Матрица байера: Недопустимое название | Наука | Fandom

Все что необходимо знать о формате RAW

Все профессиональные и многие любительские камеры дают возможность сохранять снимки в формате RAW. RAW — это общее название формата, расширения у файлов фотографий могут отличаться в зависимости от производителя. Это может быть *.NEF, *.CR2, *.ARW и другие.

Название RAW образовалось от английского слова raw, что означает сырой, то есть необработанный. Эти файлы содержат максимальное количество необработанной информации о снимке. Это позволяет в процессе редактирования снимка на компьютере получить максимальное качество финального изображения и манипулировать фотографией как угодно.

RAW образуется от получения данных с матрицы. Матрица — это устройство, которое воспринимает спроецированный на неё световой поток. Полупроводниковые фотодатчики, из которых состоит матрица, примерно одинаково чувствительны ко всем цветам. Поэтому, чтобы получать цветное изображение, каждый фотодатчик накрывается цветным фильтром красного, зеленого или синего цвета. Это образует цветовую модель RGB (Red, Green, Blue).

Из-за светофильтра каждый фотоэлемент воспринимает лишь 1/3 цветового спектра. Данные об остальной части спектра берутся из соседних фотодатчиков. Всю эту информацию обрабатывает и компонует процессор. Формирование конечного цвета одного пикселя происходит благодаря получению данных не менее чем от девяти фотоэлементов матрицы.

Фильтр Байера предполагает размещение фотофильтров в строго определенном порядке.

Стоит заметить, что фотоэлементов зеленого цвета в два раза больше, чем остальных цветов. Это позволяет добиться изображения, максимально адаптированного к человеческому зрению.

Чтобы снизить количество артефактов, разрабатывались различные вариации фильтров Байера. Они содержали изменения в однородности расположения фотофильтров. Таким образом, были получены устройства, которые строили изображение, основываясь не на 4-х элементах, а на 12-ти и 24-х. Широко распространения такой подход не получил, так как для работы с такими системами нужна была очень большая вычислительная мощность.

Для наглядности принципа работы фильтра Байера, сделаем снимок:

Фотография сквозь фильтр Байера (400%)

Конечная фотография (400%)

Конечная фотография (400%)

В результате, получилась фотография, каждый пиксель которой содержит лишь один цвет. По отдельности каждый цвет не дает четкого представления об изображении, но объединив три составляющих, можно получить рисунок. После получения такого результата, процессор должен на основании цвета соседних точек добавить недостающие цвета в каждый пиксель. Это делается методом интерполяции.

Размытость изображения связана с особенностью работы фильтра Байера. Чтобы исправить это, процессор камеры принудительно добавляет снимку резкость. Иногда еще исправляется контрастность и насыщенность цветов, убирается шум. Улучшения четкости изображения позволяет добиться и увеличение количества пикселей сенсора. В связи с тем, что вычислительная мощность фотоаппарата ограничена, всю обработку можно делать на компьютере. Большинство профессиональных камер вообще не содержат возможность обработки снимков. Они делают только сырые RAW фотографии или имеют возможность отключать обработку снимков камерой.

Современные зеркальные и некоторые компактные камеры имеют возможность записывать изображения в сырой RAW формат. Такие файлы содержат данные о сигнале яркости в каждом диоде и данные о цвете каждого пикселя. Это позволяет на компьютере получить файл, который можно обрабатывать в RAW конвертере и управлять большим количеством параметров снимка.

При сохранении изображения в формате Jpeg, камера обрабатывает сырой снимок и ужимает его до значения, приемлемого для вывода на современных мониторах и для печати на принтере. Данных в Jpeg файле очень мало. Поэтому, если во время съемки была выставлена не правильная экспозиция или баланс белого, Jpeg будет восстановить очень трудно. Это непременно повлияет на качество снимка. В некоторых случаях восстановить снимок не удастся. При съемке в RAW, изображение содержит очень большой массив данных, поэтому ими можно свободно манипулировать. Это позволяет вытягивать детали из ярких или темных участков фотографии, улучшать детализацию и цвета снимка без потери качества. RAW файлы обычно содержат 12 или 14 бит/канал, а Jpeg всего 8.

Детализация обработанных RAW файлов всегда лучше, чем у jpeg. Это связано с тем, что обработка снимка в камере осуществляется по грубому и не всегда оптимальному алгоритму. Во всем виновата нехватка вычислительной мощности и необходимость быстро работать, ведь для камеры очень важно иметь высокую скорость записи снимков. RAW позволяет задавать основные параметры съемки, такие как компенсация экспозиции, баланс белого, стиль изображения, насыщенность, контраст и резкость не до съемки, а после.

Обработка сырых RAW-файлов осуществляется специальными конвертерами. Это программное обеспечение, которое позволяет делать из необработанных данных конечные файлы в формате JPG.

Конвертеров очень много. Каждый производитель камер поставляет с фотоаппаратом свой конвертер: Konica Minolta Dimage Viewer, Canon Digital Photo Professional, Olympus Master, Nikon Capture NX, Pentax Photo Laboratory, Sony Image Data Converter SR. Существуют также конвертеры сторонних производителей. Они универсальны и подойдут для любых RAW файлов: Adobe Photoshop Lightroom, Adobe Camera Raw, Apple Aperture (только для Mac OS X ), Capture One.

Фильтр Байера — это… Что такое Фильтр Байера?

Массив цветных фильтров Байера

Фильтр Байера. Шаблон Байера — двумерный массив цветных фильтров, которыми накрыты фотодиоды матриц (фото), и состоящий из 25 % красных элементов, 25 % синих и 50 % зелёных элементов, расположенных как показано на рисунке.

Назван в честь его создателя, доктора Брайса Э. Байера (англ.) (англ. Bryce Bayer), сотрудника компании Kodak, запатентовавшего предложенный им фильтр в 1976 г.

Используется для получения цветного изображения в матрицах цифровых фотоаппаратов, видеокамер и сканеров.

Для отличия от других разновидностей его называют GRGB, RGBG, или (если надо подчеркнуть диагональное расположение красного и синего пикселов) RGGB.

Исторически самый первый из массивов цветных фильтров.

Принцип работы

Принцип действия элементов массива Байера

Матрица является устройством, воспринимающим спроецированное на него изображение. Поскольку полупроводниковые фотоприёмники примерно одинаково чувствительны ко всем цветам видимого спектра, для воспринятия цветного изображения каждый фотоприемник накрывается светофильтром одного из первичных цветов: красного, зелёного, синего (цветовая модель RGB).

Вследствие использования фильтров каждый фотоприемник воспринимает лишь 1/3 цветовой информации участка изображения, а 2/3 отсекается фильтром. Для получения остальных цветовых компонент используются значения из соседних ячеек. Недостающие компоненты цвета рассчитываются процессором камеры на основании данных из соседних ячеек в результате интерполяции (по алгоритму demosaicing) Таким образом, в формировании конечного значения цветного пиксела участвует 9 или более фотодиодов матрицы.

В классическом фильтре Байера применяются светофильтры трёх основных цветов в следующем порядке:

При этом фотодиодов зелёного цвета в каждой ячейке в два раза больше, чем фотодиодов других цветов, в результате разрешающая способность такой структуры максимальна в зелёной области спектра, что соответствует особенностям человеческого зрения.

Изменения в структуре расположения

Для снижения заметности артефактов дебайеризации были разработаны модифицированные фильтры Байера, содержащие изменения, «разбавляющие» однородную периодическую структуру «неправильным» расположением части цветных пикселей. Вместо минимального 4-х пиксельного элемента матрицы повторяется 12- или 24-пиксельный. Однако они не нашли массового применения из-за значительного роста необходимой вычислительной мощности для обработки полученного изображения.^[1]

Пример применения

Сфотографируем исходный объект (для наглядности его часть увеличена):

→

При этом получаются три цветовые составляющие:

Таким образом, мы получили изображение, каждый пиксель которого содержит только одну цветовую составляющую одной из предметных точек, спроецированных на него объективом. И только 4 предметных точки, рядом расположенных и спроецированных объективом на блок пикселей RGGB, приближенно формируют полный набор RGB 1-й усредненной предметной точки. Далее, процессор камеры должен, используя специальные математические методы интерполяции, рассчитать для каждой точки недостающие цветовые составляющие. В результате получается следующее изображение:

Как видно на картинке, это изображение получилось более размытым, чем исходное. Такой эффект связан с потерей части информации в результате работы фильтра Байера. Для исправления процессор фотоаппарата должен повысить чёткость изображения. Процесс искусственного повышения чёткости называется Sharpening. Дополнительно, в этот момент процессор может применить и другие операции: изменить контрастность, яркость, подавлять цифровой шум и т. д. в зависимости от модели аппарата. Получение более чётких изображений в первую очередь достигается увеличением количества пикселей сенсора, что уменьшает его размытость. Так как вычислительная мощность процессора фотоаппарата ограничена, многие фотографы предпочитают делать эти операции вручную на персональном компьютере. Чем дешевле фотоаппарат, тем меньше возможностей повлиять на эти функции. В профессиональных фотокамерах функции коррекции изображения отсутствуют совсем, либо их можно выключить.

Современные модели однообъективных зеркальных цифровых фотоаппаратов (и некоторые компактные фотокамеры) позволяют записывать изображения в т. н. «сыром» RAW-формате, где изображение записывается в виде сигналов яркости в каждом диоде, то есть в черно-белом виде, не неся никакой цветовой формы, и в файл записываются данные, полученные напрямую с матрицы, которые в процессе интерполяции формируют изображение в любом виде на компьютере, обладающем намного большей вычислительной мощностью и возможностями ручного управления параметрами преобразований.

Недостатки

История, аналоги

Фильтр Байера и расположение световоспринимающих элементов в одной плоскости ведут своё происхождение от растрового способа цветной фотографии.

Программные библиотеки/утилиты восстановления исходного изображения из мозаики

См. также

Методы цветной фотографии

Примечания

1. ↑ Сердце цифровой фотокамеры: ПЗС-матрица (часть четвёртая) — Ferra.ru

Фильтр Байера — это… Что такое Фильтр Байера?

Массив цветных фильтров Байера

Фильтр Байера. Шаблон Байера — двумерный массив цветных фильтров, которыми накрыты фотодиоды матриц (фото), и состоящий из 25 % красных элементов, 25 % синих и 50 % зелёных элементов, расположенных как показано на рисунке.

Назван в честь его создателя, доктора Брайса Э. Байера (англ.) (англ. Bryce Bayer), сотрудника компании Kodak, запатентовавшего предложенный им фильтр в 1976 г.

Используется для получения цветного изображения в матрицах цифровых фотоаппаратов, видеокамер и сканеров.

Для отличия от других разновидностей его называют GRGB, RGBG, или (если надо подчеркнуть диагональное расположение красного и синего пикселов) RGGB.

Исторически самый первый из массивов цветных фильтров.

Принцип работы

Принцип действия элементов массива Байера

Матрица является устройством, воспринимающим спроецированное на него изображение. Поскольку полупроводниковые фотоприёмники примерно одинаково чувствительны ко всем цветам видимого спектра, для воспринятия цветного изображения каждый фотоприемник накрывается светофильтром одного из первичных цветов: красного, зелёного, синего (цветовая модель RGB).

Вследствие использования фильтров каждый фотоприемник воспринимает лишь 1/3 цветовой информации участка изображения, а 2/3 отсекается фильтром. Для получения остальных цветовых компонент используются значения из соседних ячеек. Недостающие компоненты цвета рассчитываются процессором камеры на основании данных из соседних ячеек в результате интерполяции (по алгоритму demosaicing) Таким образом, в формировании конечного значения цветного пиксела участвует 9 или более фотодиодов матрицы.

В классическом фильтре Байера применяются светофильтры трёх основных цветов в следующем порядке:

При этом фотодиодов зелёного цвета в каждой ячейке в два раза больше, чем фотодиодов других цветов, в результате разрешающая способность такой структуры максимальна в зелёной области спектра, что соответствует особенностям человеческого зрения.

Изменения в структуре расположения

Для снижения заметности артефактов дебайеризации были разработаны модифицированные фильтры Байера, содержащие изменения, «разбавляющие» однородную периодическую структуру «неправильным» расположением части цветных пикселей. Вместо минимального 4-х пиксельного элемента матрицы повторяется 12- или 24-пиксельный. Однако они не нашли массового применения из-за значительного роста необходимой вычислительной мощности для обработки полученного изображения.^[1]

Пример применения

Сфотографируем исходный объект (для наглядности его часть увеличена):

→

При этом получаются три цветовые составляющие:

Таким образом, мы получили изображение, каждый пиксель которого содержит только одну цветовую составляющую одной из предметных точек, спроецированных на него объективом. И только 4 предметных точки, рядом расположенных и спроецированных объективом на блок пикселей RGGB, приближенно формируют полный набор RGB 1-й усредненной предметной точки. Далее, процессор камеры должен, используя специальные математические методы интерполяции, рассчитать для каждой точки недостающие цветовые составляющие. В результате получается следующее изображение:

Как видно на картинке, это изображение получилось более размытым, чем исходное. Такой эффект связан с потерей части информации в результате работы фильтра Байера. Для исправления процессор фотоаппарата должен повысить чёткость изображения. Процесс искусственного повышения чёткости называется Sharpening. Дополнительно, в этот момент процессор может применить и другие операции: изменить контрастность, яркость, подавлять цифровой шум и т. д. в зависимости от модели аппарата. Получение более чётких изображений в первую очередь достигается увеличением количества пикселей сенсора, что уменьшает его размытость. Так как вычислительная мощность процессора фотоаппарата ограничена, многие фотографы предпочитают делать эти операции вручную на персональном компьютере. Чем дешевле фотоаппарат, тем меньше возможностей повлиять на эти функции. В профессиональных фотокамерах функции коррекции изображения отсутствуют совсем, либо их можно выключить.

Современные модели однообъективных зеркальных цифровых фотоаппаратов (и некоторые компактные фотокамеры) позволяют записывать изображения в т. н. «сыром» RAW-формате, где изображение записывается в виде сигналов яркости в каждом диоде, то есть в черно-белом виде, не неся никакой цветовой формы, и в файл записываются данные, полученные напрямую с матрицы, которые в процессе интерполяции формируют изображение в любом виде на компьютере, обладающем намного большей вычислительной мощностью и возможностями ручного управления параметрами преобразований.

Недостатки

История, аналоги

Фильтр Байера и расположение световоспринимающих элементов в одной плоскости ведут своё происхождение от растрового способа цветной фотографии.

Программные библиотеки/утилиты восстановления исходного изображения из мозаики

См. также

Методы цветной фотографии

Примечания

1. ↑ Сердце цифровой фотокамеры: ПЗС-матрица (часть четвёртая) — Ferra.ru

Фильтр Байера — это… Что такое Фильтр Байера?

Массив цветных фильтров Байера

Фильтр Байера. Шаблон Байера — двумерный массив цветных фильтров, которыми накрыты фотодиоды матриц (фото), и состоящий из 25 % красных элементов, 25 % синих и 50 % зелёных элементов, расположенных как показано на рисунке.

Назван в честь его создателя, доктора Брайса Э. Байера (англ.) (англ. Bryce Bayer), сотрудника компании Kodak, запатентовавшего предложенный им фильтр в 1976 г.

Используется для получения цветного изображения в матрицах цифровых фотоаппаратов, видеокамер и сканеров.

Для отличия от других разновидностей его называют GRGB, RGBG, или (если надо подчеркнуть диагональное расположение красного и синего пикселов) RGGB.

Исторически самый первый из массивов цветных фильтров.

Принцип работы

Принцип действия элементов массива Байера

Матрица является устройством, воспринимающим спроецированное на него изображение. Поскольку полупроводниковые фотоприёмники примерно одинаково чувствительны ко всем цветам видимого спектра, для воспринятия цветного изображения каждый фотоприемник накрывается светофильтром одного из первичных цветов: красного, зелёного, синего (цветовая модель RGB).

Вследствие использования фильтров каждый фотоприемник воспринимает лишь 1/3 цветовой информации участка изображения, а 2/3 отсекается фильтром. Для получения остальных цветовых компонент используются значения из соседних ячеек. Недостающие компоненты цвета рассчитываются процессором камеры на основании данных из соседних ячеек в результате интерполяции (по алгоритму demosaicing) Таким образом, в формировании конечного значения цветного пиксела участвует 9 или более фотодиодов матрицы.

В классическом фильтре Байера применяются светофильтры трёх основных цветов в следующем порядке:

При этом фотодиодов зелёного цвета в каждой ячейке в два раза больше, чем фотодиодов других цветов, в результате разрешающая способность такой структуры максимальна в зелёной области спектра, что соответствует особенностям человеческого зрения.

Изменения в структуре расположения

Для снижения заметности артефактов дебайеризации были разработаны модифицированные фильтры Байера, содержащие изменения, «разбавляющие» однородную периодическую структуру «неправильным» расположением части цветных пикселей. Вместо минимального 4-х пиксельного элемента матрицы повторяется 12- или 24-пиксельный. Однако они не нашли массового применения из-за значительного роста необходимой вычислительной мощности для обработки полученного изображения.^[1]

Пример применения

Сфотографируем исходный объект (для наглядности его часть увеличена):

→

При этом получаются три цветовые составляющие:

Таким образом, мы получили изображение, каждый пиксель которого содержит только одну цветовую составляющую одной из предметных точек, спроецированных на него объективом. И только 4 предметных точки, рядом расположенных и спроецированных объективом на блок пикселей RGGB, приближенно формируют полный набор RGB 1-й усредненной предметной точки. Далее, процессор камеры должен, используя специальные математические методы интерполяции, рассчитать для каждой точки недостающие цветовые составляющие. В результате получается следующее изображение:

Как видно на картинке, это изображение получилось более размытым, чем исходное. Такой эффект связан с потерей части информации в результате работы фильтра Байера. Для исправления процессор фотоаппарата должен повысить чёткость изображения. Процесс искусственного повышения чёткости называется Sharpening. Дополнительно, в этот момент процессор может применить и другие операции: изменить контрастность, яркость, подавлять цифровой шум и т. д. в зависимости от модели аппарата. Получение более чётких изображений в первую очередь достигается увеличением количества пикселей сенсора, что уменьшает его размытость. Так как вычислительная мощность процессора фотоаппарата ограничена, многие фотографы предпочитают делать эти операции вручную на персональном компьютере. Чем дешевле фотоаппарат, тем меньше возможностей повлиять на эти функции. В профессиональных фотокамерах функции коррекции изображения отсутствуют совсем, либо их можно выключить.

Современные модели однообъективных зеркальных цифровых фотоаппаратов (и некоторые компактные фотокамеры) позволяют записывать изображения в т. н. «сыром» RAW-формате, где изображение записывается в виде сигналов яркости в каждом диоде, то есть в черно-белом виде, не неся никакой цветовой формы, и в файл записываются данные, полученные напрямую с матрицы, которые в процессе интерполяции формируют изображение в любом виде на компьютере, обладающем намного большей вычислительной мощностью и возможностями ручного управления параметрами преобразований.

Недостатки

История, аналоги

Фильтр Байера и расположение световоспринимающих элементов в одной плоскости ведут своё происхождение от растрового способа цветной фотографии.

Программные библиотеки/утилиты восстановления исходного изображения из мозаики

См. также

Методы цветной фотографии

Примечания

1. ↑ Сердце цифровой фотокамеры: ПЗС-матрица (часть четвёртая) — Ferra.ru

Матрица-сенсор фотокамеры | Уроки фотографии

Для того чтобы получить изображение в цифровой фотокамере используется специализированная интегральная микросхема, которая состоит из фотодиодов. Эта микросхема имеет название – матрица (сенсор). Светочувствительная матрица преобразовывает спроецированное объективом оптическое изображение в цифровой сигнал.

Матрица состоит из огромного количества микроскопических элементов – пикселей. При нажатии кнопки затвора фотокамеры (начале экспозиции), каждый из пикселей поглощает определенное число фотонов. После завершения экспозиции выполняется подсчет количества света попавшего на каждый пиксель. Затем, это количество переводится в уровни интенсивности (в диапазоне от 0 до 255 для 8-ми битного изображения).

Фильтр Байера

Поскольку данные, поступающие от пикселей не содержат информации о том, сколько и какого цвета попадает в них, то вышеописанным способом можно получать только черно-белые изображения. Для получения цветного изображения используют цветовые фильтры, которые размещаются над всеми пикселями матрицы. Каждый такой фильтр способен пропускать исключительно определенный цвет.

Практически все современные цифровые камеры используют пиксели учитывающие только один из трех основных цветов (красный, синий или зеленый), поэтому они отсеивают примерно 2/3 первоначальной силы света. Для исправления этого, информация о силе света восполняется на основе данных соседних пикселей.

Наиболее распространенный тип расположения цветных фильтров носит название шаблон (или фильтр) Байера. Он состоит из рядов красно-зеленых и зелено-синих цветофильтров. Как видим, при этом используется следующее соотношение цветовых фильтров:‭ ‬зеленые‭ – ‬50%,‭ ‬красные‭ – ‬25%,‭ ‬синие‭ – ‬25%.‭ ‬

Как видим, шаблон Байера имеет в два раза больше чувствительных элементов улавливающих зеленый цвет. Разрешающая способность такой матрицы максимальна в зеленой области спектра, что соответствует особенностям зрения человека. Также изображение кажется менее шумным и более четким, чем при одинаковом количестве фильтров разных цветов.

Шаблон Байера используют не все производители фотокамер. Например, широко известная фирма Sony использует четырехцветный фильтр, в котором к трем основным цветам добавлен еще изумрудно-зеленый. А в цифровых камерах производителя Sigma используют матрицу Foveon, где пикселы пропускают все три цвета.

Дебайеризация

Использование мозаичного шаблона Байера не дает полноты цветного изображения для отдельного пикселя.‭ ‬Для его получения требуется восстановление отсутствующих цветов.‭ ‬Восстанавливаются недостающие цветные элементы при помощи сложного алгоритма.‭ ‬Такой процесс называется дебайеризацией или демозаикой.‭ ‬Дебайеризация может происходить на заключительном этапе обработки первичной информации,‭ ‬или быть заложенной в программное обеспечение цифровой камеры.

Например, давайте рассмотрим набор 2×2, состоящий из пикселей с двумя зелеными, красным и синим светофильтрами как одну полноцветную ячейку. В принципе, такого набора достаточно для восстановления полного цвета, но если камера будет рассматривать каждый такой набор как отдельную точку, то ее разрешение упадет вдвое как по горизонтали, так и по вертикали.

Поэтому подавляющее большинство производителей производят дополнительные операции, для восстановления первоначальной информации о изображении. Например, используют перекрывающие цветовые массивы‭ ‬2х2. На следующем рисунке вы можете видеть один из вариантов такого перекрытия.

Внимательные читатели возможно заметят, что на этой схеме показаны расчеты для ячеек имеющих соседние ячейки со всех своих сторон. А что будет если ячейка расположена с самого края матрицы? Вероятно расчеты ее цветовых характеристик будут менее точными, ведь по крайней мере с одной стороны у нее не будет соседних. Это, конечно, неприятно, но не смертельно — для современных матриц с миллионами пикселей недостаточная информация о цвете «пограничных» ячеек несущественна.

Некоторые фотокамеры используют и другие алгоритмы расчета цвета пикселей матрицы, используемые для увеличения разрешения, получение менее шумного изображения или же адаптивного реагирования на различные участки изображения.

Артефакты матрицы

Передача изображений, в которых присутствуют мелкие детали, иногда сбивают нормальную работу алгоритма работы сенсорной матрицы. Как правило, это происходит при фотографировании объектов на пределе разрешающей способности цифрового сенсора. При таком сбое изображение получается неестественное, а с так называемым муаром. Это могут быть дефекты передачи цвета, текстуры, которые повторяются, замысловатые лабиринты из пикселей и т. д.

На следующих снимках вы можете видеть четыре изображения с различным увеличением. Муар проявляется на третьем изображении в первом ряду и на всех уменьшенных в нижнем. В уменьшенной версии третьего изображения можно видеть не только искажение формы узора, но и цвета.

Следует учитывать, что данные дефекты зависят не только от фотографируемого объекта,‭ ‬но и от программной «начинки» камеры,‭ ‬которая отвечает за создание исходного‭ (‬RAW‭)‬ файла.‭

‭Для избавления от эффекта муара можно попробовать изменить настройки снимка — контраста и цветонасыщенности.‬ В данном случае произойдет коррекция резкости. Среди других методов ослабления муара можно отметить изменение положения камеры и объекта, или же использование объектива с другим фокусным расстоянием.

Это неизбежное следствие любой системы, которая разбивает непрерывный аналоговый сигнал на раздельные (дискретные) интервалы. По этой причине практически каждый фотографический сенсор имеет так называемый оптический фильтр нижних частот (OLPF) или фильтр сглаживания (АА). Он размещается непосредственно перед сенсором и эффективно размывает любые потенциально проблематичные детали, которые мельче разрешения датчика.

Микролинзы матрицы

Представляя фотоматрицу, многие думают, что светочувствительные элементы в ней размещены вплотную друг к другу. Однако это не так — зачастую под них приходиться только около половины поверхности всего сенсора. Остальное место занимает различная вспомогательная электроника.

Для того чтобы свет, попадающий на пространство между светочувствительными элементами, не пропадал‭ зря,‬ над пикселями устанавливаются микролинзы.‭ ‬Они позволяют собрать все фотоны в единый световой поток и направить его на светочувствительную часть ячейки.

Микролинзы значительно повышают сбор фотонов каждой пиксельной ячейкой.‭ ‬Это,‭ ‬безусловно,‭ ‬помогает созданию качественных изображений с наименьшим содержанием шумов.

 

Фильтр Байера — Bayer filter

Массив цветных фильтров

«RGBG» перенаправляется сюда. Для схемы субпиксельной матрицы, используемой в дисплеях электронных устройств, см PenTile RGBG . «Матрица Байера» перенаправляется сюда. Для матрицы Байера, используемой в шаблонном дизеринге (также созданном Брайсом Байером), см. Упорядоченное дизеринг . Расположение цветных фильтров Байера на массиве пикселей датчика изображения Профиль / поперечное сечение датчика

Фильтр Байера мозаики является массивом цветовой фильтр (CFA) для размещения RGB цветных фильтров на квадратной сетке фотодатчиков. Особое расположение цветных фильтров используется в большинстве однокристальных цифровых датчиков изображения, используемых в цифровых камерах, видеокамерах и сканерах для создания цветного изображения. Шаблон фильтра составляет 50% зеленого, 25% красного и 25% синего, следовательно , также называется BGGR, RGBG , GRBG или RGGB .

Он назван в честь своего изобретателя Брайса Байера из компании Eastman Kodak . Байер также известен своей рекурсивно определенной матрицей, используемой для упорядоченного дизеринга .

Альтернативы фильтру Байера включают в себя как различные модификации цветов и компоновки, так и совершенно разные технологии, такие как совмещенная выборка цвета , датчик Foveon X3 , дихроичные зеркала или прозрачная решетка дифракционных фильтров.

Объяснение

1. Оригинальная сцена
2. Выходной сигнал датчика размером 120 × 80 пикселей с фильтром Байера
3. Цветовой код на выходе с использованием цветов фильтра Байера
4. Восстановленное изображение после интерполяции отсутствующей информации о цвете
5. Полная версия RGB с разрешением 120 × 80 пикселей для сравнения (например, при сканировании пленки, может появиться изображение Foveon или сдвиг пикселей )

Патент Брайса Байера (патент США № 3,971,065) в 1976 году назвал зеленые фотодатчики чувствительными к яркости элементами, а красный и синий — чувствительными к цветности элементами . Он использовал в два раза больше зеленых элементов, чем красных или синих, чтобы имитировать физиологию человеческого глаза . Восприятие яркости сетчатки человека использует объединенные клетки колбочек M и L. при дневном зрении, которые наиболее чувствительны к зеленому свету. Эти элементы называются сенсорными элементами , сенсорами , пиксельными сенсорами или просто пикселями ; значения выборок, воспринимаемые ими, после интерполяции становятся пикселями изображения . Когда Байер зарегистрировал свой патент, он также предложил использовать комбинацию голубого, пурпурного и желтого цветов , то есть еще один набор противоположных цветов. В то время такая схема была непрактичной, потому что необходимых красителей не существовало, но они используются в некоторых новых цифровых камерах. Большим преимуществом новых красителей CMY является то, что они обладают улучшенными характеристиками поглощения света; то есть их квантовая эффективность выше.

Сырья выход Байер-фильтра камер упоминается как шаблон Байера изображения. Поскольку каждый пиксель фильтруется для записи только одного из трех цветов, данные от каждого пикселя не могут полностью определять каждое из значений красного, зеленого и синего цветов отдельно. Чтобы получить полноцветное изображение, можно использовать различные алгоритмы демозаики для интерполяции набора полных значений красного, зеленого и синего цветов для каждого пикселя. Эти алгоритмы используют окружающие пиксели соответствующих цветов для оценки значений для конкретного пикселя.

Различные алгоритмы, требующие разной вычислительной мощности, приводят к получению конечных изображений разного качества. Это можно сделать в камере, создав изображение JPEG или TIFF , или вне камеры, используя необработанные данные непосредственно с датчика. Поскольку вычислительная мощность процессора камеры ограничена, многие фотографы предпочитают выполнять эти операции вручную на персональном компьютере. Чем дешевле камера, тем меньше возможностей повлиять на эти функции. В профессиональных фотоаппаратах функции коррекции изображения полностью отсутствуют, либо их можно отключить. Запись в Raw-формате дает возможность вручную выбирать алгоритм демозаики и управлять параметрами трансформации, что используется не только в потребительской фотографии, но и при решении различных технических и фотометрических задач.

Демозаика

Демозаика может выполняться разными способами. Простые методы интерполируют значение цвета пикселей одного цвета в окрестности. Например, после того, как чип подвергся воздействию изображения, можно прочитать каждый пиксель. Пиксель с зеленым фильтром обеспечивает точное измерение зеленой составляющей. Красный и синий компоненты для этого пикселя получены от соседей. Для зеленого пикселя два красных соседа могут быть интерполированы для получения красного значения, также два синих пикселя могут быть интерполированы для получения синего значения.

Этот простой подход хорошо работает в областях с постоянным цветом или плавными градиентами, но он может вызывать артефакты, такие как растекание цвета в областях, где есть резкие изменения цвета или яркости, особенно заметные вдоль острых краев изображения. Из-за этого другие методы демозаики пытаются идентифицировать высококонтрастные края и интерполировать только по этим краям, но не по ним.

Другие алгоритмы основаны на предположении, что цвет области изображения относительно постоянен даже при меняющихся условиях освещения, так что цветовые каналы сильно коррелированы друг с другом. Следовательно, сначала интерполируется зеленый канал, затем красный, а затем синий канал, так что соотношение цветов красный-зеленый и сине-зеленый остается постоянным. Существуют и другие методы, которые делают различные предположения о содержимом изображения и, начиная с этой попытки, вычисляют недостающие значения цвета.

Артефакты

Изображения с мелкомасштабными деталями, близкими к пределу разрешения цифрового датчика, могут быть проблемой для алгоритма демозаики, давая результат, не похожий на модель. Наиболее частым артефактом является муар , который может проявляться в виде повторяющихся узоров, цветовых артефактов или пикселей, расположенных в виде нереалистичного лабиринтного узора.

Артефакт ложного цвета

Распространенный и неудачный артефакт интерполяции или демозаики массива цветных фильтров (CFA) — это то, что известно и рассматривается как ложное окрашивание. Обычно этот артефакт проявляется по краям, где резкие или неестественные изменения цвета происходят в результате неправильной интерпретации по краю, а не по краю. Существуют различные методы предотвращения и устранения этой ложной окраски. Плавная интерполяция перехода оттенков используется во время демозаики, чтобы предотвратить проявление ложных цветов на конечном изображении. Однако есть и другие алгоритмы, которые могут удалить ложные цвета после демозаики. Их преимущество заключается в удалении ложных артефактов окраски с изображения при использовании более надежного алгоритма демозаики для интерполяции красной и синей цветовых плоскостей.

Три изображения, изображающие артефакт демозаики в искусственных цветах.

Артефакт на молнии

Артефакт застежки-молнии — это еще один побочный эффект демозаики CFA, который также проявляется в основном по краям и известен как эффект застежки-молнии. Проще говоря, застежка-молния — это еще одно название размытия краев, которое происходит при включении / выключении рисунка по краю. Этот эффект возникает, когда алгоритм демозаики усредняет значения пикселей по краю, особенно в красной и синей плоскостях, что приводит к характерному размытию. Как упоминалось ранее, лучшими методами предотвращения этого эффекта являются различные алгоритмы, которые интерполируют вдоль, а не по краям изображения. Интерполяция распознавания образов, адаптивная интерполяция цветовой плоскости и интерполяция с направленным взвешиванием — все они направлены на предотвращение образования молний путем интерполяции по краям, обнаруженным в изображении.

Три изображения, изображающие застегивающийся артефакт демозаики CFA

Однако даже с теоретически совершенным датчиком, который мог бы улавливать и различать все цвета на каждом фотосайте, все равно мог появиться муар и другие артефакты. Это неизбежное следствие любой системы, которая производит выборку непрерывного сигнала в дискретных интервалах или местах. По этой причине большинство фотографических цифровых сенсоров включают в себя так называемый оптический фильтр нижних частот (OLPF) или фильтр сглаживания (AA) . Обычно это тонкий слой непосредственно перед датчиком, который эффективно размывает любые потенциально проблемные детали, разрешение которых меньше разрешения датчика.

Модификации

Три новых шаблона фильтров Kodak RGBW

Фильтр Байера почти универсален для бытовых цифровых фотоаппаратов. Альтернативы включают фильтр CYGM ( голубой , желтый , зеленый, пурпурный ) и фильтр RGBE (красный, зеленый, синий, изумрудный ), которые требуют аналогичного демозаики. Датчик Foveon Х3 (который красные слои, зеленый и синие датчикам вертикально , а не с использованием мозаики) и расположение три отдельных ПЗСА ( по одному для каждого цвета) не нужны демозаики.

«Панхроматические» клетки

14 июня 2007 г. компания Eastman Kodak анонсировала альтернативу фильтру Байера: шаблон цветового фильтра, который увеличивает светочувствительность датчика изображения в цифровой камере за счет использования некоторых «панхроматических» ячеек, которые чувствительны ко всем длинам волн видимого диапазона. света и собирают большее количество света, падающего на датчик. Они представляют несколько паттернов, но ни один из них не содержит повторяющейся единицы, такой же маленькой, как единица 2 × 2 паттерна Байера.

Более ранний шаблон фильтра RGBW

В другой патентной заявке США 2007 года, поданной Эдвардом Т. Чангом, заявлен датчик, в котором «цветной фильтр имеет структуру, состоящую из блоков пикселей 2 × 2, состоящих из одного красного, одного синего, одного зеленого и одного прозрачного пикселя» в предполагаемой конфигурации. включить инфракрасную чувствительность для повышения общей чувствительности. Патент Kodak был подан раньше.

Такие ячейки ранее использовались в датчиках « CMYW » (голубой, пурпурный, желтый и белый) «RGBW» (красный, зеленый, синий, белый), но компания Kodak еще не сравнивала с ними новый шаблон фильтра.

Массив цветных фильтров Fujifilm «EXR»

Массив цветных фильтров Fujifilm EXR производится как на ПЗС ( SuperCCD ), так и на КМОП (BSI CMOS). Как и в случае с SuperCCD, сам фильтр повернут на 45 градусов. В отличие от обычных фильтров Байера, всегда есть два соседних фотосайта, определяющих один и тот же цвет. Основная причина этого типа массива заключается в том, что он способствует «биннированию» пикселей, когда два соседних фотосайта могут быть объединены, что делает сам датчик более «чувствительным» к свету. Другая причина заключается в том, что датчик записывает две разные экспозиции, которые затем объединяются для получения изображения с большим динамическим диапазоном. Базовая схема имеет два канала считывания, которые берут информацию из чередующихся рядов датчика. В результате он может действовать как два чередующихся сенсора с разным временем выдержки для каждой половины фотосайтов. Половину фотосайтов можно намеренно недоэкспонировать, чтобы полностью захватить более яркие области сцены. Эта сохраненная информация о яркости затем может быть смешана с выходным сигналом другой половины датчика, который регистрирует «полную» экспозицию, опять же с использованием близкого расстояния между фотографиями аналогичного цвета.

Фильтр Fujifilm «X-Trans»

Повторяющаяся сетка 6 × 6, используемая в датчике x-trans

CMOS-датчик Fujifilm X-Trans, используемый во многих камерах Fujifilm серии X, как утверждается, обеспечивает лучшую устойчивость к цветному муару, чем фильтр Байера, и поэтому они могут быть изготовлены без фильтра сглаживания. Это, в свою очередь, позволяет камерам, использующим датчик, достигать более высокого разрешения при том же количестве мегапикселей. Кроме того, заявлено, что новый дизайн снижает количество ложных цветов за счет наличия красных, синих и зеленых пикселей в каждой строке. Также говорят, что расположение этих пикселей обеспечивает зернистость, больше похожую на пленку.

Одним из основных недостатков является то, что для поддержки пользовательского шаблона может отсутствовать полная поддержка в стороннем программном обеспечении для обработки необработанных данных, таком как Adobe Photoshop Lightroom, где добавление улучшений заняло несколько лет.

Quad Bayer

Sony представила массив цветных фильтров Quad Bayer, который впервые был представлен в Huawei P20 Pro, выпущенном 27 марта 2018 года. Quad Bayer похож на фильтр Байера, однако соседние пиксели 2×2 имеют одинаковый цвет, шаблон 4×4 включает 4x синий, 4x красный, и 8x зеленых. Для более темных сцен обработка сигнала может объединять данные из каждой группы 2×2, по сути, как более крупный пиксель. Для более ярких сцен обработка сигнала может преобразовать Quad Bayer в обычный фильтр Байера для достижения более высокого разрешения. Пиксели в Quad Bayer могут работать в режиме длительной интеграции и кратковременной интеграции для достижения одиночного кадра HDR, что снижает проблемы наложения. Quad Bayer также известен как Tetracell от Samsung и 4-элементный от OmniVision .

26 марта 2019 года была анонсирована серия Huawei P30 с RYYB Quad Bayer с рисунком 4×4, включающим 4x синий, 4x красный и 8x желтый.

Nonacell

12 февраля 2020 года был анонсирован Samsung Galaxy S20 Ultra с технологией Nonacell CFA. Nonacell CFA похож на фильтр Байера, однако соседние пиксели 3×3 имеют одинаковый цвет, шаблон 6×6 включает 9x синий, 9x красный и 18x зеленый.

Смотрите также

использованная литература

Титульная страница патента Брайса Байера 1976 года на мозаику с фильтром Байера, показывающая его терминологию чувствительных к яркости и цветочувствительных элементов

Заметки

внешние ссылки

Алгоритм разбора сенсорной матрицы цифровых камер

В цифровых камерах для получения изображения используется сенсорная матрица из миллионов миниатюрных ячеек-пикселей. Когда вы нажимаете кнопку спуска на своей камере, и начинается экспозиция, каждый из этих пикселей представляет собой «фототермос», который открывается, чтобы собрать и сохранить фотоны в своей ёмкости. По завершении экспозиции камера закрывает все фототермосы и пытается определить, сколько фотонов попало в каждый. Относительное количество фотонов в каждой ёмкости далее преобразуется в различные уровни интенсивности, точность которых определяется разрядностью (от 0 до 255 для 8-битного изображения).

 

Сенсор цифровой камеры

 

 

Светосборники

 

В ёмкости не содержится информации о том, сколько каждого цвета попало в неё, так что вышеописанным способом можно было бы получить только чёрно-белые изображения. Чтобы получить цветные изображения, поверх каждой ёмкости помещают фильтр, который пропускает только определённый цвет. Практически все современные цифровые камеры могут захватить в каждую из ёмкостей только один из трёх первичных цветов и таким образом теряют примерно 2/3 входящего света. В результате камере приходится складывать остальные цвета, чтобы иметь информацию обо всех цветах в каждом пикселе. Наиболее известный матричный цветофильтр, который называется «фильтр Байера», показан ниже.

 

Матричный цветофильтр

 

 

Матрица Байера

 

Матрица Байера состоит из чередующихся рядов красно-зелёных и зелено-синих фильтров. Обратите внимание, что в матрице Байера содержится вдвое больше зелёных сенсоров, чем синих или красных. Дисбаланс первичных цветов вызван тем, что человеческий глаз более чувствителен к зелёному цвету,чем к красному и синему вместе взятым. Избыточность по зелёным пикселям даёт изображение, которое кажется менее шумным и более чётким, чем казалось бы при равном количестве цветов. Это объясняет также, почему шум в зелёном канале намного меньше, чем в остальных.

 

Исходная картинка(в двукратном увеличении)

 

 

Что видит ваша камера(через матрицу Байера)

 

Примечание: не все цифровые камеры используют матрицу Байера, но это наиболее распространённый вариант. Сенсор Foveon, используемый в камерах Sigma SD9 и SD10, регистрирует все три цвета в каждом пикселе. Камеры Sony снимают четыре цвета в похожем массиве: красный, зелёный, синий и изумрудно-зелёный.

Дебайеризация

Дебайеризация — это процесс трансляции матрицы первичных цветов Байера в итоговое изображение, в котором содержится полная информация о цвете в каждом пикселе. Как это возможно, если камера не в состоянии непосредственно измерить полный цвет? Один из способов понять этот процесс — это рассматривать каждый массив 2×2 из красной, двух зелёных и синей ячейки как одну полноцветную ячейку.

 

Матрица Байера

 

 

Преобразованная матрица Байера

 

В целом этого достаточно, но большинство камер предпринимают дополнительные шаги, чтобы получить из этой матрицы ещё больше информации об изображении. Если бы камера рассматривала каждый из массивов 2×2 как одну точку, её разрешение упало бы вдвое и по горизонтали, и по вертикали (то есть, вчетверо). С другой стороны, если бы камера считала цвета, используя несколько перекрывающихся массивов 2×2, она могла бы получить более высокое разрешение, чем это возможно для единичных массивов 2×2. Для увеличения количества информации об изображении можно использовать следующую комбинацию из перекрывающихся массивов 2×2.

 

 

 

 

Обратите внимание, что мы не рассчитывали информацию об изображении на границах матрицы, поскольку предположили, что изображение имеет продолжение в каждую из сторон. Если бы это действительно были границы матрицы, расчёты оказались бы менее точны, поскольку здесь нет больше пикселей. Это не является проблемой, поскольку для камер с миллионами пикселей граничная информация может быть смело отброшена.

Существуют и другие алгоритмы разбора матриц, которые могут извлечь несколько большее разрешение, собирают менее шумные изображения или адаптивно реагируют на разные участки изображения. Дефекты дематризации

Изображения с мелкими деталями на пределе разрешающей способности цифрового сенсора могут порой сбивать с толку алгоритм разбора матрицы, приводя к неестественно выглядящим результатам. Наиболее известный дефект — это муар, который может проявляться как повторяющиеся текстуры, дефекты цветопередачи или образованные из пикселей сюрреалистические лабиринты.

Выше показаны два снимка с различным увеличением. Обратите внимание на появление муара во всех четырёх нижних квадратах, а также на третий квадрат первого снимка (плохо различимый). В уменьшенной версии в третьем квадрате можно наблюдать как лабиринты, так и дефекты цвета. Такие дефекты зависят как от типа текстуры, так и от программного обеспечения, которое производит исходный (RAW) файл цифровой камеры.

Матрица микролинз

Вас может заинтересовать, почему на первой диаграмме в этой главе ёмкости не были расположены непосредственно друг рядом с другом. У сенсоров в камерах в действительности нет полного перекрытия поверхности. На самом деле зачастую под пиксели отведено не более половины общей площади сенсора, поскольку нужно где-то разместить остальную электронику. Для каждой ёмкости существуют направляющие, которые отправляют фотоны в ту или иную ячейку. В цифровых камерах применяются «микролинзы» поверх каждой группы пикселей, чтобы повысить их способность собирать свет. Эти линзы подобно воронкам собирают фотоны, которые могли иначе остаться неиспользованными.

 

 

Диаграмма матрицы микролинз

Хорошо сконструированные микролинзы могут улучшить сбор фотонов каждой ячейкой и, следовательно, создать изображения, в которых содержится меньше шумов при одинаковом времени экспозиции (выдержке). Производители камер оказались способны использовать усовершенствования в производстве микролинз, чтобы снизить или сохранить уровень шума в новейших камерах с высоким разрешением, несмотря на сокращение размеров ячейки в связи с упаковкой большего числа мегапикселей в тот же размер сенсора.

Источник: cambridgeincolour.com

Матрица Байера — Безумная теоретическая идея — Опытная визуализация глубокого неба

Лучшим способом описать это в мелком масштабе было бы иметь только 4-пиксельную камеру с шаблоном Байера RGGB и сделать снимок панели, которая имеет 4 квадрата, окрашенных в красный, зеленый, зеленый и синий цвета

Робин

Кроме того, позвольте мне спросить вас: если бы я взял фонарик, который излучает все видимые длины волн в спектре, поместил желтый фильтр впереди, так что теперь он излучает только желтый частотный свет (560-590 нм), а цветная камера имеет только R, G, B фильтры перед пикселями,

, тогда как вообще можно увидеть настоящий желтый свет?

Также реализуем:

выключен датчик, 1 = светится 0 = нет света, что, если датчик считывает это:

R = 1, G = 1, B = 1.Программное обеспечение не может заставить камеру интерпретировать это в любом случае.

Предположим, ему сказали: интерпретировать значение как белое или интерпретировать значение как черное …….

Таким образом, создаваемое изображение будет зависеть от интерпретации программного обеспечения …

В контексте сравнения двух (цветных) и (монохромных) камер и гипотетически, если бы у них был одинаковый размер детектора пикселей,

матрица Байера будет препятствовать разрешению, особенно при использовании узкополосного фильтра, такого как водородный альфа-фильтр.

Это демонстрируется здесь с использованием тех же камер, указанных на диаграмме разрешения, с одной, у которой датчик преобразован в монохромный путем соскабливания микроскопических фильтров с датчика:

Monochrome Camera

Однако обратите внимание, что камеры имеют разные размеры датчика пикселей детектора:
asi1600 мм: 3,8 мкм
asi1294mc: 4,63 мкм

может усложнить ситуацию в зависимости от соответствия оптики (фокусного расстояния) и удаленных объектов, которые вы изображаете…

Очевидно, 1600 будет воспроизводить лучшее (пространственная выборка) разрешение во всех отношениях как моно сенсор, так и сенсор с меньшими пикселями ….

Конечно, чтобы получить цвет, вам понадобится приспособление с колесом фильтров, которое может выполнять LRBG (добавление четкого L = яркость просто помогает) для моно камеры 1600 мм,

, поскольку необработанные данные R, G, B можно комбинировать только для определения цвета, в то время как L можно использовать для определения исходной яркости самих пикселей, что упрощает математическое вычисление цвета + яркости…..

Что такое датчики цифровых фотоаппаратов

Цифровая камера использует массив из миллионов крошечных световых полостей или «фотосайтов» для записи изображения. Когда вы нажимаете кнопку спуска затвора камеры и начинается экспозиция, каждая из них открывается для сбора фотонов и сохранения их в виде электрического сигнала. По окончании экспозиции камера закрывает каждый из этих фотосайтов, а затем пытается оценить, сколько фотонов попало в каждую полость, измеряя силу электрического сигнала.Затем сигналы количественно оцениваются как цифровые значения с точностью, определяемой битовой глубиной. Результирующая точность затем может быть снова снижена в зависимости от того, какой формат файла записывается (0–255 для 8-битного файла JPEG).

Массив полостей Световые полости

Однако на приведенной выше иллюстрации создаются только изображения в градациях серого, поскольку эти полости не могут различить, сколько в них содержится каждого цвета. Для захвата цветных изображений над каждой полостью должен быть установлен фильтр, который пропускает только определенные цвета света.Практически все современные цифровые камеры могут захватывать только один из трех основных цветов в каждой полости, поэтому они отбрасывают примерно 2/3 падающего света. В результате камера должна аппроксимировать два других основных цвета, чтобы каждый пиксель имел полный цвет. Наиболее распространенный тип массива цветных фильтров называется «массивом Байера», как показано ниже.

Цветной фильтр Фотосайты с цветными фильтрами

Массив Байера состоит из чередующихся рядов красно-зеленых и зелено-синих фильтров. Обратите внимание, что массив Байера содержит в два раза больше зеленых датчиков, чем красных или синих датчиков.Каждый основной цвет не занимает равную долю от общей площади, потому что человеческий глаз более чувствителен к зеленому свету, чем к красному и синему свету. Избыточность с зелеными пикселями дает изображение, которое кажется менее зашумленным и имеет более мелкие детали, чем можно было бы получить, если бы каждый цвет обрабатывался одинаково. Это также объясняет, почему шум в зеленом канале намного меньше, чем в двух других основных цветах (см. Пример в разделе «Что такое шум изображения»).

Исходная сцена
(показана с 200%) Что видит ваша камера
(через массив Байера)

Примечание. Не все цифровые камеры используют массив Байера, однако это наиболее распространенная установка.Например, датчик Foveon улавливает все три цвета в каждом месте пикселя, тогда как другие датчики могут захватывать четыре цвета в аналогичном массиве: красный, зеленый, синий и изумрудно-зеленый.

BAYER DEMOSAICING

«Демозаика» Байера — это процесс преобразования этого массива основных цветов Байера в окончательное изображение, которое содержит полную информацию о цвете в каждом пикселе. Как это возможно, если камера не может напрямую измерять полный цвет? Один из способов понять это — вместо этого думать о каждом массиве 2×2 красного, зеленого и синего цветов как о единой полноцветной полости.

→

Это будет работать нормально, однако большинство камер предпринимают дополнительные шаги для извлечения еще большего количества информации об изображении из этого цветового массива. Если бы камера обрабатывала все цвета в каждом массиве 2×2 как попавшие в одно и то же место, то она могла бы достичь только половинного разрешения как в горизонтальном, так и в вертикальном направлениях. С другой стороны, если камера вычисляла цвет, используя несколько перекрывающихся массивов 2×2, то она могла бы достичь более высокого разрешения, чем было бы возможно с одним набором массивов 2×2.Следующая комбинация перекрывающихся массивов 2×2 может использоваться для извлечения дополнительной информации об изображении.

→

Обратите внимание, как мы не вычисляли информацию об изображении на самых краях массива, поскольку предполагали, что изображение продолжается в каждом направлении. Если бы на самом деле это были края массива резонаторов, то расчеты здесь были бы менее точными, так как пикселей больше нет со всех сторон. Однако это обычно незначительно, поскольку информация на самых краях изображения может быть легко обрезана для камер с миллионами пикселей.

Существуют и другие алгоритмы демозаики, которые могут извлекать немного большее разрешение, создавать изображения с меньшим шумом или адаптироваться для наилучшего приближения изображения в каждом месте.

ДЕМОСАЙСИРОВАНИЕ ИСКУССТВ

Изображения с мелкомасштабными деталями, близкими к пределу разрешения цифрового датчика, иногда могут обмануть алгоритм демозаики, давая нереалистичный результат. Наиболее распространенным артефактом является муар (произносится «море-ай»), который может проявляться в виде повторяющихся узоров, цветовых артефактов или пикселей, расположенных в нереалистичном лабиринтном узоре:

Вторая фотография на ↓ 65% от размера выше

Выше показаны две отдельные фотографии — каждая с разным увеличением.Обратите внимание на появление муара во всех четырех нижних квадратах, в дополнение к третьему квадрату первой фотографии (тонкому). И лабиринтные, и цветные артефакты можно увидеть в третьем квадрате уменьшенной версии. Эти артефакты зависят как от типа текстуры, так и от программного обеспечения, используемого для создания файла RAW цифровой камеры.

Однако, даже с теоретически совершенным сенсором, который мог бы улавливать и различать все цвета на каждом фотосъекте, все равно мог появиться муар и другие артефакты. Это неизбежное следствие любой системы, которая производит выборку непрерывного сигнала в дискретных интервалах или точках.По этой причине практически каждый фотографический цифровой датчик включает в себя так называемый оптический фильтр нижних частот (OLPF) или фильтр сглаживания (AA). Обычно это тонкий слой непосредственно перед датчиком, который эффективно размывает любые потенциально проблемные детали, разрешение которых превышает разрешение датчика.

КОМПЛЕКТЫ MICROLENS

Вы можете задаться вопросом, почему на первой диаграмме в этом руководстве не размещены каждая полость непосредственно рядом друг с другом. Сенсоры реальных камер на самом деле не имеют фотосайтов, которые покрывают всю поверхность сенсора.Фактически, они могут покрывать половину общей площади для размещения другой электроники. Каждая полость показана с небольшими пиками между ними, чтобы направлять фотоны в ту или иную полость. Цифровые камеры содержат «микролинзы» над каждым фотоснимком для улучшения их способности собирать свет. Эти линзы аналогичны воронкам, которые направляют фотоны в фотосайт, где в противном случае фотоны не использовались бы.

Хорошо спроектированные микролинзы могут улучшить сигнал фотонов на каждом фотосъекте и впоследствии создавать изображения с меньшим шумом при том же времени экспозиции.Производители камер смогли использовать улучшения в конструкции микролинз для уменьшения или поддержания шума в новейших камерах с высоким разрешением, несмотря на то, что они имеют меньшие фотосайты, из-за сжатия большего количества мегапикселей в той же области датчика.

Дополнительную информацию о сенсорах цифровых фотоаппаратов можно найти на сайте:
Размеры сенсоров цифровых фотоаппаратов: как они влияют на фотографию?

Байер Интерполяция

Байер Интерполяция

Пиксель определяется как полный набор данных о цвете для точки на изображении.Некоторые пиксели могут быть окрашены в красный цвет, а другие — в зеленый, но нет таких вещей, как красные или зеленые пиксели. Пиксель является полным пикселем только тогда, когда значения красного, зеленого и синего цветов равны известен уникальным расположением этого пикселя.

Цифровая камера производители все лгут о мегапикселях. Это нормально сегодня, потому что, в отличие от других спецификаций, все законные производители камер лежат в так же.Это означает, что сравнивать камеры из разных производители.

Цифровые фотоаппараты

Цифровая камера пиксели не такие резкие, как пиксели отсканированной пленки.

Все цифровые камеры, за исключением сканирующих задних панелей за 30 000 долларов и старых Sigmas, имеют только треть заявленных пикселей! Вместо того, чтобы иметь отдельные Датчики R, G и B для каждого местоположения пикселя, у них есть только один монохромная ПЗС-матрица, в которой каждое место пикселя закрашено R, G или фильтр B.Эта чередующаяся матрица фильтров R, G и B наиболее часто следует модели Байера с вдвое большим количеством G, чем R или B. Он назван в честь ученого Kodak Брайса Байера, который изобрел его в 1976 году.

Специальная интерполяция Байера затем используется алгоритм для создания отдельных значений R, G и B для каждого расположение пикселей. Помните, что до этой интерполяции каждый у местоположения было только значение R или G или B; не значение R и значение G и значение B для каждого местоположения.

Алгоритм создает значения для каждого из трех цветов в каждом месте путем размазывания (интерполяции) каждого набора частичных значений R, G и B создавать ценности в каждом месте.

Эти алгоритмы являются собственностью каждого производителя камеры. Они становятся умнее с время, чтобы позволить более высокую воспринимаемую резкость более точно имитировать полное разрешение. С 2006 года эти умные алгоритмы позволяют запускать с одной третью данных и заставляя его выглядеть примерно так же хорошо, как иметь половину заявленного количества пикселей.

Raw и JPG

Все это начинается по тем же данным. Датчик неизменен независимо от режима, который вы выбираете в камере.

RAW предложений Никаких преимуществ здесь нет, кроме одной потенциальной игры. Байеровская интерполяция происходит в программном обеспечении, открывающем необработанные данные. Будущие достижения в алгоритмы интерполяции Байера могут быть включены в будущем необработанное программное обеспечение, если и только если производитель вашей камеры продолжает поддерживать вчерашние камеры в завтрашнем софте.С такой же вероятностью ваш производитель камеры может больше не поддерживать вашу старую камеру в завтрашнем дне сырое программное обеспечение!

Снимаю JPG.

Отсканированная пленка

Отсканированная пленка а изображения, уменьшенные для размещения в Интернете, имеют полное разрешение для красного, зеленого и синего цветов. за каждый пиксель. На 100% они выглядят такими же резкими, как и при уменьшении.

Сканеры

делают это, потому что у них есть три отдельных набора ПЗС-матриц по одной на каждый цвет.

Следовательно, отсканированное изображение может быть более резким, чем цифровое изображение с камеры того же разрешения. Конечно для этого сканер оптика и изображение на сканируемой пленке должны быть достаточно резкими чтобы поддержать это.

ПРИМЕР

Наведите курсор мыши, чтобы увидеть изображение без интерполяции Байера.

Оригинал изображение кадрировано с Nikon D200 на 100%.Как и любой другой цифровой камера, она интерполирована по Байеру. Наведите указатель мыши на него, чтобы увидеть то же изображение в полном разрешении RGB без интерполяции. Если в фотокамерах используются три ПЗС-матрицы, как в профессиональных видеокамерах нам не понадобится Интерполяция Байера.

Полное разрешение изображение было также снято на мой D200, но с объективом с удвоенным фокусным расстоянием длина. Затем я уменьшил разрешение до половины.Изменяя размер изображения до половины линейных размеров в пикселях Photoshop занимает четыре пикселя и объединяет их в одно целое. Здесь достаточно информации, чтобы получить полную Разрешение RGB для этого примера.

Базовое изображение было снято на Zeiss. Объектив ZF 50 мм на f / 5,6. Другое изображение было снято 105 мм. Микрообъектив на f / 5.6. Очевидно свет и ветер менялись от кадра к кадру. Штатив не был взолнованный.У каждого объектива на этих диафрагмах разрешение больше, чем у моего D200.

Конечно ты можно было применить заточку. Это сделало бы его острее, но не увеличивайте разрешение. Вот изображение, интерполированное по Байеру. с добавленной резкостью (150% при 0,3 пикселя). Сравните это с неинтерполированным изображение.

Фильтр Байера

В этой статье мы рассмотрим фильтр Байера и расскажем, для чего он нужен и как он работает.

Фильтр Байера — это секрет цвета цифровых изображений, создаваемых большинством, если не всеми, цветными цифровыми камерами.Названный в честь изобретателя, Брайса Байера из Eastman Kodak, фильтр Байера является неотъемлемой частью датчика изображения цифровой камеры. Это массив или мозаика из красных, зеленых и синих фильтров, которые живут над миллионами светочувствительных фотосайтов на поверхности сенсорного чипа.

Фильтр Байера — имитирует человеческий глаз

Один цветной фильтр покрывает один фотосайт и, как правило, количество фотосайтов, и, следовательно, отдельные цветные фильтры равны количеству пикселей сенсора.Чтобы датчик «видел» цвет, он должен записывать информацию красного, зеленого и синего цветов. Фильтр Байера имитирует цветовую чувствительность человеческого глаза, поэтому существует соотношение одного красного и одного отфильтрованного синего фотосайта к двум зеленым. Он также существует в вариантах, где есть два оттенка зеленого, например, зеленый и изумрудный. Некоторые модифицированные фильтры Байера также включают прозрачные фильтры вместо зеленых, чтобы улучшить чувствительность датчика.

Когда делается снимок, камера сначала создает файл изображения, состоящий только из красных, зеленых и синих пикселей, каждый из которых имеет разную плотность.По сути, это необработанный файл. В таком состоянии он выглядел бы как ужасный беспорядок, который мы называем ложным цветом. Механизм обработки изображений камеры или ваше программное обеспечение для обработки необработанных данных затем преобразует искусственный цвет RGB в естественный цвет с помощью процесса, который иногда называют этапом демозаики.

Информация о соседних пикселях используется для выполнения вычислений, чтобы выявить «истинный» цвет для данного пикселя. Как мы знаем, это работает на удивление хорошо.

Однако фильтр Байера есть не во всех камерах.Единственным исключением является датчик Foveon, который позволяет всем трем красным, зеленым и синим фильтрам освещать каждый фотосайт и, следовательно, каждый пиксель. На бумаге датчики Foveon имеют лучшее цветовое разрешение, но фотографы все еще спорят о том, лучше ли какая-либо из этих систем.

Управление устойчивым развитием | Bayer

Устойчивые действия обеспечивают стабильный и долгосрочный рост нашей компании и вносят положительный вклад в развитие общества. Устойчивое развитие — ключевой элемент стратегии нашей Группы.

За устойчивое развитие отвечает Председатель Правления. В его роли главного директора по устойчивому развитию его поддерживает служба по связям с общественностью и устойчивому развитию, которая разрабатывает стратегии и определяет области деятельности, цели, ключевые показатели эффективности, системы управления и корпоративные политики, а также составляет отчет об устойчивом развитии от имени Совета. управления. Оперативная реализация происходит в подразделениях и вдоль цепочки создания стоимости.Анализ и пересмотр этих положений и внутренние аудиты обеспечивают постоянное совершенствование наших систем управления и приведение их в соответствие с соответствующими требованиями.

Подразделение по охране труда, здоровья и окружающей среды отвечает за области, указанные в его названии.

Совет по устойчивому развитию

Компания Bayer учредила Консультативный совет по устойчивому развитию в 2020 году, который будет консультировать Правление и организацию по всем вопросам устойчивого развития.В его состав будут входить внешние эксперты из области здравоохранения, питания, сельского хозяйства и окружающей среды, представляющие широкий спектр взглядов, разного географического происхождения и разных полов. Совет будет поддерживать компанию в реализации ее стратегии устойчивого развития, давать советы по стратегическим вопросам и, в частности, вносить вклад в новые перспективы и различные области опыта. БОЛЬШЕ

Ответственная деловая практика

Стремление Группы к устойчивому развитию основано на ответственной деловой практике, в которой принципы Bayer Societal Engagement (BASE) играют ключевую роль.Соблюдение нормативных требований (например, борьба с коррупцией, ответственный маркетинг), кадровая политика, управление продукцией, охрана окружающей среды, здоровье, безопасность и управление поставщиками являются основными направлениями нашей деятельности по выявлению рисков на ранней стадии и их минимизации.

Анализ существенности и направления деятельности

Мы регулярно определяем ожидания и требования различных заинтересованных сторон, используя анализ существенности, в ходе которого опрашиваются представители важных групп заинтересованных сторон, управленческий персонал и неуправленческие сотрудники.Его результаты раскрывают последние разработки, а также возможности и риски, связанные с устойчивым развитием, и помогают нам их решать.

Менеджеры Bayer дополняют оценку актуальных вопросов с внешней точки зрения оценкой воздействия компании на окружающую среду, сотрудников и здоровье в каждой соответствующей тематической области. Наконец, приоритетные вопросы на этой основе утверждаются Правлением.

Сферы деятельности, определенные — с учетом приобретения Monsanto — в последнем комплексном анализе существенности в 2018 году, были учтены при дальнейшем развитии нашей стратегии устойчивого развития.Они определяют основные направления нашего подхода к управлению устойчивым развитием и цели нашей нефинансовой группы:

• Доступ к медицинскому обслуживанию
• Устойчивое снабжение продуктами питания
• Защита климата
• Деловая этика
• Ответственность за продукцию
• Охрана окружающей среды
• Инновации

Для этого мы провели всемирный опрос внешних заинтересованных сторон, обладающих специальными знаниями, и внутренних менеджеров из различных областей компании.Цели этого анализа были:

• Определите актуальные проблемы в контексте устойчивого развития
• Определите тенденции и события
• Оценить внешнее впечатление о деятельности компании Bayer в контексте устойчивости / выявить слабые места и необходимость в улучшении
• Приоритет актуальных вопросов для новой стратегии устойчивого развития
• Удовлетворять внешним требованиям в соответствии с Законом о внедрении директивы о корпоративной социальной ответственности (CSR-RUG), Коммерческим кодексом Германии (разделы 289a-298e, раздел 315 HGB) и стандартами GRI
.

В опрос заинтересованных сторон были включены следующие группы заинтересованных сторон:

Группы заинтересованных сторон
Жильцы возле объектов Bayer	Политики и органы государственной власти
Банки	Рейтинговые агентства
Байер менеджмент	Неправительственные организации (НПО)
Консультанты / корпоративные аудиторы	Ассоциации
Инвесторы	Представители / партнеры по сбыту
Клиенты	Конкуренты
Поставщики	Наука / университеты / школы
Медиа	Разное

В соответствии со стандартами GRI, следующие два аспекта были среди факторов, применяемых для выявления и определения приоритетности ключевых проблем:

• Влияние хозяйственной деятельности компании Bayer на экономические, социальные или экологические вопросы
• Влияние на решения заинтересованных сторон Bayer

Результаты внутреннего и внешнего обзора точек зрения были объединены в новую матрицу существенности.

---

Эта домашняя страница охватывает многие учебные дисциплины и адресована всем,
особенно тем, кто интересуется психологией, философией, образованием и лингвистикой.

Щелкните здесь, чтобы просмотреть ЗАЯВЛЕНИЕ О МАТРИЦЕ (декабрь 1995 г.)

Щелкните здесь, чтобы просмотреть целостное целое (доклад, представленный в июне 1997 г. в Сингапуре на 7-й Международной конференции по мышлению
)

Щелкните здесь, чтобы просмотреть тензорная сила слов (доклад, представленный в июле 1997 г. на Мальте по номеру
Третьей Международной конференции по творчеству Мышление)

Щелкните здесь, чтобы просмотреть значения, Мудрость, убеждения и направления (доклад, представленный в июле 1999 г. в номере
Эдмонтон (Канада) на 8-м Международном Конференция по мышлению)

Щелкните здесь, чтобы просмотреть Качество демократии — фасеточный подход с комплексной поддержкой
(документ представлен в июле 1999 г. в Берне (Швейцария) на Седьмом международном аспекте
Theory Conference, опубликовано в Материалы конференций).Кроме того, три основных
дисплеев, представленных на конференции, составляют включены в конце статьи.

Щелкните здесь, чтобы просмотреть Core, Выравнивания и периферия — Матричные узоры (доклад представлен в
июля 2000 г. на Мальте на Четвертом Международном Конференция по творческому мышлению)

Щелкните здесь, чтобы просмотреть Целостные парадигмы — матричные паттерны (доклад представлен в январе
2001 г. в Окленде (Новая Зеландия) на 9-й Международной конференции по мышлению)

Нажмите здесь для просмотра Ценность дружбы — многогранный подход с целостной поддержкой
(доклад представлен в июле 2001 г. в Праге (чешский Республика) на 8-м международном фасете
Теоретическая конференция)

Щелкните здесь, чтобы просмотреть Часть Единственный враг — это ОШИБКА (статья, представленная в июне 2002 года
в Харрогейте (U.К.) на 10-м Международном Conference on Thinking)

Щелкните здесь, чтобы просмотреть Часть интеллекта — ЕДИНАЯ, многогранная в нескольких контекстах (бумага
Представлено в июле 2003 г. в Фениксе (США) на 11-м Международном Конференция по мышлению,
также был проведен семинар)

Для просмотра нажмите здесь Реферат журнала HOLISTICS: the Universal Reality (доклад будет представлен в
Июнь 2004 на Мальте на Пятом Интернационале Конференция по творческому мышлению)

Нажмите здесь для просмотра Реферат журнала HOLISTICS: THE UNIVERSAL REAL (доклад должен быть представлен в
). Июль 2005 в Мельбурне (Австралия) на 12-м Международном Конференция по мышлению)

Щелкните здесь, чтобы просмотреть 2003 год черновик дисплеев

Другие доклады, представленные на международных конференциях с 1991 г. по 1995:

1991 г. в Иерусалиме	по теории граней	Представляем матрицу Байера
1992 в Таунсвилле	о мышлении	Ядро понимания
1993 в Праге	по теории граней	Интерпретация, обзор в терминах аспектов и матриц
1994 в Бостоне	о мышлении	Использование семантики
1995 г. в Амстердаме	по теории граней	Оптимизация и прогнозы
1995 г. на Мальте	о творческом мышлении	Концепции и творчество

Биографическая справка Бена Байера

Вопросы и комментарии присылайте по номеру:
BenBayer @ iinet.com.au

Эта страница последний раз обновлялась в апреле 2006 г.

Demosaicing / de — RawPedia

Todo-List / Состояние:

• Перевод: открытый
• Содержимое полностью удалено: открыто
• Выражение и дидактика проверены: открыто
• Орфография проверена: открыто

Готово к публикации: нет

Страница подготовлена ​​только для обращения. —fherb (разговорное) 12:48, 14 марта 2017 г. (МСК)

---

«Entmosaikieren», «Mosaikauseinandernehmung», «Bildsensordaten-zu-Rastergrafik-Wandlung».Es gibt dafür bisher keine deutsche Übersetzung. Was gemeint ist, kann aber gut в Deutsch beschrieben werden.

Эффекты этого инструмента видны только в масштабе предварительного просмотра 1: 1 или более. Используйте окно подробных сведений (щелкните значок под основной панелью предварительного просмотра), чтобы проверить часть изображения, или увеличьте масштаб основного предварительного просмотра до 100% (также называемого 1: 1).

---

Изображение камеры в разрезе, показывающее датчик освещенности с фильтром Байера. Профиль / поперечное сечение датчика.

В большинстве цифровых камер сегодня используется матрица цветных фильтров над сенсорами.Чтобы отобразить такие необработанные файлы, их данные необходимо демозаизировать. Камеры с сенсором Foveon X3 (Sigma) не имеют массивов цветных фильтров и поэтому не нуждаются в демозаизации. Демозаизация — вот почему открытие необработанного файла всегда занимает немного больше времени, чем открытие файла JPEG или TIFF, где данные уже «готовы к отображению». RawTherapee предлагает несколько алгоритмов демозаики, каждый со своими характеристиками. Различия между ними часто очень незначительны — возможно, потребуется увеличить масштаб до 200-400%, чтобы различить их, — но поскольку программа работает попиксельно, а демозаизация является основой, на которой работают все другие инструменты, Выбор алгоритма демозаики может иметь визуально значимый эффект в сочетании с другими инструментами, такими как инструменты повышения резкости.Выбор определенного алгоритма влияет, среди прочего, на качество очень мелких деталей на изображении, будут ли появляться ложные узоры лабиринта, а также на то, насколько хорошо будут отображаться окрашенные края.

RawTherapee поддерживает демозаику изображений с сенсоров с фильтрами Байера и Fujifilm X-Trans. Если вы заглянете внутрь вкладки «Raw», вы заметите, что есть два инструмента: «Датчик с матрицей Байера» и «Датчик с матрицей X-Trans». Настройки в одном из этих двух инструментов не влияют на настройки в другом — если вы открываете необработанное изображение с датчика типа Байера, будут использоваться только настройки из инструмента «Датчик с матрицей Байера», настройки из инструмент «Датчик с матрицей X-Trans» будет проигнорирован, и наоборот, если вы откроете необработанное изображение с датчика типа X-Trans.Для простоты мы опишем здесь оба.

1.1 Метод

Следующие алгоритмы демозаики доступны для необработанных файлов с датчиков Байера:

• AMaZE
• IGV
• LMMSE
• EAHD
• HPHD
• ВНГ4
• DCB
• AHD
• Быстро
• Моно
• Нет

Следующие алгоритмы демозаики доступны для необработанных файлов с датчиков X-Trans:

• 3 прохода
• 1 проход
• Быстро
• Моно
• Нет

Какой метод демозаики вам следует использовать?
Эта страница призвана рассказать вам о различных алгоритмах столько, сколько нужно фотографу, но здесь особо нечего сказать, поскольку объяснения быстро станут техническими и носят программно-математический характер.После прочтения этой статьи вы должны знать, что LMMSE и IGV должны использоваться на фотографиях с высоким ISO и что в большинстве других случаев вам следует придерживаться метода AMaZE по умолчанию, но, конечно, вы можете исследовать сами и протестировать каждый метод в ваших собственных необработанных файлах. Бесполезно читать где-нибудь в Интернете статью, в которой утверждается, что какой-то конкретный метод является лучшим, потому что в их тесте этот метод был самым резким, поскольку производительность каждого метода зависит конкретно от датчика в вашей камере и даже от ISO, поэтому помня наши предложения, проведите собственный тест и примите собственное решение!

RawTherapee версии 4.2.91 и новее всегда используют выбранный вами метод демозаики независимо от уровня масштабирования. В версиях RawTherapee до 4.2.91 используется алгоритм Fast для первоначального открытия изображения для редактирования. После этого выбранный метод демозаики применяется при увеличении изображения до 100% или при открытии окна подробных сведений. Выбранный метод также используется для пакетной обработки. Не рекомендуется выбирать быстрый метод для окончательного преобразования, так как это некачественный алгоритм для отображения.

AMaZE (Минимизация псевдонимов и устранение застежек-молний) — это метод демозаики по умолчанию, так как в большинстве случаев он дает наилучшие результаты. В RawTherapee версии 2.4 и более ранних VNG4 был предпочтительным алгоритмом для камер Olympus, поскольку AMaZE еще не существовал, а VNG4 устранил определенные артефакты шаблона лабиринта, которые могли быть созданы другими методами, но с введением метода AMaZE в Пользователи Olympus версии 3.0 RawTherapee могли бы предпочесть это.

DCB дает результаты, аналогичные AMaZE. AMaZE часто может немного лучше восстанавливать детали, в то время как DCB может лучше избегать ложных цветов, особенно в изображениях с камер без фильтров сглаживания.

При работе с очень шумными изображениями с высоким ISO в сочетании с инструментом шумоподавления рекомендуется использовать методы демозаики LMMSE или IGV . Они предотвратят появление ложного лабиринта и не позволят изображению выглядеть размытым из-за сильного шумоподавления.

Если вы используете техническую камеру среднего формата с почти симметричными широкоугольными объективами, такими как Schneider Digitar 28 мм или 35 мм, вероятно, что ваш файл будет содержать некоторые перекрестные помехи, особенно если объектив сдвинут (из-за малого угла падающего света от этих линз часть света просачивается на следующий пиксель на датчике), и в этом случае вы можете получить лабиринтные артефакты с AMaZE и DCB из-за разделения зеленого канала, вызванного перекрестными помехами. Если вы через адаптеры совместите беззеркальную камеру с широкоугольным объективом, предназначенным для пленки, вы также можете получить перекрестные помехи.Тогда может быть лучше использовать более надежный алгоритм VNG4 (переменное количество градиентов), который хорошо справляется с этой ситуацией за счет некоторых мелких деталей. Альтернативой является включение уравновешивания зеленого для выравнивания различий в каналах зеленого.

AHD (Adaptive Homogenity-Directed), EAHD (Horvath’s AHD) и HPHD (Heterogenity-Projection Hard-Decision) — старые методы, которые обычно медленные и уступают другим методам.

Нет означает, что демозаика не выполняется. Это может быть полезно для диагностики, но не для фотосъемки.

Моно полезно только для пользователей монохромных камер или камер с удаленным массивом цветных фильтров.

Fast — очень быстрый, но простой и низкокачественный метод демозаики, не рекомендуемый.

3 прохода — это метод демозаики для камер с датчиками X-Trans (Fuji). Он выполняет три прохода по изображению, что приводит к более четким результатам, хотя вы можете увидеть это только на фотографиях с низким ISO.Это медленнее, чем 1 проход.

1-Pass — это метод демозаики для камер с датчиками X-Trans (Fuji). Он быстрее, чем метод 3 проходов, хотя и немного хуже по качеству, хотя эта разница видна только на снимках с низким ISO, поэтому, если скорость является проблемой, вы можете использовать этот метод на снимках с высоким ISO без визуальной разницы в качестве.

1.1.1 Шаги подавления ложных цветов

Задает количество проходов медианного фильтра, применяемых для подавления артефактов демозаики при применении алгоритма демозаики.Ложные цвета (крапинки) могут появиться на этапе демозаики, когда разрешаются очень мелкие детали. Подавление ложных цветов аналогично сглаживанию цветов. Это подавление не влияет на канал яркости.

Ложные цвета обычно более заметны на изображениях с камер без фильтров сглаживания. Обратите внимание, что именно выбранный алгоритм демозаики является решающим фактором того, насколько серьезной будет проблема ложных цветов, с которой вам придется иметь дело.В некоторых ситуациях может быть лучше изменить алгоритм демозаики, чем включать подавление ложных цветов, поскольку последнее снижает цветовое разрешение.

1.1.2 Как найти лучший метод демозаики

Хорошее изображение для тестирования алгоритмов демозаики. При увеличении до 800% вы можете ясно видеть, что VNG4 не является хорошим выбором для этого необработанного файла Pentax K10D, так как точки есть там, где их не должно быть, а детали кирпичной кладки стены (оранжевая часть справа) выглядят так. все размыто.

Увеличьте масштаб как минимум до 100% (1: 1) и попробуйте все алгоритмы демозаики, чтобы выбрать наиболее подходящий для вас. Попробуйте их на резких фотографиях с мелкими деталями и крошечными узорами, такими как волнистая и повторяющаяся ткань свитера (следите за артефактами узоров в виде лабиринта), далекую кирпичную стену, дальний круглый дорожный знак (следите за наложением по округлым краям), и протестируйте снимки как с низким, так и с высоким ISO. Используйте фотографии с собственной камеры; то, что лучше всего для RAW-изображений Nikon, может не подходить для Olympus.

1.1.3 Монохромная камера

Монохромная камера имеет один и тот же светофильтр перед всеми пикселями, то есть вы получаете черно-белое изображение, и демозаика не требуется. Некоторые из этих камер не имеют инфракрасного фильтра и поэтому чувствительны к инфракрасному свету, что может использоваться для творческой черно-белой фотографии.

RawTherapee поддерживает монохромные камеры, но пользовательский интерфейс не адаптирован для этого, поэтому, когда вы загружаете монохромный файл, все инструменты управления цветом будут по-прежнему активны (они, конечно, не будут делать ничего значимого).Вам придется смириться с этим, монохромные камеры встречаются редко, поэтому мы не будем прилагать больших усилий для преобразования пользовательского интерфейса в уменьшенную монохромную версию.

Есть несколько дополнительных факторов, которые следует учитывать при работе с монохромными файлами: некоторые монохромные камеры сообщают, что у них есть только один монохромный канал и матрица нейтральных цветов, как Leica M Monochrom, в то время как другие сообщают о каналах RGB в байеровской конфигурации (например, Phase One IQ260 Ахроматические или ИК-модифицированные камеры).Если камера сообщает только об одном канале, RawTherapee распознает это и не выполняет никакого демозаики (выбор демозаики по-прежнему включен, но ничего не делает), и все работает нормально. Однако, если камера сообщает как байер-камеру RGB, будет выполнена демозаика и будет применена цветовая матрица. Чтобы отключить это, вы должны выбрать опцию демозаики «Моно» и выбрать «Без профиля» в качестве входного профиля на панели управления цветом.