Il existe de nombreux problèmes avec la mise au point automatique à détection de phase qui la rendent inférieure à la mise au point manuelle à l'aide de la visualisation en direct:
Erreurs de désalignement / d'étalonnage . La mise au point automatique n'est pas effectuée à l'aide du capteur d'image principal, mais d'un capteur AF séparé qui est censé être monté à la même distance derrière l'objectif. Ce montage est soumis à une tolérance, tout comme la position du groupe de mise au point dans l'objectif. C'est un problème car le PDAF n'est pas une boucle complètement fermée, c'est-à-dire qu'il n'affine pas continuellement la distance de mise au point. Lorsqu'il croit qu'il est suffisamment proche, il envoie une commande à l'objectif pour qu'il se déplace, puis s'arrête. Liveview utilise l'image réelle projetée sur le capteur réel afin que les tolérances de l'objectif n'aient aucun effet.
Il y a un seuil pour ce que le système AF considère comme assez bon . Comme mentionné au point précédent, le système AF envoie sa commande finale lorsqu'il estime que la distance de mise au point est suffisamment proche. Ces seuils ont été fixés à la fin des années 1980 lorsque les gens n'imprimaient pas plus de 9 "x6" à partir d'un négatif de film 35 mm. Un Canon 5D mkIII RAW contiendra beaucoup plus de détails qu'un négatif 35 mm, le système AF pourrait être content de se rapprocher suffisamment, mais afficher l'image à 100% ou imprimer une grande taille révélera des erreurs. Une bonne mise en œuvre de la mise au point automatique en direct peut se poursuivre jusqu'à ce que la mise au point soit morte ou suffisamment proche pour qu'aucune amélioration ne soit observée sur le capteur d'image en déplaçant l'objectif.
PDAF effectue la détection de phase en mesurant le décalage horizontal entre les motifs de luminosité détectés par deux matrices 1D de pixels . Il peut facilement être confondu en répétant des motifs qui peuvent apparaître bien alignés à différents décalages. En outre, pour les sujets présentant des variations principalement dans une direction (telles que les rayures), la précision en souffre, tombant à zéro lorsque l'angle entre la texture et le capteur AF s'approche de zéro. La visualisation en direct / contraste détecte la mise au point automatique et la mise au point manuelle sur une zone entière, pas sur une seule ligne, et est donc sensible aux détails dans n'importe quelle orientation et pas aussi facilement confondu.
Le PDAF est réalisé avec la lentille grande ouverte . Cela peut entraîner des problèmes avec les objectifs qui présentent un décalage de mise au point lorsqu'ils sont arrêtés. La mise au point en direct peut être effectuée avec l'objectif arrêté jusqu'à l'ouverture que vous prévoyez d'utiliser, et offre donc également une représentation réaliste de la profondeur de champ que vous obtiendrez dans votre image.
Ancienne réponse qui s'appliquait au contraste pour détecter la mise au point automatique:
On peut s'attendre à ce qu'un humain soit plus performant que le système AF à détection de contraste de l'appareil photo dans quelques scénarios, par exemple lorsque le sujet bouge légèrement (comme des arbres se balançant dans la brise), car une personne est capable de reconnaître le contenu de l'image et prédire son comportement mieux qu'un ordinateur.
Un humain peut, pendant la mise au point, réévaluer les décisions concernant l'objet correct sur lequel se concentrer (par exemple, commencer à se concentrer sur un domaine, puis voir un autre détail commencer à se concentrer, ce qui est plus intéressant). Un humain peut également varier dynamiquement la taille de la région sur laquelle se concentrer en fonction du contenu, par exemple en se concentrant sur une branche individuelle, alors que la plupart des algorithmes CDAF ne considéreront qu'une région rectangulaire fixe d'intérêt.
De plus, on peut s'attendre à ce qu'un humain fournisse des ajustements plus fins à la position de l'objectif en utilisant une bague de mise au point liée mécaniquement que ce qui est possible pour l'appareil photo utilisant le moteur AF de l'objectif.
En dehors de ces situations, compte tenu d'une zone suffisamment plate et détaillée sur laquelle se concentrer, un algorithme de détection de contraste AF peut être aussi performant ou meilleur qu'un humain, car il est plus facile pour un ordinateur de mesurer le contraste qu'une personne.