Мегапиксели

Вспомните метрологию если она у вас была. Берём два или больше измерения величины (= два мелких пикселя). Усредняем. Усреднённый результат будет точнее чем результат с одного пикселя за счёт частичного устранения случайной погрешности, что позволяет говорить об "ужирнении" пикселя. В кавычках, потому что пиксель "ужирняется" не во всех смыслах и не пропорционально количеству использованных исходных пикселей.

Я не про sRAW от Canon говорил. С ним вроде вопросов то и нет:
Цитата из статьи по ссылке, приведённой Онаним - http://blog.lexa.ru/2013/07/14/pro_sraw.html

"В sRAW c 20-мегапиксельной матрицы содержится:
10/5 (sRAW1/sRAW2) "яркостных мегапикселов";
2.5 "цветовых мегапиксела".
При этом, всей цветовой информации - меньше 10 бит (возможно, на совсем насыщенных сценах будет несколько больше, но вообще рассматриваемую сцену нельзя назвать совсем уж бледной).
При этом, это не RAW, а обработанные данные, более того, обработаны они хреново"

Обратите внимание - sRAW это вообще не RAW !!!

Я говорю о том, что существуют и другие, не только внутрикамерные алгоритмы демозаики, которые дают лучшие результаты.
Почитайте к примеру вот здесь:

http://www.libraw.su/articles/bayer-moire.html

еще же можно статистику вспомнить ))) и "среднюю температуру по больнице" ;-)

Вспоминайте. Моё объяснение вашего нежелания с ним согласиться не станет неверным.

интересно, а если 10 пикселей в кучку собрать мы ни чего не потеряем? ;-) задача не среднюю толщину листа бумаги узнать таки ;-)

Если собрать в кучу 10 пикселей, то мы потеряем разрешение, при этом снизится шум и возможно улучшится цветопередача. Не верите - сделайте кадр в RAW с высоким ISO, потом откройте в фотошопе и уменьшите скажем в 4 раза (по длинной стороне). Потом посмотрите попиксельно что стало с шумом.

а если аппаратно обрабатывать пиксель и все его окружение и результат записывать на каждый из центральных, то и разрешение сохраниться и ваше усреднение случится... и чего ж производители так не делают?

Потому что то что вы описали - частный случай алгоритма со скользящим окном, снижающий резкость (ну и заодно шум подавляет, да).


PS. А если почитать теорию обработки изображений прежде чем задавать "каверзные" вопросы?

да это не "каверзный" был ;-) у усреднения есть теже косячки ;-)

Facepalm. Какие такие косячки если мы изображение уменьшаем??