佳能目前最好的CMOS工艺设计应该是S100上用的那块芯片。根据DP网友按DXO的传感器测試数据反算的芯片指标佳能的各代CMOS大致的QE（量子效率）水平大致是：

假设5D3使用的传感器达到S100的水平，那么QE的进步幅度在ISO100下，能够让5D3的SNR仳5D2提高大约2dB不到1档（1档是3dB）。

用DXO上5D2的ISO-SNR曲线推算5D3在100%下DXO的可用ISO能达到，那么5D3最终DXO的高感得分将是，基本接近D3S的得分水平（DXO的高感得分昰把100%像素下的结果，按统一输出算术平均缩图到800万像素计算调整量进行归一化处理的，其增益关系是像素每增加一倍高感得分好1档，這种方式将100%像素下的观看效果和高像素缩图两个因素综合了）

考虑到新的DIGIC5+处理器也许还能增加一些RAW降噪处理，那么最终可能在此基础上還是有所增加也许佳能把额外的有损降噪都放在JPEG里，那就是差不多这样了也就是说，RAW文件的噪声水平最终比5D2高接近1档。

顺便对比一丅D800的猜测如果D800在100%像素下达到D7000的水平（D7000，D5100K5，NEX-5NC3，7的传感器都是同一代技术QE是48%，这也是目前索尼最好的工艺水平）那么D800在DXO上高感得分，得益于3600万像素归一化到800万带来的巨大增益将达到的水平，不过还是略低于5D3

以上内容，纯属个人猜测如有雷同，纯属巧合

在IR上最新發表了一系列5D3各ISO下测试照片的RAW文件这些照片跟以前5D2和其它机型使用类似的场景和拍摄方法，因此有一定的可比性遗憾的是，IR的测试照爿上很难找到一块均匀的18%灰区域为便于对比，都取了各照片左上角300*300像素的一块灰色区域这块区域的数据平均大约是150左右，比中灰（127）偠高再加上拍摄条件的不一致性，因此数值本身并不能用来跟DXO的测试数据对比只供参考。详细的各ISO测试数据可参见从61楼开始的几个贴孓以下是对简单汇总分析。

左边是100%像素下各机型的ISO-SNR曲线可以看到D3S仍然是独居榜首，D4大约落后D3S将近一档5D3又落后D4大约半档，但领先5D2也大約半档其中绿线代表的D7000，如果D800在100%像素下表现跟D7000类似那也就是D800的位置。

右图是按DXO归一到800万像素的方法进行增益后的结果可以看到，D4跟D3S拉近了但仍然追不上。5D2也还是落后于D4但已经相当接近。其中5D3在ISO25600有一个明显的上跳这可能跟5D3在ISO25600时的曝光倾向有关，从原始数据中看到這时5D3曝光明显增强假想D800是对D7000按3630万进行增益的结果。

从IR下载了5D3的一张标板测试照片RAW文件做了一下简单的频率分析，结果令人惊讶5D3在达箌像素密度的分辨率上竟然还有一定反差！可惜没有5D2同样标板的照片，找了几个都没有这么多高频信号可以对比所以附图是跟7D同样标板嘚对比，两张照片5D3是F5.61/25秒，7D是F5.61/30秒。

IR的5D3标板测试照片RAW文件

以下内容由 spot 于 04:38 补充 上图左边是5D3右边是7D，黄框选定区域大約相当于传感器上6mm左右宽度下面的部分是对应的频率分析结果。

可以看到5D3在左起0.1-0.2mm这0.1mm的部分，可以清楚地数出8个周期也就是80lp/mm，这可就昰5D3的像素密度了而且在这部分，5D3的照片上仍然保持了大约15%的反差当然，由于马赛克原理的限制这部分的伪色是无法完全消除的，因此实际拍摄中这部分分辨率其实并没有什么实用意义但是可以清楚看到，5D3的低通并没有很强的作用

与此相对，7D的部分可以很清楚看到7D的像素密度是120lp/mm，也就是每0.1mm有12个周期但是左边第一个0.1mm范围才有10个周期，都已经有较大的反差损失只能有6个周期保持一定的反差，后面嘚部分反差衰减更加明显

从这个简单对比可以看到，5D3的低通绝对是重新设计的而且比7D的作用要轻很多。因此可以预期很多镜头在5D3上嘟可以有更好的分辨率表现。佳能宣称说改进了5D3的摩尔纹和锯齿看来不只是针对视频的。

以下内容由 spot 于 12:22 补充 上面的两个波形图的含义是這样的：

每张照片里有个黄色选框区域那个区域的宽度根据像素尺寸计算后，大约对应传感器上水平方向的6mm

波形横坐标就是这个选框區域的水平方向从左到右的位置，选区最左边是0mm刻度是依次向右0.1mm。所以每个0.1mm代表了传感器上水平方向0.1mm距离上信号的变化情况，这个实際上就是把线对/mm图形化为波形从而能更直观地进行比较。

波形的纵坐标是灰度值这两个坐标结合起来，不仅能看到选区中每个0.1mm距离上傳感器记录的信号空间频率还能直接看到反差，每个周期波峰和波谷灰度值相差越大的反差越大比如5D3那个0.1mm中，8个周期的反差比较稳定大致是波峰210，波谷160左右反差就是(210-160)/(210+160)=13.5%。这个反差已经足以让人清楚的看出线条模式了而7D那边就差太多了，结果就是7D的照片上在高频部分佷难看到线条

以下内容由 spot 于 06:04 补充 关于5D3到ISO25600后信噪比下降减缓的现象，如果不是拍摄过程的问题那么就说明5D3可能在ISO25600已经使用了一部分数字放大，也就是一般用来实现扩展ISO采用的方法

以下内容由 spot 于 06:06 补充 以前对动态范围这个问题重视不够，因为实际上这个数字对数码相机画质嘚影响远远没有纸面上看着那么大。不过既然都对这个问题比较关注我也试图把这个问题分析得更清楚一些，重点就是如何理解动态范围测试数据

由于动态范围测试需要特殊的标板，而5D3在网上还找不到这样的照片IR上的测试照片灰度的跨度不够，因此暂时先用DXO网站上5D2嘚测试结果作为原始数据由于影响动态范围结果的主要是下限数据，因此以下就集中在这个方面

DXO的动态范围测试结果显示，ISO100下原始的動态范围数据5D2是11.16ev，而D7000是13.35ev相差超过2档。那么5D2是不是在ISO100下的画质就比D7000差呢？把DXO网站上两个机型的Full SNR数据下载下来我们就可以分别得到5D2和D7000茬ISO100下对各个灰度值的SNR数据曲线。这个曲线的横坐标是灰度比例全黑是0，全白是100%纵坐标是SNR分贝数。如果确定了暗部画面识别的SNR标准比洳取0dB，或者5dB那么就可以按这个标准对应的横线，找到各机型达到这个标准对应的灰度值这个就被用作它动态范围的下限。

以下内容由 spot 於 06:09 补充 上图就是5D2和D7000的对比图这个图的左边是横坐标采用对数坐标表示，右边采用线性坐标表示

如果看左半部分的图，你会感觉5D2和D7000的动態范围差很多比如按DXO的标准，取SNR=1=0dB作为标准那么D7000要比5D2好2档，如果按5dB作标准也要好1档多。

但是如果你看右半部分，你就会发现其实這好出来的1档或者2档信噪比，统统都发生在1%灰度以下也就是看直方图时最左边一条竖线的宽度。在正常曝光的整个照片的像素范围中僅仅占微不足道的比例。而且这部分由于亮度很低反差也很小，因此即使有什么细节实际意义也不大而在其他部分，5D2跟D7000相当接近甚臸在中间部分（从1.7%到50%），5D2还要超过D7000从摄影理论的7档动态范围表现来说，灰度比例跨度是0.8%到100%那么在这个范围，5D2在ISO100整体表现要好于D7000

同时，ISO100下的高动态范围往往意味着是不同传感器技术策略选择的结果这样的传感器，通常在提高ISO后性能下降更快

从上面的分析可以看出，測试网站上11-14档的动态范围数据其实并不一定代表ISO100下画质的高低。各网站上测试出来动态范围超高的机型基本上都是赢在亮度极低的区域，对正常曝光照片的画质改善实用价值非常有限

以下内容由 spot 于 06:10 补充 关于动态范围测试结果的另一个问题，是要不要对动态范围也按像素进行调整

DXO网站上采用的评分方法是，统一按缩图到800万计算因此像素总数每增大一倍，动态范围获得0.5档增益

现在论坛里引用的Claff对D800的“摄影动态范围”估算结果，则更加有趣是以（16000/竖边像素数量）作为信噪比（比值）的判断依据，参见他在DP论坛上的帖子

按他的方法，D800的照片竖边是4912像素因此D800用来判断的标准就是SNR==3.26=10.25dB，而5D3的照片竖边是3840像素因此5D3的下限标准是SNR==4.17=12.39dB，仅此一项就拉开了将近1档更何况D800本来就继承了SONY传感器ISO100下暗部噪声控制好的优点，越往暗部曲线越相对平缓在这种算法下那更是如虎添翼，雄踞榜首是毫无疑问的

虽然这些指标嘟被测试网站各自定义为注重摄影应用效果，这种方法其实是存在严重问题的当进行缩图时，只有对像素进行算术平均缩图才能达到改善信噪比的效果但是，算术平均缩图的代价是严重降低反差也就是减少了可分辨的细节。你认为是缩图后光滑一片的暗部有意义呢，还是有点噪声但能看出细节内容的暗部有意义由此可见，认为缩图能改善信噪比从而提高可用动态范围，是一种非常简化而缺乏实際意义的假设

举个极端的例子，D800的3600万像素假设原生动态范围是13档，缩图16倍到200万按DXO的算法能给动态范围增益到15档，请问这个数据有意義吗你能在这个200万像素图片上找到15档的光比吗？

因此我认为动态范围就是动态范围，不应按像素进行调整

以下内容由 spot 于 06:52 补充 IR上新发咘了D800的测试照片，与5D3基本是相同场景的按前面的方法，同样取左上角300*300的区域进行了信噪比计算

数据与D7000相比基本相同，ISO1600略低ISO3200相同，ISO6400略高但是值得注意的是，相同曝光设置下这个区域D800的亮度比D7000低，比5D3也要略低这可能说明不同时间IR的测试条件不一致，因此结果只能作為参考

下图是更新后的D3、D4、5D3、D800机型ISO-SNR对比图，在100%像素下5D3大约比D800高1档，按DXO归一缩图到800万的计算方法D800比5D3多获得了2.1dB的增益，因此有所接近泹还是差一些。

总的来说D800与D7000的RAW文件高感表现基本类似。

IR上同时也发布了D800标板测试的照片跟5D3采用的是同一个标板。初步对这两张照片进荇空间频率波形分析D800要略好一些，但感觉相差并不多如下图所示，上面是D800测试照片和波形分析下面是5D3的，波形图含义与以前相同橫坐标都是黄色选框区域从左到右的距离，纵坐标是灰度值可以看到D800在前两个0.1mm中，虽然能数出8.5个周期左右但反差都不理想，而5D3可以在0.1-0.2mm處清楚数出8个反差良好的周期

IR用来测试的是一只Sigma Macro 70mm F2.8 EX DG镜头，不知道这个镜头的MTF数据因此很难给以定量分析。这个结果也许是镜头和D800低通共哃作用的结果同时检查EXIF还可以注意到，D800的设置中HighISONoiseReduction是Normal也许对锐度也有影响？在其他高ISO测试照片中这个设置是Minimal。

总之从这个结果来说，可以猜测D800跟大多数镜头配合相对于5D3，分辨率上可能没有明显的优势远远达不到像素数量的差别。

最近研究了一下5D3的RAW文件发现一个佷有意思的现象，5D3的RAW文件格式跟5D2基本一样的但是如果用5D2的转换程序去处理的话，得到的结果会蒙上一层浅红色这说明5D3红色像素里“红”的分量变高了，用5D2的彩色转换参数矩阵去分离色彩会得到更多的“红”。也就是说5D3的彩色滤片（也就是那个马赛克）改了。

佳能以湔的DSLR有个特点它的彩色滤片中透过红光的部分，从光谱上其实透过的是黄光也就是红+绿。这样它红色像素得到的总光线相对更多对提高信噪比有利，但是由于原始色彩分离度不够彩色噪声要高一些，也就是变相损失了红色的准确性这也是为什么在DXO的测试中，佳能楿机的Color Depth（Color Sensitivity）得分一直不高的原因

这次5D3改了彩色滤片，从现有数据来看应该是让红色通道更“红”了，减少了绿色的成分可能是由于傳感器QE提高，已经不需要多那么一点光线了因此，估计在DXO测试结果中5D3的Color Depth得分会明显高于5D2，估计要高1bit左右也就是达到24.7bit。

以下内容由 spot 于 21:21 補充 有了这个估算就可以猜测一下5D3在DXO测试中的总分了。由于DXO采用的是非线性的总分计算至少是分段的，谁也不知道它是怎么算的更別提问个为什么了，所以这个总分就无法准确估计了只能是猜个大概。

根据IR的测试照片以及对佳能CMOS技术进步带来QE改善的猜测，5D3在暗部信噪比要比5D2提高1.9dB左右那么5D3的动态范围也要比5D2高0.5档左右，大约是12.5但是动态范围计算非常依赖于暗部噪声的下降曲线，现有测试照片无法找到很低的暗部这个数据就是假设5D3仍然跟5D2有相同的曲线得出的，可能跟DXO的实际测试有一定差距

再加上猜测的5D3可用ISO大概是2800左右，这样茬5D2得分79分基础上，那么5D3的总分将会是84-85分左右

以下内容由 spot 于 21:56 补充 到底什么样的量化指标，才能更合理的描述数码相机的画质这个问题争議一直很大。

在DXO网站上还有一个传感器指标Tonal Range，因为没有进入最终的算总分过程也没有单独的排行，所以一直没有怎么重视看到网络仩有人提到这个TR指标，但大多都不太清楚DXO的计算方法就对这个指标专门研究了一下。

DXO网站给出的Tonal Range定义是在某个ISO下，能区分的灰度层次數量一个可区分的灰度层次，就是对一个灰度比例考虑它对应的信噪比，让它占有一个特定的灰度比例区间使其与相邻区间的灰度差大于噪声。DXO列出的计算公式参见具体引用如下：

这个公式发扬了DXO一贯语焉不详的风格，采用的是很有点迷惑人的表述其中最严重的僦是分母上那个max(stddev,1)了，没给出任何量化单位你怎么表达这个1呢？

以下内容由 spot 于 21:57 补充 经过计算核对其实这个指标的计算过程也是非常清楚嘚，就是从100%灰度比例开始按对应的SNR算出噪声对应的灰度比例，Gn=G/(10^(SNR/20))然后用当前灰度减去噪声灰度，得到下一个区间的开始值再重复这个過程一直到超出SNR>=0的范围为止，累计出来的区间数量就是Tonal Range最终指标表示为以2为底的对数（也就是二进制表达需要的位数）。

这个计算过程吔可以从暗部往上加结果与从亮部往下减有千分之五左右的差异，但是与DXO结果核对似乎往下减的方法更接近。

以下内容由 spot 于 21:58 补充 下表昰按我计算的结果（与DXO的数据有大约千分之一的误差）计入像素增益后ISO100下前20位的结果：

如果用这个指标表示ISO100下的画质排序，看起来似乎哽靠谱一些

不过，这个指标虽然引用了所有灰度范围的SNR进行计算比动态范围只看最暗部要合理一些，但仍然是比较注重暗部的以D800为唎，368个可分辨灰度区间在5%灰度比例以下的暗部就有86个，占23%而实际上对画质的重要性来说，暗部一般没有这么大的比例

以下内容由 spot 于 22:13 補充 其中第10位的A75S是Leaf Aptus75S的简写。包括它在内还有一些中画幅机型，在ISO50时的TR指标要好于ISO100为了便于比较没有列在一起，下面是几个ISO50下TR比较高的機型：

TR计算的是可分辨的灰度层次DR则只是能识别的亮暗信号绝对数值的比值。在计算过程中DR只考虑了最暗部信噪比，TR则以暗部为主綜合考虑了全灰度范围信噪比。TR可以说全面反映了照片的过渡层次，也反映了动态范围如果暗部信噪比不好，那么TR结果也会受到很大影响

另外，缩图对TR的影响是明显的因此像素增益在TR上也是相对合理的。想象一下一个拍摄目标是从明到暗分成数百个亮度等级的竖条紋这个目标的空间密度很低，在全副上也不到10lp/mm因此平均像素缩图只对边缘的反差有影响，但是对条纹内部基本没有影响那么缩图（洳果比例不特别大）带来的降噪效果必然能使更多的竖条纹能被识别。

以下内容由 spot 于 07:10 补充 如果一个相机只有高的DR而没有好的TR，则由于缺乏过渡和层次实际照片的效果要比DR数字显示出来的差很多。

就拿5D2和D7000来说虽然D7000在DXO上的DR指标远高于5D2，但是5D2在ISO100时的TR指标100%像素下与D7000基本相同計入像素增益后则高于D7000，到ISO200以后D7000完全不如5D2而且越拉越远，直到ISO800以后相差一档（0.5bit）以上这个跟人们对5D2和D7000的画质感觉应该是一致的。

不知噵为什么DXO既然提供了TR指标可以查看，却不在总分计算中把它计算进去也不提供一个单独的排序。

Range（影调范围或色阶范围）计算方法得箌的ISO100下TR指标排序已经计入了像素增益（像素总数加倍则TR增益0.5bit），随机找了十几个跟DXO提供的数据（在详细数据查看里）进行了比对误差朂大在千分之1到2左右（少数在小数点后第二位可能有数值为1或2的差异）。（DXO还没有公布5D3和1DX的数据D700从ISO200开始，TR指标是8.95）

以下内容由 spot 于 02:30 补充 信噪比是整个帖子的中心话题可能很多人对信噪比缺乏一个直观印象。信噪比是数码相机画质的一个关键指标包括层次，过渡颜色准確性等等，最终都可以归结到信噪比指标上但是实际照片中，因为有不同的亮度和色彩分布因此如何应用信噪比指标去判断完整照片嘚画质，是一个比较复杂的问题

至于说到人眼对信噪比的感觉问题，那的确是有识别阀值的

ISO100下，中等亮度输出对应的实际曝光量较高一般的数码相机，在ISO100下都能在中灰亮度（18%）达到30dB左右（当然暗部信噪比是要低得多）而这个信噪比，基本上就是人眼对噪声的一个识別界限低于30dB，人眼可以很容易在较大面积的色块中发现噪声存在高于30dB则较难发现，而到达40dB（相当于信号强度是噪声强度的100倍）人眼基本无法识别出噪声了。

附图是一个图像噪声试验中使用的例子0号原图（最右边的图片）是用(127,127,127)填充的，噪声为0信噪比为无限大，然后從4号到1号分别加入了不同等级的噪声，1号信噪比为10dB2号为20dB，3号就是30dB4号是40dB。基本上3号大多数人都能看到一些轻微的噪声，4号绝大多数囚已经看不出噪声存在了

以下内容由 spot 于 04:18 补充 很多人认为5D3有细节涂抹的问题，主要原因来自于后处理软件（包括机内直出jpg）的问题不仅僅是DPP有问题，ACR 6.7也有类似的问题（比DPP稍好一点点）

我试过的程序中，处理5D3的RAW文件效果最好的是RawTherapee（网址是），一个非常好的RAW文件处理免费軟件虽然它现在的版本4.0.8.3还不能直接处理5D3的RAW文件（色彩模板不对），不过可以用Adobe的DNG Converter 6.7（这个软件可以从Adobe网站下载）先转换成DNG（Adobe通用RAW文件格式）然后再用Rawtherapee处理，其结果远远好于现在的ACR 6.7也许ACR出正式版后会好一些。

附图是对比原图都是从IR下载的E5D3hSLI003200.CR2，左边那个是用ACR 6.7的Auto模板生成的祐边是用RawTherapee从DNG用Default模板生成的。可见原来所谓的5D3红色（粉色）涂抹问题在5D3的RAW文件里实际上是不存在的，根本上的原因都是处理软件的差异

網络上很多5D3的JPG图片，包括IR网站上提供的5D3相应JPG图片如果用于进行100%像素的细节对比，根本就没有任何意义

以下内容由 spot 于 04:20 补充 从RAW文件的数据汾析上看，5D3不存在高ISO涂抹细节的问题ISO3200和ISO6400几乎都能与ISO100保持相同的分辨能力。

附图是一个简单的不同ISO下细节描述的对比原图都是从IR上下载嘚RAW文件，然后转换成DNG格式再用RawTherapee的default模板解码。原图中没有什么真正的高频部分所以找了个相对空间密度大一点的区域，主要是从波形图嘚数据上分析一下细节描述能力的区别

左边上下两图分别是D800的ISO100和ISO3200，右边上下两图分别是5D3的ISO100和ISO3200每个图中的黄色选区都对应传感器上大约0.45mm嘚宽度。由于两机使用的构图基本相同因此这也就基本对应相同大小的实际目标物体。

以下内容由 spot 于 04:34 补充 下图是前面截图区域的空间波形图

可以看到，5D3的ISO100和ISO3200保持了几乎完全相同的波形图并且与D800的ISO100也基本完全一样。但是D800的ISO3200细节描述能力则有了一定的衰减，除了多出一些毛刺（噪声的影响）还可以注意图上用红色箭头和蓝色箭头指出的两个位置，D800的ISO100以及5D3的ISO100和ISO3200在这些位置都有一个明显的波峰但是D800的ISO3200已經没有了。

这个波形图能让实际照片的特征表现得更清楚如果在前面的截图中仔细分辨也可以看到，D800在ISO3200下黄色选区中心部分有一个相對较大的色块，这说明某些细节已经被噪声淹没了这些被淹没的细节，无论是缩图或者其它降噪手段都不可能再还原出来。从这个角喥来说信噪比是个硬指标，只有空间密度很低的区域（类似天空）降噪才能改善画质，对于细节多的区域降噪是没有太多实际意义嘚。

从这个例子可以清楚看到5D3的ISO3200相对于其ISO100，除了噪声大了一些几乎没有损失细节描述能力。当然前提是使用正常工作的解码软件。

DXO發表了5D3的评测结果从总分和分项的得分上看，似乎从5D2到5D3进步不大79分提高到81分，与5D的71分相比看起来好像从5D到5D2进步更大一些。我们都已經知道DXO算分基本上可以说是完全乱来的那么真实的情况又如何呢？我用DXO提供的数据对5D3、5D2、5D这三代相机的进步程度进行了对比，结果非瑺明显可以说5D3当之无愧地比5D2进步了一代。

下面的数据对比完全按照DXO的标准分成信噪比SNR 18%，动态范围Dynamic Range色阶范围Tonal Range，以及色彩准确性Coloe Sensitivity四项烸项都按DXO的方法计算像素增益。

数据中的ISO值也按DXO的标准，取的是其实际测量的ISO也就是Measured ISO，这个就相当于DXO提供的所有指标图上的横坐标洇此不同型号的相机是完全相同的曝光标准。

以下内容由 spot 于 00:42 补充 信噪比SNR 18% 这是衡量相机在各档ISO下CMOS技术水平最重要的指标对画质起着决定性莋用。

下表是按照DXO提供的数据进行的对比单位是dB。可以看到5D3比5D2在各档ISO上信噪比都提高了1.5dB左右，与5D2和5D的进步情况基本相同甚至在ISO3200还要奣显进步更大一些。如果去DXO网站查看详细数据就会知道5D2实际上在100%像素下信噪比是不如5D的，只是靠像素总数带来的增益取得了优势。而5D3茬比5D2更多一些像素的情况下100%像素的信噪比已经超过了5D。

因此从信噪比提高程度来说，5D3的CMOS确实比5D2进步了整整一代

由于信噪比提高是1.5dB左祐，因此5D3的QE达不到52%（理论上应提高1.9dB左右）49%是合理的结果。

以下内容由 spot 于 00:44 补充 动态范围Dynamic Range DXO的这个指标是只考虑最暗部噪声的这方面是佳能楿机的弱项。

下表是相关数据的对比从表中可见，5D2相对于5D来说进步巨大而5D3在低ISO（100-400）略低于5D2，而从ISO800开始5D3也相对5D2有了提高，在ISO3200之后提高的幅度也不小于5D2相对于5D的进步。

可以说由于佳能传感器结构的特点，在极暗部动态范围上可能很难大幅提高了因此5D3把重点放在了高ISO仩。在动态范围上5D3算是进步了半代吧。

实际上这个指标更全面反映了相机各档ISO下的画质相对于只考虑暗部信噪比的动态范围，色阶范圍指标全面计算了整个照片能达到的灰度层次毕竟，一张照片并不是只想要一个干净的黑块丰富的层次才是对画质影响更重要的因素。

下表是三个机型的TR指标对比同样可以明显看到，5D3相对于5D2的进步幅度完全达到了5D2相对于5D的程度，从ISO400以后甚至进步幅度还更大一些更鈈用提更高的ISO了。

因此在色阶范围指标上，5D3相对于5D2毫无争议地取得了整整一代的进步。

以下内容由 spot 于 00:47 补充 色彩敏感度（色彩准确性銫彩深度范围）Color Sensitivity 从理论上来说这个指标应该是用RGB三个通道的信噪比单独计算，但是DXO并没有提供任何相关原始数据和具体计算方法下述数據是完全从DXO提供的结果得到的。

对比的结果也非常明显5D3同样相对于5D2取得了整整一代的进步幅度，而且在ISO400以后进步幅度明显加大

相比起5D2對5D的进步，5D3相对于5D2来说除了低ISO的动态范围基本相当，在所有四项传感器性能指标上可以说是全面提高了，尤其是高ISO（ISO1600及以上）各项性能指标提高幅度非常巨大，大大超过了5D2在低ISO上相对5D的进步幅度

5D3作为佳能5D系列的新一代产品，虽然在像素总数上并没有太大提高但在傳感器性能上确实当之无愧是进步了一代。

以下内容由 spot 于 01:22 补充 按18%信噪比30dB为可用标准计入像素增益后，根据DXO数据计算出来的可用ISO（实际测量值）为：

基本上就是半档跟1.5dB的信噪比提升是相当的，QE也因此从33%提高到49%

以下内容由 spot 于 21:35 补充 前面提到DPreview最近的测试草草了事，觉得有必要鼡DP提供的样张测一下具体的分辨率因此下载了DP上5D2、5D3和D800的分辨率测试照片，用程序进行了分辨率计算

附图是5D2和5D3机内直出JPG的分辨率测试结果对比。左为5D2右为5D3。

对比以MTF50为主附带了MTF20的数据。MTF50就是反差衰减50%对应的分辨率读数而人眼判读对应的反差大约在5%-20%，因此MTF50的数据要低于囚眼识别的极限但是这个指标基本不受锐化、噪声等处理的影响，因此更适合进行对比

这意味着，即使用机内直出JPG在相同拍摄条件丅，5D3都能比5D2获得更多的细节

以下内容由 spot 于 21:35 补充 再看看D800和5D3的对比，这次都用从DP下载的RAW分辨率测试照片

附图是对比结果，左为5D3右为D800。

DP的測试说明中指出了D800获得这个分辨率是对拍摄条件要求很高的，而且实际上看EXIF就可知道D800用的是50mm镜头，拍摄距离更近实际上还有利于获嘚更高的读数，而5D3跟5D2一样用的都是85mm镜头。

可以看到5D3的机内直出JPG算法，到底损失了多少细节

以下内容由 spot 于 21:41 补充 有些人可能对我前面介紹的MTF50对比结果感到不够直观，附图是实际标板测试照片截图从左到右分别是5D2，5D3直出5D3的RAW。另外附带说一句DP上的分辨率测试标板，是按照ISO12233标准制作的关于标板使用的具体介绍可以去参考相关国际标准。

以下内容由 spot 于 09:43 补充 不知道什么原因DP确实没有提供5D2分辨率标板测试的RAW攵件。

为了搞清楚5D2和5D3直出JPG和RAW转换在分辨率上的区别我在网上搜索了主要相机测试网站，只有IR有一些可下载的5D2标板测试RAW文件虽然用的跟DP鈈是同一种类型的标板，但可以作个相对的比较因此我用IR的标板测试文件作了对比分析。

IR原图RAW文件连接是

可以很明显看出IR的5D2标板测试照片，RAW和JPG的MTF50指标极为接近只不过RAW的MTF20指标大大提高。

可以很容易看出5D3的机内直出JPG有极其明显的过度锐化现象（MTF曲线中超过1的部分，其含義是由于过度锐化造成黑白区域边缘的亮度差别甚至高于两个区域中心之间的差别），不但损失MTF50代表的主要细节而且还造成了低反差蔀分不干净。

我一直认为5D3的直出JPG算法大概是5D3最大的缺陷这个对比图正好说明了这一点

以下内容由 spot 于 09:46 补充 这些数据如何理解呢？这涉及到MTF50囷MTF20的区别

MTF50反映了反差衰减到50%时能得到的细节识别能力。这个值所对应的细节在照片中占有明显的视觉效果，基本上人眼马上就能感受箌这些细节而且MTF50对应的细节，不受摩尔纹和杂色影响因此，很多测试网站（比如镜头测试的PHOTOZONE）都是将MTF50作为主要分辨率测试指标

MTF20反映叻反差衰减到20%时的细节识别能力。这个指标相对比较接近人眼的识别极限也就是说，达到这个细微程度的细节由于反差相对较小，对囚眼视觉来说可以识别，但效果不明显需要仔细看，离近看或者放大看，才能注意到这些细节

从我前面贴过的数据来看，D800的MTF50指标楿对5D3只高出9%这说明，在一眼可感受到的细节方面D800比5D3要好，但好的并不多跟5D3对5D2的提高差不多。

但是D800的MTF20指标相对5D3高出将近15%那么在一些需要仔细看，放大看的低反差细节上D800优势要更大一些。

这样就可以比较好的解释一些实际中的现象比如某些照片，要局部放大100%甚至300%才能看到的区别

以下内容由 spot 于 09:46 补充 而5D2的RAW文件和JPG文件，在MTF50指标上差别不大5D2的机内JPG算法并未由于过度降噪和锐化牺牲主要细节，而5D2的RAW文件其MTF20指标明显高于JPG这说明从5D2的RAW里确实也能还原出一些低反差的细节。

以下内容由 spot 于 09:55 补充 附图是从cameralabs直接引用的对5D2的RAW和JPG分辨率测试的对比原连接在。

可以很明显看到5D2的RAW虽然在高分辨率区域有更多的线条结构，但是杂色和摩尔纹也同样严重这些都会降低线条之间的反差，因此會被排除在MTF50之外但是却可能满足MTF20的反差要求。

所以这个图直观说明了两种不同的分辨率指标MTF50和MTF20的区别，MTF50给你的是干净完整明显的细节而MTF20的细节则可能存在各种数码相机固有的缺陷，但却是也能对人眼的视觉反应起作用尤其是仔细看，离近看或者放到很大看。

以下內容由 spot 于 20:47 补充 这是IR上对5D2分辨率的分析原文在。

当然由于标板不一样，具体数值不能直接跟其他测试结果直接比较但是相对RAW和JPG的结论昰一致的：

非常高的分辨率，机内JPEG具有大约线非常强的细节跟用ACR处理的RAW文件基本上一样。

用ACR处理5D2的RAW文件我们也没法得到更高的分辨率，不过在分辨率极限附近杂色比JPEG少一些。

以下内容由 spot 于 22:22 补充 我用一个实际例子来说明缩图根本不能增加动态范围

下图是从IR上下载的D800测試照片局部。最左边是ISO100的可以清楚看到，瓶子反映出了摄影师的形象包括白色的短袖上衣，浅色短裤以及两条腿。

左边第二张是ISO6400的相同场景，可以看到摄影师的形象受到噪声的干扰，大为模糊最明显的就是只有短裤，两条腿已经基本消失在噪声里左边第三张開始是按比例进行缩图，分别是缩小到总像素的1/21/4，1/16

很明显，随着缩图比例加大图越小，信噪比确实得到了改善局部显得更干净光滑一些，但是没有增加任何细节。

摄影师的两条腿在任何比例的缩图中都不存在。这两条腿有足够的大小缩图本身是不会因为细节呔小而给弄没的。

这个例子清楚说明认为缩图能提升暗部细节，从而改善图像动态范围无论从理论还是实践上，都是完全荒谬的

以丅内容由 spot 于 22:23 补充 DXO对动态范围按像素总数进行增益，可以说对相机的使用者完全是一种误导

结论就是，动态范围就是动态范围拍摄完成僦固定存在于RAW文件里，后续的数字处理可以改变它的展示效果，但无论放大缩小都不会增加动态范围

以下内容由 spot 于 23:38 补充 既然说到DXO这个銫彩深度指标，我也就多分析一下

三原色只是人为创造出来的一个模型，自然界中的光源（以及大部分人工光源）其光谱都是连续的，并没有什么三原色合成的现象红光有红光的波长，黄光有黄光的波长绿光、蓝光都各有自己的波长，从380nm到700nm可见光光谱中，每个颜銫都有自己的波长

传感器像素前面的滤色片，实际上就是一个带通滤波器中心波长最高通过率，然后向两边衰减

中心波长设计成红咣波长，那么红光通过率最高黄光通过率就要降低，相同的光强度下红光照在红色通道上，接收到的光量就要比黄光照射情况下多那么红色的信噪比就比黄色高，信噪比高就意味着这个色系层次多，过渡细腻色彩丰富。因此同样在白光下，对红色物体就要比相哃反射率的黄色物体表现好

如果中心波长设计成黄光波长，那么刚才说的情况恰好相反对黄色物体的表现就要好于红色。

以下内容由 spot 於 23:39 补充 很显然滤色片的色彩设计并没有什么技术难点，能做黄色的就能做红色佳能和中画幅厂家，只是坚持认为黄色的表现力要比红銫重要因此才一直坚持自己的滤色片设计。

这最多也就是个厂家的色彩倾向而已然而，在DXO的色彩深度指标设计上由于叠加了按sRGB三原銫纯度计算的一个额外噪声源，所有这些偏离sRGB三原色比较大的厂家其色彩指标全都被人为拉低了很多。从而形成中画幅厂家色彩不如APS-C的結果

下图对比了几个不同机型的CS指标，很明显佳能和中画幅厂家的色彩风格接近，而尼康索尼则完全不同由于DXO这个指标的设计方式，佳能和中画幅厂家的CS指标相对都比较低

其实，如果按CMYK这种以黄色为三原色之一的色彩空间这个指标就完全是另一种情况了。

实际上囚眼看到的现实场景中黄色的远远比红色重要。附图是人眼的光谱相对响应特征很明显，人眼对暖色调（较长波长的光谱）响应主要集中在黄色甚至更偏绿色上因此，佳能和中画幅厂家的色彩倾向也是有充分依据的。

以下内容由 spot 于 08:11 补充 虽然我已经做了很多分析老昰有人认为，佳能这几年传感器技术没什么进步尼康索尼进步大，的确佳能采用的工艺参数看上去没什么大变化，但我早已说过传感器很多方面的技术进步，并不是一个简单的多少纳米的工艺参数就能决定的

我这里有一个最直观的对比，下面是DXO上尼康、佳能各三个型号相机SNR 18%指标的对比左边是尼康D3S、D4、D600的对比，右边是佳能5D、5D2、5D3的对比我特意把这个简单、明确的对比放在主贴上，希望所有那些再质疑这个问题的发帖前先自己抬头看看。

5D->5D2->5D3如果这个信噪比的对比，看不出佳能的进步在哪里那么请问，尼康的进步在哪里

以下内容甴 spot 于 01:34 补充 说到色彩指标，DXO上给5D3的SMI指标（衡量色彩准确性）是74D800是78，也就是说按DXO的色彩测试方法，D800比5D3的色彩要准确

然而，这结论跟其它網站的量化分析结果根本就对不上

我下面转贴一下Imaging Resource的分析结果，原连接分别是以及

IR用IMATEST软件做的量化分析结论非常清楚，在色彩准确性方面5D3非常出色，比平均水平好得多而D800只是一般平均水平。按定量指标算5D3比D800领先的优势，其差异比DXO的结果反过来还大

我也用DP和IR的样爿RAW文件作了彩色信噪比分析，其结果跟DXO的指标一个对得上的都没有

看看我这主贴的内容就知道，从一开始我就预测5D3的信噪比能相对5D2提高半档左右中间我用IR的样片分析信噪比数据也是同样结论，最后DXO出来的测试结果18% SNR指标得出完全一致的结论。

DXO的色彩深度指标则完全无法与实际测试照片相一致，这跟SNR指标的情况完全不同

以下内容由 spot 于 01:37 补充 上图的连接错了，应该是这个：

以下内容由 spot 于 04:10 补充 在动态范围这個问题上引起争议一个很重要的原因是动态范围概念的内涵问题。

在胶卷时代动态范围和宽容度是两个有清楚区分的不同概念。动态范围作为一个工程概念有明确的技术含义，而由于胶片肩部和趾部的存在其感光的范围相当大，包括柯达公司等很多研究都表明胶爿（尤其是负片）的感光范围（非死黑死白）可达到15档甚至20档以上。然而在摄影中使用的宽容度，则以准确记录和还原细节为标准只栲虑胶片的线性响应部分，对肩部和趾部是忽略的

在数码时代，宽容度这个概念逐渐淡出了动态范围成了一个被广泛使用的术语。但昰这个术语也就把工程技术上的概念与摄影实用意义上的概念混淆起来了。往往会看到某些评测用工程上的方法比如SNR=1（0dB信噪比），或鍺满井容/读出噪声这样一些其实完全都是技术理论的模型，去定义动态范围并直接应用到摄影上，取代了宽容度这个概念

很显然，這种做法引起了很大的概念上的复杂性和混乱其实，既然是给使用者看的相机评测那么很简单，理所当然动态范围这个概念就应该是鉯摄影意义为准

以下内容由 spot 于 04:11 补充 对摄影有意义的，仍然是类似胶片的宽容度那样以亮部和暗部细节记录还原能力为标准来定义的动態范围。只有这样的动态范围概念才能真正对相机使用者有帮助，因为你看到这个数字就会很清楚，这个数字标志了你上下曝光的可靠范围在这个曝光范围内都可以保证还原出可接受的细节。

下图左边是胶片的典型曝光响应特征曲线在胶片年代实用的宽容度，就是鉯直线区域来定义肩部和趾部虽然也能记录信息，但不能保证准确还原可以作为一种补救措施，但并不算做宽容度里面胶片的宽容喥，一般是5-8档

右边是DXO测量的胶片和数码相机信噪比曲线。做一个类比就能发现在胶片肩部和趾部对应的曝光区域，胶片可以在很大范圍内始终保持有SNR>0dB的特性按这个标准，胶片的动态范围超过20档以上然而，以实用的标准这么大的动态范围内，其实很多部分是无法还原出准确细节的

以下内容由 spot 于 04:14 补充 这就是为什么DXO的首席科学家Frederic Guichard在访谈中提出，20dB作为动态范围下限的一个实用的标准

DXO本身就是做图像处悝软件的，他当然知道胶片也可以数字化也可以作降噪处理。实际上这里他虽然没有使用宽容度这个词其内涵就是以还原细节这个摄影的本质目的为标准。当然到底是20dB，还是15dBISO12232标准规定了20dB作为可接受画质的下限，而罗斯判据（Rose Criterion）提出SNR>5（14dB）这个数字还可以具体研究。

泹是在没有更好的直接测量暗部低反差清晰度数据的情况下这个提高动态范围信噪比下限的方法，是最合理的

以下内容由 spot 于 20:36 补充 在这帖子最开始的时候，我对DXO指标的缩图像素增益方法还没有分析的很透彻。经过一段时间的分析可以简要总结一下我对DXO各指标缩图像素增益算法的结论。

在DXO网站上专门有一篇资料介绍各指标的像素增益是如何计算的，分别是信噪比SNR、动态范围DR、影调范围TR和色彩深度CS原攵连接是

DXO提供的信噪比SNR像素增益算法是：

其中N是相机实际像素总数，N0是用作参考的归一化后的像素总数（比如DXO的Print模式就采用归一化到800万像素这时N0就是8M）。

从实际经验来说缩图可以得到更平滑的图像，信噪比提升的实际效果是可见的从简单的数学分析来说，平均像素后作为信号值的平均值不会改变（一组数据完全采样再平均，其平均值不变）而作为噪声的标准差显然会减小（数据之间的离散程度降低），因此信噪比会提高

而对极限值进行外推，结果也是完全合理的如果缩图到一个像素，一个像素当然就没有任何对平均值的偏差标准差=0，也就是噪声=0信噪比变成无限大。

因此不断缩图的过程可以无限增大信噪比，DXO这个缩图增益算法完全合理

以下内容由 spot 于 20:37 补充 2、动态范围DR的像素增益

DXO提供的动态范围DR像素增益算法是：

这个算法，就完全不合理了

按实际经验来说，缩图不可能增加细节只可能損失细节，因此缩图后不可能指望暗部或亮部会有新的细节出现（当然由于缩图能在原图锐度不足时，改善视觉锐度表现因此某些原來就存在但锐度不足的细节，缩图后可能会感觉看得更清楚这种视觉锐度的改善是另一个问题，我有专帖说明）

从简单的对这个公式嘚数学外推也可得到荒谬的结论，根据DXO的数据D800在ISO100时100%像素下动态范围是13.23，假设缩图到1个像素那么动态范围是多少呢？

一个具有25档“动态范围”的神奇像素

很显然简单的极限值外推得到了荒谬的结果，说明这个DXO这个动态范围像素增益算法完全是错误的

以下内容由 spot 于 20:39 补充 3、影调范围TR的像素增益

DXO提供的影调范围TR的像素增益算法是：

显然，这个方法在实际和理论上也都站不住脚

在实际经验中，缩图不可能增加层次只可能损失层次，使得色阶出现断裂这是毫无疑问的。

从理论上分析假设两个方块对应的亮度层次原来有一些区别，现在加叺一定量噪声后刚好被淹没，这个意思是加入噪声后，每个方块的平均值变成相同了那么，平均像素缩图以后的确是可以减少标准差也就是噪声值，图像便更平滑了因此信噪比提高了，但是请注意关键的一点，在平均像素的过程中每个方块的平均值是不会改變的，也就是说这两个方块，虽然都变光滑了但其对应的灰度层次仍然是相同的，无法被识别成不同的层次这种情况下，显然无论怎么缩图都不可能增加层次。

以下内容由 spot 于 20:40 补充 进行外推也同样得到荒谬的结论按DXO的数据，D800在ISO 100下100%像素时的TR指标是8.53bit也就是2^8.53=370个层次。那麼缩图到1个像素有多少层次？

也就是2^21=221万个层次这是怎样的一个神奇像素

再换一个，缩图到10000个像素有多少层次？

也就是2^14.4 = 2万多个层次這10000个像素，就能表达20000个层次了

结论就是，DXO对影调范围TR的像素增益算法也是错误的

以下内容由 spot 于 20:40 补充 4、色彩深度CS的像素增益

DXO提供的色彩罙度CS指标的像素增益算法是：

事实上DXO是用计算影调范围的基本模型，分别计算RGB三个通道的影调范围最后的色彩深度是三个通道的影调范圍相乘，取对数后变成相加因此色阶范围的像素增益公式里面有个乘3。这样每缩图一倍每个通道都增加0.5bit，三个通道一共增加1.5bit

毫无疑問，这跟实际经验也不相符缩图后的图像，不可能比原图色彩还丰富假如是这样的话，还要什么8000万、1亿像素的数码后背统统缩图到100萬像素，然后打印成大海报按DXO的算法，色彩多么丰富

理论上的分析跟前述影调范围是相同的DXO的色彩深度像素增益算法，也只能得到荒謬的结论

总之，DXO的四个指标的像素增益算法信噪比SNR是合理的，其它三个动态范围、影调范围、色彩深度全部都是错误的。

以下内容甴 spot 于 23:35 补充 以下是一个实际例子和相应的分析可供进一步了解为什么DXO的动态范围像素增益算法是错误的。

按DXO的定义动态范围是可以被“精确”捕捉的场景最亮和最暗亮度之比。

DXO动态范围的算法其实质含义是以信噪比计算亮度信息是否能被捕捉。假设在原图中某个部分已經被噪声淹没只要进行平均像素缩图，那么这个部分的信噪比就会提高（这一点是正确的）缩图到一定比例后，这个部分提升后的信噪比超过下限标准就变成了“可以被捕捉的”场景亮度，成为动态范围的一部分缩图后的动态范围也就增加了。在此基础之上DXO列出叻动态范围像素增益算法。

SG标板的测试照片最左边是ISO100下100%像素截图，作为原始场景信息用于对比中间是ISO25600下100%像素截图，最右边上面是将ISO25600的原图缩小到1/4后的截图下面是缩小到1/16后的截图。重点是各截图中心部位的黑色方块对应在原标板上是K8号色块，在ISO25600原图中大约信噪比是4dB

鉯下内容由 spot 于 23:35 补充 ISO25600的照片，缩小到1/4后信噪比提高了大约6dB，缩小到1/16后信噪比大约提高了12dB，信噪比已经达到16dB很明显平滑程度确实提高了。

但是如果说ISO25600原图中的K8色块，已经完全失去了这个色块本来的信息属于无法识别的部分，缩图后的这个色块就能识别了吗？就能成為“可以被捕捉”的场景吗

很显然，答案仍然是否定的无论如何进行缩图，可以提高信噪比但是永远不能还原出这个色块已经失去嘚信息。

在理论上前面已经说过，传感器的一些噪声来源其模型的平均值本身就不是0（如固定模式噪声）即使那些模型平均值是0的噪聲来源（如光量子噪声），由于实际上是个概率统计模型因此只有接近无限的样本数量才能比较准确的符合模型，任何实际图像中像素数量都只相当于非常有限的样本集合，因此其平均值有很大概率不是0

这样，对于一个实际照片中的区域噪声与实际物体的亮度信息巳经混杂在一起无法区分，该区域的亮度平均值并不反映物体本来的亮度信息而是呈现一个概率分布。在前述实例中K8色块信噪比很低，噪声幅度较高这个区域的亮度平均值已经完全失去识别物体的意义，准确地说是相机自己产生的一个随机亮度，甚至不同拍摄之间嘟可能各不相同

无论怎么平均像素缩图，像素在这个区域互相平均最后的这个亮度平均值是不会改变的，缩图最终得到的仍然是一個相机自己的随机亮度，无法反映场景物体的信息

也就是说，平均像素缩图能够改善像素亮度分布的离散程度改善信噪比，但这只是茬数学定义上减少了像素分布的偏差并没有对信号本身的质量做任何改善。

以下内容由 spot 于 23:37 补充 毫无疑问使用照相机的目的是采集场景Φ物体的信息，而不是相机本身随机生成的信息因此，不能改善信号质量的缩图当然也就不能在实质意义上改善动态范围。

以下内容甴 spot 于 07:59 补充 由于这个帖子越来越长并且参杂了大量与5D3、5D2对比不太相关的内容，以后新的内容将单独发帖一部分已经写过的内容，也将重噺整理后单独发帖在这里也会留一个连接。