонов, обнаруженных из d -й ямы, покрытой клатрином, C _k обозначает площадь k -го пикселя, а f _d обозначает профиль распределения фотонов для ямы, покрытой клатрином d th. DN {\ int} _ {C_k} f_d (r) {\ mathrm d} r + B, $$

, где N обозначает общее количество фотонов, обнаруженных от молекулы, C _k обозначает область k -го пикселя, f _d обозначает профиль распределения фотонов для d -й молекулы, а B обозначает равномерное количество фоновых фотонов, обнаруженных в каждом пикселе.d) \) обозначает расположение d -й молекулы, а M обозначает увеличение оптической системы. κ вычисляется как κ = 2 πN _a / λ , где N _a обозначает числовую апертуру, а λ обозначает длину волны фотонов, испускаемых молекулой. Для моделирования всех изображений одиночных молекул использовались следующие значения: N _a = 1,3, λ = 525 нм, M = 100 и N = 1000 фотонов.Изображения, которые были проанализированы для всех фигур, были смоделированы с использованием фона B = 0 фотонов на пиксель.

Моделирование PALM-изображений тубулина

При моделировании изображений флуоресцентно меченных молекул тубулина, которые стохастически фотоактивируются и детектируются, каждое изображение берется как изображение отдельных молекул и моделируется, как описано выше. Положение молекул на каждом изображении получается путем взятия пространственного точечного шаблона, состоящего из N точек, и их равномерного распределения между n _F = ⌈ q ^-1 ⌉ изображений, где q — это изображение вероятность того, что молекула видна в каком-то конкретном кадре.Для всех смоделированных наборов данных тубулина пространственный точечный образец, предоставленный Sage et al. ¹⁰ .

Список подходов к анализу изображений

Ниже приводится список использованных подходов к анализу изображений:

• Алгоритм 1 (вейвлет): Обнаруживает молекулы или ямки, покрытые клатрином, с помощью вейвлет-фильтрации. ²² и оценивает их местоположение, подгоняя профили Эйри к обнаруженным молекулам или гауссовские профили к обнаруженным ямкам.Более подробная информация представлена ​​ниже.

• Алгоритм 2 Обнаруживает и локализует молекулы, используя настройки программного пакета по умолчанию, взятые из исх. ²³ .

• Алгоритм 3 Обнаруживает и локализует молекулы, используя настройки программного пакета по умолчанию, взятые из исх. ²⁴ .

• Алгоритм 4 (Global-Thresholding): Обнаруживает молекулы или ямки, покрытые клатрином, путем определения пикселей выше порогового значения и оценивает их местоположение, подгоняя профили Эйри к обнаруженным молекулам или гауссовские профили к обнаруженным ямкам. Более подробная информация представлена ​​ниже.

• Алгоритм 5 Обнаруживает и локализует молекулы, используя настройки программного пакета по умолчанию, взятые из исх. ²⁵ .

• Алгоритм 6 Обнаруживает и локализует молекулы, используя настройки по умолчанию для многоэмиттерной версии программного пакета, взятые из исх. ²³ .

Для алгоритмов 2, 3, 5 и 6 использовались программные пакеты, предоставленные авторами алгоритмов. Мы использовали настройки этих программных пакетов по умолчанию и не пытались оптимизировать их для использования здесь.Целью данной статьи не является исследование различных алгоритмов. Мы использовали несколько алгоритмов исключительно для иллюстрации того, что разные алгоритмы могут иметь разные пределы разрешения алгоритмов. Вполне вероятно, что эксперт может получить результаты, сильно отличающиеся от показанных здесь. Поэтому мы хотели бы подчеркнуть, что нас не интересует оценка этих алгоритмов как таковых. Чтобы прийти к такой строгой оценке, потребуется совсем другой подход. Например, участие авторов пакетов программного обеспечения, как это обычно делается при оценке программного обеспечения, является предпочтительным подходом.Именно в этих условиях мы несколько неохотно упоминаем ссылки на используемые программные пакеты.

Идентификация объектов с помощью вейвлет-фильтрации

Изображение было отфильтровано с использованием произведения двух последовательных вейвлет-преобразований, как описано в исх. ²² . Каждый изолированный набор из одного или нескольких соединенных по краям пикселей, полученных в результате фильтрации, был идентифицирован как область изображения, содержащая объект, то есть отдельную молекулу или покрытую клатрином ямку.Для последующей локализации этого объекта использовалась область 5 × 5 пикселей с центром в средней пиксельной координате соответствующего набора идентифицированных пикселей.

Идентификация объектов с помощью глобального порогового значения

Для изображения был установлен порог с использованием 25% максимальной интенсивности пикселей в наборе данных в качестве порогового значения. Каждый изолированный набор из одного или нескольких соединенных по краям пикселей, полученных из пороговой обработки, был идентифицирован как область изображения, содержащая объект, то есть отдельную молекулу или покрытую клатрином ямку.Для последующей локализации этого объекта использовалась область 5 × 5 пикселей с центром в средней пиксельной координате соответствующего набора идентифицированных пикселей.

Локализация объектов, обнаруженных с помощью вейвлет / пороговых приближений

Каждая покрытая клатрином ямка или отдельная молекула была локализована путем подгонки профиля Гаусса или Эйри, соответственно, к соответствующему изображению 5 × 5 пикселей, идентифицированному с использованием либо вейвлет-фильтрации, либо глобального порогового определения как описано выше. Первоначальная оценка местоположения и начальное значение для параметра σ , обозначающего ширину гауссова профиля, были рассчитаны для каждой покрытой клатрином ямки или отдельной молекулы с применением подхода, описанного в ссылке. ²⁶ к соответствующему изображению. Начальное значение параметра κ профиля Эйри было рассчитано как 1,323 / σ . Фон, связанный с каждой покрытой клатрином ямкой или отдельной молекулой, принимали как медианное значение интенсивностей в краевых пикселях соответствующего изображения 5 × 5 пикселей. Первоначальная оценка количества фотонов, детектированных от каждой молекулы или покрытой клатрином ямки, была взята как сумма интенсивностей пикселей в соответствующем изображении после вычитания фона.Профили Эйри или Гаусса с начальными значениями для различных параметров, рассчитанных, как описано выше, были подогнаны к каждому изображению размером 5 × 5 пикселей с использованием оценщика наименьших квадратов для получения окончательных оценок местоположения. Параметры местоположения ( x ₀ , y ₀ ), параметр ширины ( σ при подборе гауссовых профилей и κ при подборе профилей Эйри) и общее количество фотонов были оценены для каждого клатрина. покрытая ямка или отдельная молекула.D w_ {ij} I (0

, где S ² обозначает область в пространстве объектов, соответствующую анализируемому изображению, w _ij обозначает изотропные веса коррекции края Рипли ²⁷ , D обозначает общее количество локализаций, а d _ij обозначает расстояние между i -й и j -й локализацией. Индикаторная функция определяется как

$$ I (0

, где D ^m обозначает количество локализаций, полученных из m -го изображения и \ (\ hat K_m (r) \) обозначает оценки функции Ripley K , вычисленные с использованием локализации, полученной из этого изображения.

Оценка парных корреляций для подхода к анализу изображений

Оценки результатов парной корреляции для подхода анализа изображений, обозначенные как a , были рассчитаны путем взвешенного усреднения оценок парной корреляции из нескольких смоделированных изображений следующим образом.М \). Результаты парной корреляции, показанные на рис. 2, были рассчитаны с использованием M = 2000 изображений, содержащих D = 250 000 молекул.

Определение предела алгоритмического разрешения

Радиус корреляции для подхода к анализу a определяется как

$$ \ rho: = \ inf_ {r> 0} \ left \ {{\ left. {r: g_a (r \ prime) = 1 \, {\ mathrm {for}} \, {\ mathrm {all}} \, r \ prime \, \ in \, \ left [{r, \ infty} \ right.} \ right)} \ right \}, $$

когда a анализирует полностью пространственно случайные данные.2}} {\ pi}} — r, $$

, где K _{2 α} ( r ) = K ( r ) — K (2 α ). i \} \) для i = 1,…, N .\ prime = m (i — 1) \) + 1, m ′ = m ⋅ i для m = 1,…, M _i . Здесь M _i обозначает количество изображений в наборе данных \ ({\ cal D} _i \) и рассчитывается как M _i = ⌊ M ₁ / i ⌋. Каждый из этих наборов данных был проанализирован независимо с использованием описанных выше подходов к анализу изображений. Набор экспериментальных данных, проанализированный для рис.4 состоит из M ₁ = 50 000 изображений.

Восстановление изображений сверхвысокого разрешения

Изображения сверхвысокого разрешения были реконструированы из набора локализаций путем моделирования гауссовых профилей (как описано выше при моделировании ямок, покрытых клатрином), центрированных в каждой локализации. Изображение со сверхвысоким разрешением было сгенерировано с использованием размера пикселя 1/63 мкм в пространстве объекта, что соответствует 1/16 размера пикселя пространства объекта полученных изображений. Каждый гауссов профиль моделировался с использованием σ = 17 нм для параметра ширины и 100 зарегистрированных фотонов.Значение σ соответствует пределу точности локализации, рассчитанному с использованием среднего числа фотонов, обнаруженных от каждого локализованного флуорофора, и среднего фонового шума, связанного с каждой локализацией.

Программное обеспечение

Идентификация интересующей области с использованием вейвлет-фильтрации или глобального порогового определения с последующим согласованием с профилями Эйри или Гаусса выполнялась с использованием специальных программ, разработанных с помощью программной среды MIATool ²⁹ на Java.Пакеты программного обеспечения ThunderSTORM ²³ и SimpleFit ²⁴ использовались с настройками по умолчанию для различных опций программного обеспечения. Программное обеспечение QuickPALM ²⁵ использовалось с настройкой полной ширины на половине максимума = 2, чтобы соответствовать ширине локализуемой одиночной молекулы или покрытой клатрином ямки. Расчеты для L ( r ) — r , парных корреляций и L _{2 α} ( r ) — r были выполнены с использованием специально разработанных скриптов в среде программирования MATLAB (Компания MathWorks, Inc., Натик, Массачусетс). Все рисунки были подготовлены аналогичным образом с использованием MATLAB.

Основы разрешения изображения

Когда дело доходит до съемки и распространения видео, важно знать разрешение изображения. Может быть, вы только начинаете заниматься видео или хотите сориентироваться в процессе покупки камеры. Независимо от того, что вам нужно, чтобы глубже изучить качество изображения, вы быстро обнаружите, что существует множество способов сообщить, как будет выглядеть ваше видео.

Прочтите, чтобы понять, что все это значит.

Определение разрешения изображения

Проще говоря, разрешение измеряет количество пикселей в изображении. Пиксели — это крошечные квадраты, составляющие цифровое изображение. Каждый квадрат (пиксель) — это часть головоломки, и в сочетании со всеми другими квадратами становится разрешающей способностью. Другими словами: изображение — это сумма его пиксельных частей.

Разрешение определяется как площадь пикселей изображения. Итак, разрешение изображения = длина пикселя x высота пикселя = разрешение.

Возьмите логотип Vimeo. По мере того как мы добавляем к значку больше пикселей (увеличивая его разрешение), изображение становится четче и детальнее.

Общие характеристики разрешения

В приведенной выше таблице показаны наиболее распространенные разрешения, которые вы выбираете при загрузке изображений или публикации видео в социальных сетях. Наиболее распространенным и узнаваемым является разрешение 4K, известное на рынке как сверхвысокое разрешение (UHD). Подробнее об этом позже. До этого было разрешение 640 × 480, обычно называемое стандартным разрешением (SD).Затем есть 1280 × 720, это минимум высокого или высокого разрешения (HD). И, наконец, 1920 × 1080. Часто эти разрешения называют высотой изображения. Например, вам может быть предоставлена ​​возможность загрузки 1080p, что является сокращением для разрешения 1920 x 1080 пикселей.

4K и выше

Одно разрешение, не указанное в таблице выше, — 4K. Это исключение из правила высоты (4K относится к длине изображения), и это, безусловно, самое распространенное разрешение, которое вы встретите при съемке видео и при воспроизведении видео.Большинство современных экранов воспроизводят и поддерживают разрешение 4K.

Современные цифровые камеры снимают в разрешении 2K-8K (2000-8000 пикселей), при этом 4K является стандартом просмотра UHD, как упоминалось ранее. Хотя сегодня большинство экранов совместимы как минимум с 4K, Vimeo поддерживает воспроизведение с разрешением вплоть до HDR.

Имейте в виду, что большее количество пикселей не всегда означает лучшее видео. Просто ознакомьтесь с этими основами разрешения, а оттуда решите, что вам нужно для следующей съемки.

Получите самое высокое разрешение атомного изображения из когда-либо сделанных

Взгляните на самое высокое разрешение когда-либо сделанных снимков атомов.Чтобы создать его, исследователи Корнельского университета захватили образец кристалла в трех измерениях и увеличили его в 100 миллионов раз, удвоив разрешение, которое принесло тем же ученым Книгу рекордов Гиннеса в 2018 году. эффективные телефоны, компьютеры и другая электроника, а также батареи с более длительным сроком службы.

Ученые получили изображение с помощью техники, называемой электронной птихографией. Он включает в себя попадание в материал мишени пучка электронов со скоростью около миллиарда в секунду.Луч движется бесконечно малым образом во время выстрела электронов, поэтому они попадают в образец под немного разными углами — иногда они проходят чисто; в других случаях они сталкиваются с атомами и отскакивают внутри образца, прежде чем выйти. Физик Корнелла Дэвид Мюллер сравнивает эту технику с игрой в вышибалы против противников, стоящих в темноте. Вышибалы — это электроны, а их мишени — отдельные атомы. Хотя Мюллер не может видеть цели, он может определить, где попадают «вышибалы».На основе спекл-паттерна, генерируемого миллиардами этих электронов при попадании в детектор, алгоритмы машинного обучения могут вычислить, где находятся атомы в образце и какова их форма, создавая таким образом изображение.

Раньше электронная птихография использовалась только для получения изображений очень плоских образцов толщиной от одного до нескольких атомов. Но новое исследование Мюллера и его коллег в Science описывает захват нескольких слоев толщиной от десятков до сотен атомов. Это делает метод более подходящим для материаловедов, которые обычно изучают свойства образцов толщиной от 30 до 50 нанометров.(Это меньше, чем длина ваших ногтей, которые вырастают за минуту, но во много раз толще, чем то, что электронная птихография могла изобразить в прошлом.) «Теперь они действительно могут смотреть на стопки атомов, так что это потрясающе», — говорит инженер Шеффилдского университета Эндрю Мейден, который помог развить птихографию, но не участвовал в новом исследовании. «Разрешение просто ошеломляет».

Этот результат знаменует собой важный шаг вперед в мире электронной микроскопии. Стандартные электронные микроскопы, изобретенные в начале 1930-х годов, позволили видеть такие объекты, как полиовирусы, которые меньше длины волны видимого света.Но у электронных микроскопов был предел: увеличение их разрешения требовало увеличения энергии электронного луча, и в конечном итоге необходимая энергия становилась настолько большой, что могла бы повредить образец.

В отличие от этого, в

Ptychography используется детектор, который может регистрировать все углы, под которыми луч может рассеиваться в каждом положении луча, получая гораздо больше информации с той же длиной волны и той же линзой. Исследователи выдвинули гипотезу о птихографии в 1960-х годах и задумали ее использовать для преодоления ограничений электронных линз в 1980-х годах.Но из-за ограничений вычислений и детекторов и сложной математики этот метод не применялся на практике в течение десятилетий. Ранние версии работали намного лучше с видимым светом и рентгеновскими лучами, чем электроны, необходимые для изображения объектов атомного размера. Между тем ученые продолжали совершенствовать электронные микроскопы. «Вы должны были искренне верить в птихографию, чтобы обращать на нее внимание», — говорит Мюллер.

Буквально за последние несколько лет Мюллер и его команда разработали детектор, достаточно хороший для экспериментальной работы электронной птихографии.К 2018 году они выяснили, как реконструировать двумерные образцы с помощью этой техники, создав то, что Мюллер назвал «изображением с самым высоким разрешением любым методом в мире» (и выиграли этот рекорд Гиннеса). Исследователи достигли этого подвига, используя более низкую длину волны, чем другие методы, что позволило им лучше сохранить то, что они видели.

Следующей проблемой были более толстые образцы, в которых электронная волна отрикошетила от многих атомов, прежде чем достичь детектора: так называемая проблема множественного рассеяния.Члены группы обнаружили, что при наличии достаточного количества перекрывающихся спекл-паттернов и вычислительной мощности (и, по словам Мюллера, «грубой силы и невежества»), они могут работать в обратном направлении, чтобы определить, какое расположение атомов дает заданный паттерн. Для этого они настраивали модель до тех пор, пока образец, который она генерировал, не совпадал с экспериментально созданным.

Такие методы визуализации с высоким разрешением необходимы для разработки электронных устройств следующего поколения. Например, многие исследователи ищут более эффективные полупроводники, чем компьютерные микросхемы на основе кремния.Чтобы это произошло, инженеры должны знать, с чем они работают на атомном уровне, что означает использование таких технологий, как электронная птихография. «У нас есть эти инструменты, которые ждут, чтобы помочь нам оптимизировать то, что станет следующим поколением устройств», — говорит Дж. Мюррей Гибсон, декан Инженерного колледжа Университета A&M Флориды и Университета штата Флорида, который не был частью нового учиться.

«Батареи

— особенно многообещающая область для применения методов визуализации, таких как электронная птихография», — говорит Роджер Фальконе, физик из Калифорнийского университета в Беркли, который также не принимал участия в исследовании.Создание батарей, которые могут безопасно хранить много энергии, имеет решающее значение для перехода от ископаемого топлива к возобновляемым источникам энергии, включая ветер и солнце. «Технологии визуализации очень важны для улучшения аккумуляторов, потому что мы можем подробно изучить химические реакции», — говорит Фальконе.

Но впереди еще долгий путь. Для того, чтобы электронная пихография привела к прорыву в вашем сотовом телефоне или ноутбуке, она должна делать больше, чем просто реконструировать изображение — она ​​должна точно определять местонахождение отдельного атома в материале.Хотя ученые показали, как их новый процесс может делать это в теории, они еще не продемонстрировали это экспериментально. «С любой новой техникой вашим коллегам-исследователям всегда требуется немного времени, чтобы опробовать ее и посмотреть, найдет ли она реальное практическое применение», — говорит Лесли Томпсон, эксперт по характеристике материалов в IBM, который не принимал участия в исследовании. новое исследование.

«Когда вы изобретаете новый инструмент, такой как микроскоп с высоким разрешением, я чувствую, что вы склонны удивляться [] тому, для решения какой проблемы он применяется», — говорит Фальконе.«Люди будут смотреть на вещи, которые мы даже представить себе не можем сейчас, и решать проблему, в которой мы даже не уверены».

Выбор правильного разрешения проектора для ваших нужд

Разрешение проектора — важная характеристика при выборе подходящего устройства для ваших нужд. Разрешение описывает, насколько четким будет проецируемое изображение в зависимости от того, сколько пикселей может быть отображено в заданном пространстве. Стандартные разрешения варьируются от SVGA (800 x 600 пикселей) до 4K UHD (3840 x 2160).

Однако лучшее разрешение проектора будет зависеть от ваших потребностей, поэтому обязательно ознакомьтесь с полным списком ниже. Или перейдите к рекомендуемым проекторам здесь.

Выбор правильного разрешения для вашего проектора очень важен для получения максимальной отдачи от покупки. Имея это в виду, давайте подробнее рассмотрим определение разрешения и то, как вы можете определить, что лучше всего подходит для ваших нужд.

Какое разрешение проектора?

Разрешение (иногда называемое «собственным разрешением») определяется как количество пикселей (т.е.е. отдельные точки цвета), которые используются для создания изображения на проецируемом изображении. Он выражается как количество пикселей по горизонтальной оси на количество пикселей по вертикальной оси. Чем выше разрешение проектора, тем больше пикселей он отображает на изображениях.

Другой термин, обычно связанный с разрешением проектора, — это соотношение сторон. Это определяется как соотношение ширины и высоты изображения. Три наиболее распространенных формата изображения в пространстве проектора — 4: 3, 16:10 и 16: 9.

Вот некоторые из наиболее распространенных разрешений проекторов:

• SVGA — Сокращенно от «массив супервидео графики», это разрешение составляет 800 x 600 пикселей с соотношением сторон 4: 3. SVGA — один из первых стандартов разрешения.
• XGA — Это означает «расширенный графический массив» и является улучшением стандарта SVGA. У него такое же соотношение сторон 4: 3; однако он обеспечивает разрешение 1024 x 768 пикселей.
• WXGA — Основываясь на ранее изложенных стандартах, WXGA означает «широкий расширенный графический массив» и имеет разрешение 1280 x 800 пикселей, что обеспечивает соотношение сторон 16:10.Это соотношение связано с широкоформатными изображениями, поскольку горизонтальных пикселей почти в два раза больше, чем вертикальных. WXGA — это наиболее распространенное разрешение для проекторов начального уровня.
• FHD — Сокращение от «Full HD», также известное как разрешение 1080p, это означает 1920 x 1080 пикселей и соотношение сторон 16: 9.
• WUXGA — означает «широкоэкранный сверхширокий графический массив». Он соответствует разрешению 1920 x 1200 и соотношению сторон 16:10.
• 4K UHD — Разрешение самого высокого качества, доступное сегодня на рынке, 4K UHD имеет разрешение 3840 x 2160 пикселей. В профессиональных кругах формат 4k UHD обычно обозначается как 4k x 2k.

Стоит отметить, что существует несколько проекторов 8k, доступных — или находящихся в разработке, — но остается спорным, есть ли ценность в этом чрезвычайно высоком разрешении. Кроме того, там не так много контента в формате 8k. Подробнее о сравнении 4K и 8K в телевизорах здесь.

Максимальное разрешение

Еще нужно учитывать «максимальное разрешение» проектора. В предыдущем разделе мы сосредоточились на «собственном разрешении», которое представляет собой общее количество физических пикселей в заданном разрешении. С другой стороны, максимальное разрешение означает наивысшее разрешение сигнала, которое проектор предназначен для обработки и отображения.

Когда разрешение контента не соответствует собственному разрешению проектора, происходит «масштабирование». Это когда проектор настраивает изображение в соответствии с собственным разрешением.

Например, если видео стандартной четкости транслируется через проектор HD, устройству придется увеличить сигнал, чтобы полностью отобразить изображение. С другой стороны, если HD-контент передается через проектор XGA, устройство сжимает изображение до меньшего количества пикселей.

Масштабирование — это процесс аппроксимации, означающий, что проектор оценивает, как бы изображение выглядело, если бы контент был показан в его собственном разрешении. Поскольку проектор не может добавить дополнительных деталей к исходному сигналу, он работает для приблизительного определения того, как должно выглядеть изображение, сводя к минимуму любые потери качества.

Сегодня, однако, механизмы масштабирования достигли точки, когда масштабированный мультимедийный контент выглядит так же хорошо, как если бы он был показан в своем собственном формате. К сожалению, эти улучшения не применимы к сигналам от компьютеров.

Если вы хотите отображать презентации PowerPoint или веб-страницы с помощью проектора, лучше всего настроить выходное разрешение вашего компьютера в соответствии с собственным разрешением проектора.

Факторы, которые следует учитывать при выборе разрешения проектора

Когда вы оцениваете проекторы для дома или бизнеса, нужно иметь в виду несколько вопросов.Во-первых, подумайте, сколько деталей или деликатности вам нужно в представляемых изображениях.

После определения уровня детализации, который вы ожидаете от проектора, вам необходимо решить, как часто вы будете использовать проектор, и соотношение сторон контента, который вы планируете просматривать.

Общие сценарии

Использование домашнего проектора

Наиболее распространенное соотношение сторон для контента в настройках проекторов домашнего кинотеатра (например, кабельные / спутниковые каналы, потоковый контент и т. Д.) Составляет 16: 9. Помните, что домашним пользователям следует учитывать два разрешения 1080p и 4k UHD.Несколько примеров проекторов для домашнего использования включают X10-4K, PX727-4K и PX747-4K.

Думаете об умном проекторе? Может это поможет.

Использование проектора для бизнеса и образования

Условия для бизнеса и образования не так просты, потому что проекторы используются в самых разных сценариях. Эта универсальность означает, что вы можете выбирать из множества разрешений, которые лучше всего подходят для ваших обстоятельств.

Например, визуальный мультимедийный контент часто имеет соотношение сторон 16: 9, в то время как презентации PowerPoint и слайдеры часто имеют формат от 4: 3 до 16: 9, в зависимости от практики компании.

Если вы используете проектор в офисе или в образовании, вам стоит рассмотреть возможность использования SVGA, XGA, WXGA, WUXGA, 1080p и 4K.

Узнайте больше о выборе подходящего проектора для вашего бизнеса здесь: Как выбрать правильный проектор для бизнеса

Осмыслить все

Из всех компонентов, которые необходимо учитывать при выборе проектора для дома или бизнеса, одним из ваших главных соображений должно быть разрешение проектора. Это количество пикселей (отдельные точки цвета), которые используются для создания изображения.Он выражается как количество пикселей по горизонтальной оси, как количество пикселей по вертикальной оси.

Несмотря на то, что существует множество стандартов, связанных с разрешениями проекторов, вы должны внимательно следить за их соблюдением, включая WXGA, FHD, WUXGA и 4K UHD. Чтобы выбрать правильный стандарт для ваших нужд, вам необходимо учитывать тип мультимедиа, которое вы будете показывать с помощью проектора (видео, презентации PowerPoint и т. Д.), А также общий размер изображений и качество изображения.

Теперь, когда вы знаете, как выбрать правильное разрешение для вашего проектора, теперь вы можете легко найти проектор, подходящий для вашего дома или бизнеса. Или посмотрите видео ниже, чтобы увидеть небольшой проектор, который можно использовать в любом месте.

Гигапиксельных панорамных фото сверхвысокого разрешения

Pinnacle

183 MEGAPIXEL VAST PHOTO
Национальный парк Йосемити, Калифорния

Кемпинг в Йосемити летом найти нелегко.Этот опыт часто сравнивают с покупкой билетов на концерт. Просыпайтесь до 7 утра, освежитесь как сумасшедший и надейтесь на лучшее. Сайт БУДЕТ отключаться, вы БУДЕТЕ использовать каждое ругательство, которое вы когда-либо выучили … но обычно в конце концов все получается.

Именно это и произошло в марте, когда мне удалось забронировать кемпинг на середину августа в высокогорной местности. Невозможно спланировать такую ​​далекую погоду (даже как метеоролог!), Поэтому я просто планировал прогуляться пешком.

Когда наконец настала неделя нашего путешествия, вода в планировании начала становиться мутной.Калифорния снова загорелась, что, кажется, случается каждое лето. Небо было задымленным, воздух нездоровым. Мы ждали до последней минуты, набив чемоданы, но теряя надежду. Модели дыма и прогнозы на самом деле не показывали, что ситуация улучшается.

Были в прогнозе и облака, и даже послеполуденные грозы. Любого ветерана горной фотографии притягивает такая погода, как магнит. Конечно, если бы было слишком дымно, мы бы ничего не увидели.

Мы ждали до полудня… потом решил просто прикрутить и поехать. Если бы условия были ужасными, мы могли бы осмотреть достопримечательности на машине и вернуться домой пораньше.

Это оказалось одним из лучших решений, которые мы приняли. Была небольшая дымка, но поездке это не испортило — во всяком случае, добавило приятной атмосферы фотографиям. Закаты были фантастическими, походы были отличными, ночи были ясными и звездными.

Я сделал этот снимок в конце очень крутого подъема в гору.С видом на знаменитые Кафедральные озера и далеко за их пределы солнце вышло из-под облаков и всего на несколько мгновений залило пейзаж золотым светом. Я знал, что это продлится недолго, и это изображение нужно было сфокусировать, чтобы обеспечить полную детализацию даже по углам, поэтому у меня был только один шанс. К счастью, фотография получилась именно такой, как я и предполагал, и в нашей гостиной висит крупный шрифт.

Если сомневаетесь … просто уходите!

Изучите это фото

Кемпинг в Йосемити летом найти нелегко.Этот опыт часто сравнивают с покупкой билетов на концерт. Просыпайтесь до 7 утра, освежитесь как сумасшедший и надейтесь на лучшее. Сайт БУДЕТ отключаться, вы БУДЕТЕ использовать каждое ругательство, которое вы когда-либо выучили … но обычно в конце концов все получается.

Именно это и произошло в марте, когда мне удалось забронировать кемпинг на середину августа в высокогорной местности. Невозможно спланировать такую ​​далекую погоду (даже как метеоролог!), Поэтому я просто планировал прогуляться пешком.

Когда наконец настала неделя нашего путешествия, вода в планировании начала становиться мутной.Калифорния снова загорелась, что, кажется, случается каждое лето. Небо было задымленным, воздух нездоровым. Мы ждали до последней минуты, набив чемоданы, но теряя надежду. Модели дыма и прогнозы на самом деле не показывали, что ситуация улучшается.

Были в прогнозе и облака, и даже послеполуденные грозы. Любого ветерана горной фотографии притягивает такая погода, как магнит. Конечно, если бы было слишком дымно, мы бы ничего не увидели.

Мы ждали до полудня… потом решил просто прикрутить и поехать. Если бы условия были ужасными, мы могли бы осмотреть достопримечательности на машине и вернуться домой пораньше.

Это оказалось одним из лучших решений, которые мы приняли. Была небольшая дымка, но поездке это не испортило — во всяком случае, добавило приятной атмосферы фотографиям. Закаты были фантастическими, походы были отличными, ночи были ясными и звездными.

Я сделал этот снимок в конце очень крутого подъема в гору.С видом на знаменитые Кафедральные озера и далеко за их пределы солнце вышло из-под облаков и всего на несколько мгновений залило пейзаж золотым светом. Я знал, что это продлится недолго, и это изображение нужно было сфокусировать, чтобы обеспечить полную детализацию даже по углам, поэтому у меня был только один шанс. К счастью, фотография получилась именно такой, как я и предполагал, и в нашей гостиной висит крупный шрифт.

Если сомневаетесь … просто уходите!

Изучите это фото

Объяснение разрешения камеры

Несмотря на то, что гонка мегапикселей продолжается с момента изобретения цифровых камер, в последние несколько лет, в частности, произошло огромное увеличение разрешения — мы видели все, от телефонов с 41-мегапиксельной камерой до 50.6-мегапиксельные полнокадровые зеркальные фотоаппараты. Похоже, что мы уже достигли теоретического максимума для обработки шума при высоких значениях ISO с помощью сенсорной технологии текущего поколения, поэтому производители теперь сосредотачивают свои усилия на упаковке большего разрешения, сохраняя при этом размеры сенсора прежними, чтобы привлечь больше клиентов к обновлению. к последнему и самому большому. В этой статье я попытаюсь объяснить некоторые основные термины в отношении разрешения и, надеюсь, помогу нашим читателям лучше понять разрешение камеры.

NIKON D3S @ 500 мм, ISO 1600, 1/800, f / 8

Прежде чем мы начнем, давайте сначала поговорим о том, какое разрешение влияет, а затем рассмотрим некоторые распространенные заблуждения.

1) Разрешение камеры: на что это влияет

В цифровой фотографии разрешение камеры связано с рядом различных факторов:

• Размер отпечатка — обычно самый важный фактор. В основном, чем больше разрешение, тем больше потенциальный размер печати. Печать цифровых изображений осуществляется путем сжатия определенного количества пикселей на дюйм (PPI).Для получения высококачественной печати с хорошими деталями обычно требуется печать с плотностью около 300 пикселей на дюйм, поэтому размер потенциального отпечатка рассчитывается путем деления ширины и высоты изображения на число пикселей на дюйм. Например, изображение с разрешением 12,1 МП с Nikon D700 имеет размеры 4256 x 2832. Если вы хотите создать высококачественную печать с большим количеством деталей при 300 PPI, размер печати будет ограничен примерно 14,2 x 9,4 дюйма (4256/300 = 14,2 и 2 832/300 = 9,4). Возможны отпечатки большего размера, но они потребуют от вас либо понизить PPI до более низкого значения, либо использовать специальные сторонние инструменты, которые используют сложные алгоритмы для увеличения или увеличения разрешения изображения до более высокого разрешения, что не всегда дают хорошие результаты.Короче говоря, более высокое разрешение обычно более желательно для возможности печати большего размера.
• Параметры обрезки — чем выше разрешение, тем больше места для обрезки изображений. Хотя многие фотографы избегают сильного кадрирования, иногда необходимо сфокусироваться на желаемом объекте (объектах). Например, фотографы, занимающиеся спортом и дикой природой, часто прибегают к кадрированию, потому что они не могут приблизиться к действию, но в то же время не хотят, чтобы их окончательные изображения содержали ненужный беспорядок вокруг основного объекта (объектов).В результате они часто используют сильное кадрирование, что в конечном итоге снижает разрешение, поэтому они стремятся достичь максимально возможного и практичного разрешения.
• Понижающая дискретизация — как я ранее объяснял в своей статье о преимуществах датчиков с высоким разрешением, чем выше разрешение, тем лучше варианты изменения размера или «понижающей дискретизации» изображений. Как я объясню ниже, современные камеры с высоким разрешением имеют такую ​​же производительность, что и их аналоги с более низким разрешением, но их основные преимущества — это возможность понижать дискретизацию до более низкого разрешения, чтобы уменьшить количество шума, а при съемке с низким ISO способность для получения отпечатков большего размера.
• Размер дисплея — за последние 10 с лишним лет мы стали свидетелями значительного прогресса в области дисплейных технологий. Мониторы, телевизоры, проекторы, телефоны, портативные и другие устройства значительно выросли в разрешении, и увеличение пространства на этих устройствах, естественно, привело к необходимости показывать изображения с более высоким разрешением и большим количеством деталей. Мониторы и телевизоры с разрешением 4K (более 8 мегапикселей) становятся все более популярными и распространенными, что увеличивает нагрузку на камеры, чтобы получать изображения с достаточной детализацией для демонстрации на устройствах с таким высоким разрешением.

Судя по вышесказанному, кажется, что чем выше разрешение, тем лучше. Но это, конечно, не так, потому что дело не только в количестве пикселей, но и в их качестве. Ниже я объясню, что это означает в отношении размера сенсора, размера пикселя, разрешающей способности объектива и техники.

2) Разрешение камеры: насколько больше X МП по сравнению с Y МП?

Когда Nikon впервые представила свои камеры D800 / D800E с полнокадровыми датчиками изображения с разрешением 36,3 МП, многие фотографы все еще снимали с 12.Полнокадровые камеры с разрешением 1 МП, такие как Nikon D700 и D3 / D3s. Путем простой математики многие утверждали, что датчик на 36,3 МП обеспечивает в 3 раза большее разрешение (12,1 МП x 3 = 36,3 МП), а некоторые ошибочно полагали, что при обновлении до камеры, такой как D800, отпечатки будут в 3 раза больше. Хотя общее количество эффективных пикселей действительно в три раза больше при сравнении 36,3 МП и 12,1 МП, разница в линейном разрешении на самом деле намного меньше. Это связано с тем, что разрешение сенсора рассчитывается путем умножения общего количества пикселей по горизонтали на общее количество пикселей по вертикали, аналогично тому, как вы вычисляете площадь прямоугольника.В случае D700 с размером изображения 4256 x 2832 разрешение сенсора равно 12 052 992, что округляется до примерно 12,1 мегапикселей. Если мы посмотрим на Nikon D800, его размер изображения составляет 7360 x 4912, и, следовательно, разрешение сенсора составляет 36152320, примерно 36,15 мегапикселей (расхождение между 36,15 и 36,3 происходит из-за того, что некоторые пиксели, такие как оптический черный и фиктивный, по краям датчика используются для предоставления дополнительных данных).

Теперь, если мы сравним общее количество пикселей по горизонтали между D700 и D800, оно составит 4256 против 7360 — увеличение всего на 73%, а не на 200%, как ошибочно полагают многие.На что это переводится? По сути, если бы вы могли распечатать подробный отпечаток 14,2 x 9,4 дюйма с разрешением 300 пикселей на дюйм с помощью D700, обновление до D800 потенциально привело бы к печати 24,5 x 16,4 дюйма с тем же разрешением 300 пикселей на дюйм. Следовательно, переход от 12 МП к 36 МП приведет к увеличению отпечатков на 73%, а не в 3 раза. Опять же, общую площадь легко спутать с шириной по горизонтали, поэтому важно понимать разницу здесь.

Чтобы получить вдвое больше отпечатков при том же PPI, вам нужно умножить разрешение сенсора на 4.Например, если у вас есть фотокамера D700 и вам интересно, какое разрешение сенсора вам понадобится для печати в 2 раза больше, вы умножаете 12,1 МП (разрешение сенсора) на 4, что соответствует сенсору 48,4 МП. Так что, если вы перейдете к последней цифровой зеркальной фотокамере Canon 5DS с датчиком 50,6 МП, вы получите отпечатки чуть больше, чем в 2 раза по сравнению. Чтобы понять эти различия в разрешении, лучше всего взглянуть на приведенное ниже сравнение различных популярных разрешений сенсоров современных цифровых камер из 12.От 1 МП до 50,6 МП:

Как видите, несмотря на то, что разрешение сенсора значительно увеличивается при переходе от примерно 12,1 МП до 50,6 МП, реальная разница в ширине по горизонтали гораздо менее выражена. Но если вы посмотрите на общую разницу в площади, то различия действительно значительны — вы можете взять 4 отпечатка с D700, сложить их вместе и все равно получиться короткими по сравнению с изображением 50,6 МП, как показано ниже:

Имейте все это в виду, сравнивая камеры и думая о различиях в разрешении.

3) Размер сенсора, размер пикселя и различия в разрешении

Как вы, возможно, уже знаете, разрешение сенсора — далеко не самая важная характеристика камеры, и во многом это связано с физическим размером сенсора камеры и его пикселей. Вы можете увидеть две камеры с одинаковым разрешением, но у одной может быть датчик, который значительно больше, чем у другой. Например, Nikon D7100 имеет сенсор 24,1 МП, а Nikon D750 имеет сенсор 24,3 МП — оба имеют одинаковое разрешение сенсора.Однако, если вы посмотрите на физические размеры сенсоров на обоих, Nikon D7100 имеет размер сенсора 23,5 x 15,6 мм, а сенсор на Nikon D750 имеет размер 35,9 x 24,0 мм — на 52% больше по линейной ширине или в 2,3 раза. больше по общей площади сенсора. Что это значит? Несмотря на то, что обе камеры дают изображения одинаковой ширины (6000 x 4000 на D7100 против 6016 x 4016 на D750), физический размер каждого пикселя на сенсоре D750 для сравнения на 52% / 1,52 раза больше. Таким образом, две камеры могут иметь одинаковое разрешение и, следовательно, потенциально могут делать отпечатки одинакового размера (подробнее об этом ниже).

Если мы разделим ширину сенсора на ширину изображения, мы сможем вычислить приблизительный размер каждого пикселя. В случае с D7100, если взять 23,5 и разделить на 6000, получится примерно 3,92 мкм, тогда как разделение 35,9 на Nikon D750 на 6016 даст размер пикселя примерно 5,97 мкм.

Так какая разница в размерах пикселей в изображениях? По сути, более крупные пиксели могут собирать больше света, чем пиксели меньшего размера, что приводит к лучшему качеству изображения и обработке шума на пиксель. Однако есть несколько предостережений, о которых следует помнить:

• Различия невелики при большом количестве света (низкие уровни ISO) — при съемке, близкой к базовой ISO, такой как ISO 100-400, обычно небольшая разница в шумовых характеристиках между пикселями (разница в размере пикселей составляет до 2x, но не больше).В случае с D7100 и D750 оба дают практически безшумные изображения от ISO 100 до 400. Однако есть заметная разница в производительности при более высоких ISO, начиная с ISO 800, в пользу D750. Таким образом, более крупные пиксели, как правило, больше подходят для условий слабого освещения, где часто используются более высокие уровни ISO.
• Если размер сенсора такой же, но разрешение другое, меньшие пиксели не обязательно приводят к большему шуму — сенсор с большим разрешением означает, что вы можете печатать больше.Поскольку шум обычно оценивается не на попиксельной основе, а на эквивалентных размерах печати, вам придется печатать с одинаковым размером, чтобы оценить шум от двух датчиков с разным разрешением. Например, Nikon D750 имеет сенсор на 24,3 МП, а новый Nikon D810 имеет сенсор на 36,3 МП. Поскольку у D810 большее разрешение, размер пикселя заметно меньше, чем у D750 (4,88 мкм против 5,97 мкм), а это означает, что ожидается больше шума при увеличении изображения до 100%. Однако, если бы мы сделали отпечатка эквивалентного размера из , нам пришлось бы изменить размер изображения с D810, чтобы он соответствовал размеру печати D750, уменьшив 36.От 3 до 24,3 МП, что при том же размере печати будет показывать аналогичный шум. Взгляните на приведенные ниже изображения с обеих камер, размер изображения D810 изменен до 24,3 МП (слева: Nikon D750, справа: Nikon D810, ISO 1600): Как видите, оба изображения выглядят очень похожими с точки зрения шума, хотя Технически предполагается, что D810 будет иметь более заметный шум из-за меньшего размера пикселей. Если бы я заменил D750 на 16-мегапиксельную Df или D4s, полученные изображения были бы похожи на 16-мегапиксельную.

Учитывая вышеизложенное, как изображение с камеры телефона Nokia 808 PureView с разрешением 38 МП сравнивается с изображением с камеры 36.3-мегапиксельная полнокадровая зеркальная камера Nikon D810? Что ж, здесь просто нет сравнения, поскольку мы говорим о небольшом датчике размером 13,3 x 10,67 мм на телефоне по сравнению с 35-миллиметровым датчиком DSLR размером 35,9 x 24 мм — разница в 270% по ширине датчика или в 6 раз по общей площади. Таким образом, несмотря на то, что Nokia 808 технически имеет более высокое разрешение, чем D810, размер его пикселя составляет жалкие 1,4 мкм по сравнению с 4,88 мкм на D810, что делает изображения с камеры телефона похожими на грязь по сравнению с изображениями с D810. .Хотя Nokia 808 PureView потенциально может делать более крупные отпечатки, D810, очевидно, будет производить гораздо более качественные отпечатки с большей детализацией, потому что общая система камеры способна использовать преимущества полного датчика 36,3 МП, тогда как реальное разрешение телефона Nokia намного хуже. в сравнении. Это показывает, что разрешение и печать — это гораздо больше, чем просто мегапиксели. Теперь перейдем к резкости и разрешающей способности линз.

ILCE-7M2 + FE 24-70 мм F4 ZA OSS @ 70 мм, ISO 6400, 10/1, f / 5.6

4) Резкость объектива / разрешающая способность

Большие числа мегапикселей на датчике бесполезны, если объектив слишком плохой, чтобы разрешить достаточно деталей, чтобы предоставить данные для каждого пикселя на датчике. Тот же Nokia 808 PureView может иметь разрешение 38 МП, но сколько деталей он может отображать на уровне пикселей по сравнению с 36-мегапиксельным D810 с прикрепленным к нему твердым полнокадровым объективом? Не очень много. Таким образом, его реальная производительность с точки зрения разрешения намного меньше, чем 38 МП, на самом деле ближе к 5 МП для сравнения, может быть, даже меньше.Это имеет смысл, потому что вы не можете сравнивать камеру с небольшим сенсором и крошечным объективом с полнокадровой зеркальной камерой и высококачественным объективом с потрясающей разрешающей способностью. Еще одна проблема — дифракция — камеры с меньшими сенсорами будут ограничены дифракцией при гораздо больших апертурах, что также эффективно снизит резкость и эффективное разрешение.

Сравнивая камеры с сенсором одинакового размера с разным разрешением, вы должны иметь в виду, что камера с большим разрешением всегда увеличивает нагрузку на объектив с точки зрения разрешающей способности.Объектив может неплохо справиться с камерой 12 МП, но не сможет разрешить достаточно деталей на камере с разрешением 24 или 36 МП, по сути, отбрасывая преимущество высокого разрешения. В некоторых случаях вам может быть лучше не переходить на камеру с более высоким разрешением, чтобы меньше заниматься другими проблемами, такими как необходимость большего объема памяти и вычислительной мощности.

Хотя такие производители, как Nikon и Canon, активно выпускают объективы, специально разработанные для датчиков с более высоким разрешением, вам, возможно, придется переоценить каждый объектив, приобретенный в прошлом, чтобы увидеть, какие из них обеспечат адекватную разрешающую способность для датчика высокого разрешения, а какие. нужно будет заменить.Во многих случаях старые объективы будут страдать от плохой работы в середине и в углах кадра, что может быть нежелательно для определенных типов фотографии, таких как пейзажи и архитектура.

FUJIFILM X-PRO1 @ 35 мм, ISO 200, 1/90, f / 5,6

5) Технические навыки

У вас может быть камера с самым высоким разрешением на рынке и лучший объектив, способный в полной мере использовать преимущества матрицы и по-прежнему получаются плохо выполненные изображения, в которых отсутствуют детали для получения отпечатков хорошего качества. Помимо возможности использовать хорошее освещение и тщательно кадрировать / скомпоновать сцену, вам также необходимо обладать хорошими техническими навыками, чтобы получать четкие изображения.Камеры с высоким разрешением существенно «усиливают» все, будь то дрожание камеры, вызванное неправильной техникой удержания рук, вибрация затвора, исходящая от камеры, плохая техника фокусировки, неустойчивый штатив, слабый ветер или другие различные причины размытия изображений.

Итак, если вы все же решите перейти на датчик с гораздо более высоким разрешением, вам, возможно, придется потратить некоторое время на изучение правильной техники захвата изображений.