Sichtbarer Unterschied zwischen 4:2:2 und 4:2:0

[Bildlauf]

Sobald du schreibst, dass du das verstehst, bin ich hier raus ;)

Also ich habe noch den ganzen Abend Zeit, bin am Editieren und schaue gerne mal rein hier :-)
Aber ich verstehe was Du meinst, und das schon lange....

Es geht hier primär um einen Kamerabezug, ob es Unterschiede macht in den Varianten. Und es sieht doch total gleich aus.
Du willst jetzt argumentieren, daß der Codec womöglich das kompensiert, was die Farbabtastung nicht schafft?

Weil 4k 4:2:0 sich in H265 befindet sieht es deshalb gleich aus wie 4k 4:2:2 in H264? Zufälligerweise genau exakt?
Kann natürlich sein.

Wir reden hier über paar zwei Dinge, einmal die Frage 4k 4:2:2 vs. 6k 4:2:0 in S9 bzw. S5II und generell die Frage Unterschiede Abtastungen, mehr generalisiert.

[blueplanet]

Die Ursprungsfrage war ja, ob es einen Unterschied macht 4k 4:2:2 oder 6k 4:2:0 in der S9.

Den Unterschied muss es geben, schon rein mathematisch. Aber die Frage ist doch: wann, wo bzw. unter welchen Prämissen man es erkennt und ob es für das Endergebnis relevant wird.

Bei den Codecs wo die Abtastung 4:2:0 genommen wird, ist es H265.
Bei Abtastung 4:2:2 ist H264.
(oder war es andersum, weiß es gerade nicht sicher).

Ja genau, mit H265 geht in der S9&Co "nur" 4:2:0. Hier gibt es dann perse qualitative Unterschiede gegenüber H264.
H265 hat allerdings in der Verarbeitung, in den Algorythmen, Vorteile gegenüber dem Codec H264. Das könnten hier aber andere genauer erklären.
Ob das durch 4:2:0 gegenüber 4:2:2 wieder relativiert wird, kann ich ebenso nicht beantworten.
H265 erfordert jedoch potentere Hardware, bereits in der Kamera und erst recht im NLE bzw. werden dann in der S9 oder S5II im Farbsampling "Abstriche" gemacht.
Die Frage ist also nicht so sehr: 4:2:2 oder 4:2:0 sondern H264 oder H265?!
Insgesamt sieht das Bild in einer S5II jedenfalls etwas "filmischer" (weicher) bei 6K open gate (H265 4:2:0) aus, als wenn es mit downsampling in 4K (H264 4:2:2) "schärfer" aus der Kamera kommt.
DAS sieht man relativ deutlich und ich denke, so wird sich auch die S9 verhalten.

[Bildlauf]

Die Ursprungsfrage war ja, ob es einen Unterschied macht 4k 4:2:2 oder 6k 4:2:0 in der S9.

Den Unterschied muss es geben, schon rein mathematisch. Aber die Frage ist doch: wann, wo bzw. unter welchen Prämissen man es erkennt und ob es für das Endergebnis relevant wird.

Bei den Codecs wo die Abtastung 4:2:0 genommen wird, ist es H265.
Bei Abtastung 4:2:2 ist H264.
(oder war es andersum, weiß es gerade nicht sicher).

Ja genau, mit H265 geht in der S9&Co "nur" 4:2:0. Genau damit gibt es auch insgesamt perse qualitative Untergeschiede gegenüber H264.
H265 hat allerdings in der Verarbeitung, in den Algorythmen, Vorteile gegenüber dem Codec H264. Das könnten hier aber andere genauer erklären.
Ob das durch 4:2:0 gegenüber 4:2:2 wieder relativiert wird, kann ich ebenso nicht beantworten.
H265 erfordert jedoch potentere Hardware, bereits in der Kamera und erst recht im NLE bzw. werden dann in der S9 oder S5II im Farbsampling "Abstriche" gemacht.
Die Frage ist also nicht so sehr: 4:2:2 oder 4:2:0 sondern H264 oder H265?!
Insgesamt sieht das Bild in einer S5II jedenfalls etwas "filmischer" (weicher) bei 6K open gate (H265 4:2:0) aus, als wenn es als downsampling in 4K (H264 4:2:2) "schärfer" aus der Kamera kommt. DAS siehst man relativ deutlich und ich denke, so wird sich auch die S9 verhalten.

Ja eigentlich muss es den Unterschied geben. Aber es sind natürlich mal wieder kleinteilige Sachen, die aber dennoch irgendwo interessant sind.
Das wäre wirklich die Frage, ob der bessere Codec die geringere Abtastung relativiert/kompensiert.

H265 ist ein der Post noch langsamer und bei Kamera-Bewegungen angeblich besser, H264 hat angeblich mehr Blockartefakte, obwohl ich noch nie irgendwelche Blockartfekate erkannt habe in H264 oder "Bewegungsprobleme".
Danke für den Hinweis. vielleicht probiere ich mal mehr mit Open Gate oder 4:2:0 in H265. Denn ich bin mit Panasonic da auch nicht immer ganz zufrieden, also mit der Schärfe, daß man eher zu vintage Objektiven neigt bzw. ich nehme ja doch gerne sony a7IV, trotz allem internen Processing und tlw. mangelhafter Peripherie (Stabi, RS etc.) und nicht regulierbarem Denoiser, ist das Bild für mich etwas schöner, aber auch hier wieder alles kleinteilig..... und Geschmack.....

[blueplanet]

Weil 4k 4:2:0 sich in H265 befindet sieht es deshalb gleich aus wie 4k 4:2:2 in H264? Zufälligerweise genau exakt?
Kann natürlich sein.

NEIN! 4K 4:2:2 ist H264 (MOV) und 6K 4:2:0 ist H265 (MOV) in der S9 und der S5II...

[Bildlauf]

Weil 4k 4:2:0 sich in H265 befindet sieht es deshalb gleich aus wie 4k 4:2:2 in H264? Zufälligerweise genau exakt?
Kann natürlich sein.

NEIN! 4K 4:2:2 ist H264 (MOV) und 6K 4:2:0 ist H265 (MOV) in der S9 und der S5II...

Das war auf den Vergleich nur unter 4k in den Varianten bezogen, da ist 4k 4:2:0 in H265 und 4k 4:2:2 in H264, exklusive 6k betrachtet, mit Frage ob der bessere (?) Codec H265 die Abtastung in 4:2:0 kompensiert und daher alles gleich aussieht.
Also die mit Null sind 265 und die mit Zwei 264.
Oder etwa nicht?

[blueplanet]

Nur (!) für 4K
[4K] 3840 x 2160

bis 29,97 p, 150 Mbit/s (4:2:2 10-Bit LongGOP) (H.264/MPEG-4 AVC, LPCM)
bis 29,97 p, 150 Mbit/s (4:2:0 10-Bit LongGOP) (H.265/HEVC, LPCM)

[blueplanet]

selbes Spiel bis 60p (APS-C!) aber statt 150Mit mit 200Mbit

[4K] 3840 x 2160

59,94 p, 200 Mbit/s (4:2:2 10-Bit LongGOP) (H.264/MPEG-4 AVC, LPCM)
59,94 p, 200 Mbit/s (4:2:0 10-Bit LongGOP) (H.265/HEVC, LPCM)

[blueplanet]

Was ich nutze!
[6K] 5952x3968 (3:2)

25 p, 200 Mbit/s (4:2:0 10-Bit LongGOP) (H.265/HEVC, LPCM)

[Bildlauf]

Nur (!) für 4K
[4K] 3840 x 2160

bis 29,97 p, 150 Mbit/s (4:2:2 10-Bit LongGOP) (H.264/MPEG-4 AVC, LPCM)
bis 29,97 p, 150 Mbit/s (4:2:0 10-Bit LongGOP) (H.265/HEVC, LPCM)

Ja genau so ist es.
Und 6k (streng genommen 5,9 k) ist H265 bei 4:2:0.

[Blackbox]

Mal ne kleine Wissensfrage zum Thema 'Unterschiede':
Bei Audio lassen sich Unterschiede im Zweifelsfall leicht durch invertierung, also Phasendrehung, eines der zu vergleichenden Signale herausfinden.
Gibt es sowas auch fürs Bild?
Also die Möglichkeit zwei files, die sich zB nur durch 4:2:2 und 4:2:0 unterscheiden auf Unterschiede (Volle Auslöschung=kein Unterschied) zu untersuchen?
Müsste dann natürlich für die beiden Files ne Stativaufnahme mit identischem Licht und statischem bzw. exakt reproduzierbaren Motiv etc. sein.

[dienstag_01]

Mal ne kleine Wissensfrage zum Thema 'Unterschiede':
Bei Audio lassen sich Unterschiede im Zweifelsfall leicht durch invertierung, also Phasendrehung, eines der zu vergleichenden Signale herausfinden.
Gibt es sowas auch fürs Bild?
Also die Möglichkeit zwei files, die sich zB nur durch 4:2:2 und 4:2:0 unterscheiden auf Unterschiede (Volle Auslöschung=kein Unterschied) zu untersuchen?
Müsste dann natürlich für die beiden Files ne Stativaufnahme mit identischem Licht und statischem bzw. exakt reproduzierbaren Motiv etc. sein.

Früher wurden hier manchmal Tests nach PSNR und SIMM gepostet. Lange her. Der exaktere Weg wäre wahrscheinlich aber der von cantsin, die unterschiedlichen Files synthetisch aus einem Master zu generieren und dann mit diesen Verfahren zu vergleichen.

[cantsin]

Also die Möglichkeit zwei files, die sich zB nur durch 4:2:2 und 4:2:0 unterscheiden auf Unterschiede (Volle Auslöschung=kein Unterschied) zu untersuchen?
Müsste dann natürlich für die beiden Files ne Stativaufnahme mit identischem Licht und statischem bzw. exakt reproduzierbaren Motiv etc. sein.

Das geht natürlich im NLE, wenn man zwei Clips übereinanderlegt und dann als Composite-Mode "Difference" wählt.

Ich hab' das mal mit meinen beiden, weiter oben erwähnten (aus einem Raw-Still erzeugten) 10bit 4:2:0- und 10bit 4:2:2-Clips gemacht, und das Resultat in Resolve als 16bit TIFF rausgerendert.

Als Differenz bekommt man (hier, wegen der Foren-Dateingrößengrenzen als stark komprimiertes JPEG):

Timeline 1_00086400.jpg

Das sieht erstmal wie ein Schwarzbild aus, tatsächlich steckt aber noch Bildinformation drin. Wenn man das TIFF in Gimp importiert und die Funktion "Auto-Stretch Contrast" anwendet, bekommt man:

Timeline 1_00086400-stretched_contrast.jpg

Das ist also die Differenz zwischen 4:2:2 und 4:2:0 wenn man halb-synthetisch erzeugte, durch keine Codec-Artefakte getrübte Bilder miteinander vergleicht.


EDIT: An den Kontrastkanten (vor allem bei Gegenlicht) sieht man Interlacing-ähnliche Zeilenartefakte:

Screenshot From 2026-02-11 22-21-27.png

Hier kann man am deutlichsten sehen, wo Unterschiede zwischen den beiden Chroma-Auflösungen auftreten, einfach weil 4:2:2 doppelt soviele vertikale Zeilen Auflösung im Chroma-Kanal hat, während bei 4:2:0 diese Zeilen wiederholt werden.

[TheBubble]

EDIT: An den Kontrastkanten (vor allem bei Gegenlicht) sieht man Interlacing-ähnliche Zeilenartefakte:

Screenshot From 2026-02-11 22-21-27.png


Hier kann man am deutlichsten sehen, wo Unterschiede zwischen den beiden Chroma-Auflösungen auftreten, einfach weil 4:2:2 doppelt soviele vertikale Zeilen Auflösung im Chroma-Kanal hat, während bei 4:2:0 diese Zeilen wiederholt werden.

Diese kammartigen Artefakte (horizontal, vertikal oder beides) kommen mit hoher Sicherheit durch irgendeine andere Form der Kompression oder Verarbeitung. Alles scheint zusätzlich durch die typischen Blöcke verlustbehafteter DCT basierter Kompression überlagert zu sein, vielleicht entstehen die Kämme sogar dadurch.

[cantsin]

EDIT: An den Kontrastkanten (vor allem bei Gegenlicht) sieht man Interlacing-ähnliche Zeilenartefakte:

Screenshot From 2026-02-11 22-21-27.png


Hier kann man am deutlichsten sehen, wo Unterschiede zwischen den beiden Chroma-Auflösungen auftreten, einfach weil 4:2:2 doppelt soviele vertikale Zeilen Auflösung im Chroma-Kanal hat, während bei 4:2:0 diese Zeilen wiederholt werden.

Diese kammartigen Artefakte (horizontal, vertikal oder beides) kommen mit hoher Sicherheit durch irgendeine andere Form der Kompression oder Verarbeitung. Alles scheint zusätzlich durch die typischen Blöcke verlustbehafteter DCT basierter Kompression überlagert zu sein, vielleicht entstehen die Kämme sogar dadurch.

Nein - und langsam bin ich hier genervt, weil offenbar niemand die vorigen Beiträge liest bzw. der Diskussion systematisch folgt.

Das 10bit 4:2:2- und 10bit 4:2:0-Bild war aus Raw erzeugt und in h265 lossless komprimiert. Also gibt es da keine Codec-/DCT-Artefakte.

Außerdem ist die Erklärung für die Kammartefakte logisch, wenn man sich mal am Anfang des Threads die Diagramm-Visualisierungen von 4:4:4, 4:2:2 und 4:2:0-Chroma-Subsampling anschaut. Was passiert, wenn man die bunten Rechtecke von 4:2:2 und 4:2:0 per Differenz übereinanderlegt? (Hier noch mal das Diagramm:)

subsampling.png

Richtig, man kriegt Kammartefakte, weil die Differenzen immer nur in jeder zweiten Zeile bzw. Pixelreihe auftreten:

subsampling-diff.jpg

[dienstag_01]

Es ist jetzt allerdings auch nicht überraschend, dass es Unterschiede zwischen den beiden Varianten gibt.
Die Frage ist ja, wie relevant die sind (z.B., wenn da noch eine andere Kompression drauf liegt).

[cantsin]

Es ist jetzt allerdings auch nicht überraschend, dass es Unterschiede zwischen den beiden Varianten gibt.
Die Frage ist ja, wie relevant die sind (z.B., wenn da noch eine andere Kompression drauf liegt).

Eigentlich nur an Kontrastkanten. (Sieht man ja auch in meinem Testbild.) Denn genau da versagen dann Interpolationen, weil sie die zwei verschiedenen Farben an der Kante ineinander verschmieren.

Was im Prinzip dasselbe Problem ist wie bei Debayering. [Und weshalb man dann, im Umkehrschluss, für Bayer-Bilder auf unskaliertert 1:1-Pixelebene nur 4:2:0-Chromasubsampling braucht.]

- Und deshalb zieht man halt auch 4:2:2 für Greenscreen vor, weil bei 4:2:0 das Grün des Greenscreens in jeder zweiten Pixelzeile nicht mehr sauber getrennt wird, sondern ins Kamerabild ausblutet.

[JesusWolf]

Hey!

Genau das ist tatsächlich der Sinn der Farbunterabtastung, dass du eben KEINEN Unterschied zwischen 4:4:4, 4:2:2 und 4:2:0 sehen kannst.
Das basiert auf dem Wissen, dass im menschlichen Auge mehr Stäbchen (benötigt für das Helligkeitssehen), als Zapfen (für das Farbsehen) vorkommen.
Da der Mensch folglich eine höhere Helligkeits- statt Farbauflösung im Auge hat, konnte/kann man dadurch viele Daten/Bandbreite ohne erkennbaren Qualitätsverlust sparen.
Deswegen macht es bei "normalen" Drehs tatsächlich keinen Unterschied.

Warum gibt es dennoch 4:2:2:
Es gibt auch Bereiche, wo es tatsächlich sinnvoll ist:
In der Postproduktion.
- Insbesondere beim Keying / Greenscreen / Chroma-Keying. Hier kommt dir die doppelte horizontale Farbunterabtastung wieder zu Gute und es wird deutlich besser funktionieren. (hier hilft auch immer eine noch höhere Auflösung)
- Bei extremen Colorgrading mit 10 Bit Material und starken Farben, oder
- bei Texten und Grafiken mit sehr harten Kanten und sehr feinen Farbverläufen kann es vorteilhaft sein.

bei normalen Videos, V-Logs etc. wird man keinen Unterschied erkennen können.
(das ist genau der Grund warum es gemacht wird)

Zum Bayer-Pattern:
Dies hat bei den genannten Codecs KEINEN Einfluss auf das Chroma Subsampling.
Das liegt an der Reihenfolge der Abarbeitung der Daten:
- 1. Sensor Raw --> 2. Debayering! --> 3. RGB → YCbCr-Wandlung --> 4. Chroma-Subsampling (4:4:4 → 4:2:2 oder 4:2:0) --> h264/H265 Sampling
Das das Chroma - Subsampling so weit hinten liegt hat das Bayerpattern keinen Einfluss mehr.

Nerdtalk:
Zu den höheren Auflösungen, die zu einem höheren Chroma-Subsampling führen sollen.
Das ist theoretisch richtig.
Man führt zum Beispiel bei 8K zu 4k Downsampling jeweils 4 Pixel zusammen und hat somit bei 4:2:0 4 Helligkeitsinformationen und eine Farbinformation, die man dann zu einer Farbinformation und einer Helligkeitsinformation zusammenfassen kann und so theoretisch ein 4:4:4 Signal erhält.
(jeder horizontale und vertikale Pixel hat in dem resultierenden 4k Bild dann je eine Farb- und eine Helligkeitsinformation.)

Wenngleich ich so eine höhere Auflösung und Farbqualität erhalte ist es dennoch ein Unterschied zu einem nativen 4:4:4, weil ich zum einen nur eine Farbinformation für meine 4 Helligkeitspixel habe, die ich auf das Signal anwende, aber diese ist auch noch beeinflusst von dem genannten Bayerpattern im allgemeinen.
Denn, selbst wenn ich alle 4 Farbinformationen aus den vier Bayerpixeln entnehmen würde und diese zusammenrechne, habe ich trotzdem einen örtlichen Versatz durch das Bayerpattern. Die 4 Farbinformationen sind zwar alle innerhalb meines neu generierten Downgesampelten Pixels, aber im Gegensatz zu einem Foveon Sensor (bei dem die einzelnen Farbpixel nicht nebeneinander, sondern übereinander liegen, was eine genauere Farbwiedergabe ermöglicht, da hier die komplette Farbinterpolation entfällt), oder einem Wellenlängendetektor, der die genaue Farbwellenlänge für den Pixel messen könnte, hat man hier immer noch einen Örtlichen Versatz und muss die anderen 3 Farbinformationen für jeden einzelnen Pixel interpolieren, da jeder einzelne Pixel nur reine Helligkeitsinformationen aufnimmt, welche sich lediglich durch den vorgelagerten Farbfilter des Bayerpatterns unterscheiden, was natürlich zu Ungenauigkeiten führt, weil durch den Farbfilter nur je eine Farbe an dem Pixel ankommt und die restlichen Farben für diesen Pixel aus den umliegenden Pixeln interpoliert werden muss.

Das ist allerdings auch absolutes Pixelpeeping und Nerd Talk.
Aber es ist tatsächlich ein Unterschied, wie das Signal entsteht.

In der Praxis ist es bei den heutigen Auflösungen und vor allem Wiedergabemedien meistens völlig uninteressant.
Fazit:
4:2:0 reicht meistens aus, falls du keinen der oben genannten Einsatzzwecke hast.

Liebste Grüße
Jesus

Hallo zusammen,

ich habe mir als „Immer-dabei-Kamera“ die Panasonic S9 gekauft.
Sie kann sowohl in 6K 4:2:0 als auch in 4K 4:2:2 aufnehmen.

Ich habe nun Testaufnahmen in beiden Formaten gemacht, aber ich kann zwischen den 4:2:2- und 4:2:0-Videos keinen sichtbaren Unterschied erkennen (abgesehen von der höheren Auflösung bei 6K).
Theoretisch müsste das 4:2:2‑Material doch im Farbbereich Vorteile haben, oder?

Könnt ihr mich hierzu bitte etwas aufschlauen?

Vielen Dank für eure Hilfe!

[cantsin]

Zum Bayer-Pattern:
Dies hat bei den genannten Codecs KEINEN Einfluss auf das Chroma Subsampling.
Das liegt an der Reihenfolge der Abarbeitung der Daten:
- 1. Sensor Raw --> 2. Debayering! --> 3. RGB → YCbCr-Wandlung --> 4. Chroma-Subsampling (4:4:4 → 4:2:2 oder 4:2:0) --> h264/H265 Sampling
Das das Chroma - Subsampling so weit hinten liegt hat das Bayerpattern keinen Einfluss mehr.

Na, Du hast immer noch das garbage in = garbage out Prinzip. Wenn schon auf der Bayer-Pixel-Ebene 4 Luma-Pixeln eigentlich nur ein (aus rot/grün/grün/blau gemischter) Chromapixel entspricht, ist da schon ab Sensor nicht mehr Farbinformation vorhanden, als in 4:2:0 speicherbar ist...

[Blackbox]

Spannend, dass sowas wie Invertierung offenbar auch beim Bild geht.
Da ich leider herzlichst wenig Ahnung von sowas wie 'color science' habe, wundere ich mich über das Violettige im kontrastverstärkten fast schwarzen Differenzbild.
Homogen Schwarz wäre ja vermutlich -> 'komplett identisch' ?

Abweichungen vom Schwarz sind dann ein Indiz für jeweilige Abweichungen zwischen den Bildern, oder ist das zu kurz gedacht?

Wenn das Abweichungen sind, heisst das denn, dass da auch eine entsprechende oder komplementäre Farbverschiebung zwischen dem 4:2:0 und 4:2:2 zu finden ist?
Oder ist das zu Laienhaft gedacht?
Was ich auch nicht weiß:
gibt es einen Unterschied zwischen der Ausspielung aus NLE auf Basis von DNG mit dem programminternen Algorithmus/Codec und einer je spezifischen Kamera?
Das wäre ja evtl. dann der Fall, wenn die Kamera was anderes anstellt bei den jeweils gewählten Profilen als beim NLE Export.
Ich vermute aber, dass das am Ende gar nicht wirklich eruierbar ist, weil bei 4:2:2 und 4:2:0 automatisch in einer jeweiligen Kamera eine je andere Mischung von der die Datenrate erhöhenden Farbpräzision und der Kompressionsrate vorliegt.
Aber kein Stress: ich erwarte keine 'Nachhilfe', was vielleicht auch wenig bringen würde, da mir mutmaßlich sowieso die Grundlagen fehlen, wäre dann 'Perlen vor die ***'.

p.s.:
Für mich ist's wahrscheinlich eh - zwar interessant - aber 'akademisch', weil ich zB in der GH5s gar nicht die Alternative habe zwischen 25p 10bit 4:2:2 und 25p 10bit 4:2:0, sondern beim .mov eher vor der Alternative 8bit 4:2:0 und 10bit 4:2:2 stehe.
Da bleibt ich dann wohl einfach beim 10bit 4:2:2 150mbit h.264 auch wenn's ggf. etwas überflüssigen Speicherplatz kosten mag. Mit der gerade noch rechtzeitig besorgten 5060Ti/16gb gibt's neuerdings ja auch GPU Unterstützung gegen das Ruckeln bei mehreren Spuren.

p.p.s.:
gibt es eigentlich irgendwelche Standard-Literatur für sowas oder sogar Web-ressourcen, um mal etwas in die Thematik reinzuriechen?
Mehr zu wissen kann ja nie schaden ...

[TheBubble]

Das 10bit 4:2:2- und 10bit 4:2:0-Bild war aus Raw erzeugt und in h265 lossless komprimiert. Also gibt es da keine Codec-/DCT-Artefakte.

H265 ist nicht verlustfrei. Und es basiert auf einer abgewandelten DCT.

Außerdem ist die Erklärung für die Kammartefakte logisch, wenn man sich mal am Anfang des Threads die Diagramm-Visualisierungen von 4:4:4, 4:2:2 und 4:2:0-Chroma-Subsampling anschaut.

Die in der Abbildung gezeigte Erklärung ist als Einführung gut geeignet, sie ist leicht verständlich, da man quasi "sieht", dass sich zwei Pixel die gleiche Farbinformation teilen und es so leicht nachvollziehbar ist, dass man einen der beiden Zahlenwerte nicht speichern muss. Auch in der Anfangszeit der Videokompression wurde es in Software tatsächlich öfter so oder ähnlich umgesetzt, da es aufgrund der Einfachheit entsprechend performant ist (und die CPUs aus heutiger Sicht enorm langsam waren).

In der heutigen Praxis (und auch bereits in der Hardware aus vergangenen (Analog-)Tagen) macht man es aber meistens(*) anders.

Da sich die Chroma-Samples nicht in der Mitte von zwei Pixeln befinden, wird beim Encoding kein einfacher Mittelwert aus zwei oder vier Pixeln gebildet (das geht nicht, da sich die spezifizierten Stützstellen der Chroma-Samples in der Regel am Ort der Stützstelle eines Helligkeits-Samples befinden). Auch könnte eine einfache Mittelwertbildung zu schnell zu sehr unerwünschten Aliasing-Artefakten führen.

Und für die Rückwandlung nach RGB werden für eine bestmögliche Qualität die fehlenden Werte mit einem Verfahren höherer Ordnung interpoliert, anstelle einen nah gelegenen Wert einfach zu wiederholen.

(*) Bei bestimmten Sonderfällen kann man davon abweichen, bei denen man keine optimales RGB-Bitmap wünscht, aber die Möglichkeit, die Wandlung möglichst ohne Verluste wieder rückgängig zu machen.

[JesusWolf]

Zum Bayer-Pattern:
Dies hat bei den genannten Codecs KEINEN Einfluss auf das Chroma Subsampling.
Das liegt an der Reihenfolge der Abarbeitung der Daten:
- 1. Sensor Raw --> 2. Debayering! --> 3. RGB → YCbCr-Wandlung --> 4. Chroma-Subsampling (4:4:4 → 4:2:2 oder 4:2:0) --> h264/H265 Sampling
Das das Chroma - Subsampling so weit hinten liegt hat das Bayerpattern keinen Einfluss mehr.

Na, Du hast immer noch das garbage in = garbage out Prinzip. Wenn schon auf der Bayer-Pixel-Ebene 4 Luma-Pixeln eigentlich nur ein (aus rot/grün/grün/blau gemischter) Chromapixel entspricht, ist da schon ab Sensor nicht mehr Farbinformation vorhanden, als in 4:2:0 speicherbar ist...

Jein. Wie gesagt ist es schon noch ein Unterschied. Bei einem guten Debayering hast du schon mehr Farbinformationen als bei einem echten 4:2:0 Signal.
Es ist eben doch mehr, als "Ich habe 4 Pixel und fasse die gesamte Farbinformation in einen zusammen".
Aber generell bin ich beim garbage in = garbage out Prinzip schon bei Dir.

[dienstag_01]

Cantsin widerspricht sich da selbst, wenn der Bayern Sensor nur 420 liefert, würde es ja keinen Unterschied beim Subsampling von 422 und 420 geben. Also auch keine besseren Key-Möglichkeiten für Greenscreen.
Man kann das aber nicht gleichsetzen.

[JesusWolf]

Was ich auch nicht weiß:
gibt es einen Unterschied zwischen der Ausspielung aus NLE auf Basis von DNG mit dem programminternen Algorithmus/Codec und einer je spezifischen Kamera?
Das wäre ja evtl. dann der Fall, wenn die Kamera was anderes anstellt bei den jeweils gewählten Profilen als beim NLE Export.
Ich vermute aber, dass das am Ende gar nicht wirklich eruierbar ist, weil bei 4:2:2 und 4:2:0 automatisch in einer jeweiligen Kamera eine je andere Mischung von der die Datenrate erhöhenden Farbpräzision und der Kompressionsrate vorliegt.

Falls die Frage lautet, ob es einen Unterschied macht, ob eine Kamera ein Signal 4:2:2 oder 4:2:0 codiert, oder ein rein Digitales Signal aus einer NLE 4:2:2 oder 4:2:0 codiert wird, lautet die Antwort:
Ja.
Das liegt unter anderem auch, wie schon von cantsin beschrieben, daran, dass das Kamerabild schon ein Debayering erfahren hat und man dadurch sowieso schon keine ultraharten Hochkontrastreichen Kanten wie bei digitalen Grafiken /Schriften hast.

Bei einem reinen Cinema DNG aus einer Kamera, wird es auch einen Unterschied machen, weil das Debayering der Kamera sehr wahrscheinlich anders verlaufen wird, als jenes in der NLE.

[cantsin]

Cantsin widerspricht sich da selbst, wenn der Bayern Sensor nur 420 liefert, würde es ja keinen Unterschied beim Subsampling von 422 und 420 geben.

Schon in den Daten, nicht in der realen Bildinformation. 422 erlaubt nur feinere Abstufungen bei interpolierten Farben.

[dienstag_01]

Die Farbunterabtastung der Ãœbertragung (Codec) kommt aber nochmal auf die vom Sensor (interpolierte Werte durch Debayering) oben drauf.
Es "verschwinden" also Farben bei der Aufnahme und danach "verschwinden" welche - im Zweifel andere - bei der Ãœbertragung.
Man kann das nicht gleichsetzen, im Sinne, der Sensor liefert nur 420, dann braucht man für die Übertragung auch nur 420.
Das ist wie die Komprimierung einer Komprimierung, irgendwann wird das Ergebnis schlecht.

[cantsin]

Die Farbunterabtastung der Ãœbertragung (Codec) kommt aber nochmal auf die vom Sensor (interpolierte Werte durch Debayering) oben drauf.
Es "verschwinden" also Farben bei der Aufnahme und danach "verschwinden" welche - im Zweifel andere - bei der Ãœbertragung.

Eigentlich umgekehrt: Beim Debayering werden Farben erfunden (inter- bzw. heuristisch extrapoliert), bei 4:2:0 Chroma-Unterabtastung werden sie wieder reduziert. So, als ob man eine KI einen Text teilweise halluzinieren lässt und das dann durch Zusammenfassung des Texts wieder (wahrscheinlich) rausfiltert...

[Darth Schneider]

Was ich immer noch nicht verstanden habe, warum bietet der Sensor der S9 nur 4:2:0 ?
Und wie kommst du darauf ?
Das Datenblatt der Lumix sagt was anderes.

Und warum Farben erfunden ?
Die Farben sind doch da…;)

Heisst das mir anderen Worten jede Kamera die Debayering macht kann eigentlich nur 4:2:0 ? Was schon eher sehr seltsam wäre…

[dienstag_01]

Die Farbunterabtastung der Ãœbertragung (Codec) kommt aber nochmal auf die vom Sensor (interpolierte Werte durch Debayering) oben drauf.
Es "verschwinden" also Farben bei der Aufnahme und danach "verschwinden" welche - im Zweifel andere - bei der Ãœbertragung.

Eigentlich umgekehrt: Beim Debayering werden Farben erfunden (inter- bzw. heuristisch extrapoliert), bei 4:2:0 Chroma-Unterabtastung werden sie wieder reduziert. So, als ob man eine KI einen Text teilweise halluzinieren lässt und das dann durch Zusammenfassung des Texts wieder (wahrscheinlich) rausfiltert...

Sehr sophisticated, erfunden auf der Basis von Verschwinden (der realen Farben).
Bei 420 würden ja dann auch Farben "erfunden".

[cantsin]

Eigentlich umgekehrt: Beim Debayering werden Farben erfunden (inter- bzw. heuristisch extrapoliert), bei 4:2:0 Chroma-Unterabtastung werden sie wieder reduziert. So, als ob man eine KI einen Text teilweise halluzinieren lässt und das dann durch Zusammenfassung des Texts wieder (wahrscheinlich) rausfiltert...

Sehr sophisticated, erfunden auf der Basis von Verschwinden (der realen Farben).

Nee, Du hast ja nur vier monochrome Pixel - rot, grün, grün, blau, also eigentlich ein Farbraster, aus dem man nur einen Farbpixel (bzw. eine Chroma-Information) gewinnen kann. Aber im Debayering werden allen vier Pixeln Mischfarben zugeordnet, so dass dann z.B. der Rot-Pixel blau oder gelb wird. Und das allein auf der Basis von Heuristiken/Wahrscheinlichkeiten/Interpolationen.

Ein informationstechnisch "sauberes" Debayering würde direkt von der Bayer-Matrix in 4:2:0 Luma + Chroma transcodieren, also in 4 Pixel mit verschiedenen Graustufen, aber identischer Farbe.

Zumindest ist bei einem Bayer-Sensor nicht mehr als 4:2:0 Chroma/Luma-Information vorhanden, bei 1:1 Pixelauflösung. Alles andere ist durch Debayering-Algorithmen dazugeraten - vom Prinzip her nicht anders, als wenn man 4:2:0-Videomaterial mit Interpolationsalgorithmen zu 4:2:2 aufbläst. Weshalb es auch verständlich ist, wenn Firmen wie Panasonic sensornatives/unskaliertes 6K Open Gate nur mit 4:2:0 encodieren.

[dienstag_01]

Sehr sophisticated, erfunden auf der Basis von Verschwinden (der realen Farben).

Nee, Du hast ja nur vier monochrome Pixel - rot, grün, grün, blau, also eigentlich ein Farbraster, aus dem man nur einen Farbpixel (bzw. eine Chroma-Information) gewinnen kann. Aber im Debayering werden allen vier Pixeln Mischfarben zugeordnet, so dass dann z.B. der Rot-Pixel blau oder gelb wird. Und das allein auf der Basis von Heuristiken/Wahrscheinlichkeiten/Interpolationen.

Ein informationstechnisch "sauberes" Debayering würde direkt von der Bayer-Matrix in 4:2:0 Luma + Chroma transcodieren, also in 4 Pixel mit verschiedenen Graustufen, aber identischer Farbe.

Die Luma-Werte werden ja auch aus den Farbpixeln gewonnen, also "erfunden". Was ist daran jetzt "sauber".

[pillepalle]

Aber die Unterschiede über die ihr jetzt diskutiert beziehen sich im Wesentlichen nur auf die Kanten. Denn nur da ist das Debayering, aka. die Interpolation, 'ungenau'. Innerhalb einer Farbfläche doch nicht. Und auf diese Ungenauigkeit an der Kante kommt dann noch das Subsampling drüber, also entweder null oder zwei, wenn ich das richtig verstanden habe. Was das Ergebnis dann noch schlechter machen kann.

VG

[cantsin]

Nee, Du hast ja nur vier monochrome Pixel - rot, grün, grün, blau, also eigentlich ein Farbraster, aus dem man nur einen Farbpixel (bzw. eine Chroma-Information) gewinnen kann. Aber im Debayering werden allen vier Pixeln Mischfarben zugeordnet, so dass dann z.B. der Rot-Pixel blau oder gelb wird. Und das allein auf der Basis von Heuristiken/Wahrscheinlichkeiten/Interpolationen.

Ein informationstechnisch "sauberes" Debayering würde direkt von der Bayer-Matrix in 4:2:0 Luma + Chroma transcodieren, also in 4 Pixel mit verschiedenen Graustufen, aber identischer Farbe.

Die Luma-Werte werden ja auch aus den Farbpixeln gewonnen, also "erfunden". Was ist daran jetzt "sauber".

Ähem, Du hast pro Sensorpixel, bei 12bit Raw-Auflösung, 2^12=4096 Luma-Werte und einen (Grundfarben-) Chroma-Wert. Bzw. Du hast Luma-Werte mit einem Farbfilter davor, genauso, als wenn Du Schwarzweissfotografie mit einem Rot-, Grün- oder Blau-Filter vor der Kamera machst.

[dienstag_01]

Die Luma-Werte werden ja auch aus den Farbpixeln gewonnen, also "erfunden". Was ist daran jetzt "sauber".

Ähem, Du hast pro Sensorpixel, bei 12bit Raw-Auflösung, 2^12=4096 Luma-Werte und einen (Grundfarben-) Chroma-Wert. Bzw. Du hast Luma-Werte mit einem Farbfilter davor, genauso, als wenn Du Schwarzweissfotografie mit einem Rot-, Grün- oder Blau-Filter vor der Kamera machst.

Genau, deshalb hat der Himmel in SW mit einem Gelbfilter auch mehr Struktur, Weil er die Lumawerte in Abhängigkeit von der Farbe verändert.

[dienstag_01]

Aber die Unterschiede über die ihr jetzt diskutiert beziehen sich im Wesentlichen nur auf die Kanten. Denn nur da ist das Debayering, aka. die Interpolation, 'ungenau'. Innerhalb einer Farbfläche doch nicht. Und auf diese Ungenauigkeit an der Kante kommt dann noch das Subsampling drüber, also entweder null oder zwei, wenn ich das richtig verstanden habe. Was das Ergebnis dann noch schlechter machen kann.

VG

Ja und auch nur bei einem 1:1 Readout.

[Alex]

conspiracy.jpg

Habt ihr es bald? 😂