Фильтр байера: Недопустимое название | Наука | Fandom

Содержание

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.

чего от него ждать… и чего не ждать? — android.mobile-review.com

14 июня 2019

Константин Иванов

Facebook

Twitter

Вконтакте

По материалам GSMArena

В декабре появились первые смартфоны с 48 МП камерами, а сейчас мы наблюдаем их неожиданное засилье. Что интересно, значительная их часть относится к среднему сегменту, в то время как многие флагманские аппараты оснащены 12 МП сенсором. В чем же дело?

А дело в том, что появился четверной фильтр Байера. И поскольку отделы маркетинга в компаниях зачастую не в состоянии доходчиво объяснить, что это за сенсор, придется сделать эту работу за них.

Что такое фильтр Байера?

Начнем с азов. Фильтр Байера – это цветная мозаика из красного, зеленого и синего фильтров, которые позволяют цифровому сенсору делать цветные снимки. Полупроводниковые пиксели  не «видят» цвета, они только собирают то количество света, которое на них попадает, так что без фильтра вы просто получите черно-белый кадр. Фильтр Байера обеспечивает то, что свет, попадающий на каждый пиксель, имеет один из трех первичных цветов.

В результате в 12 МП сенсоре 6 млн пикселей «видят» зеленый и по 3 млн – красный и синий цвет. Алгоритм, носящий название демозаики, используется для интерполяции полного изображения с разрешением 12 МП.

Название «четверной фильтр Байера» несколько некорректно само по себе, потому что на самом деле он ничем не отличается от обычного фильтра Байера. А изменился не сам фильтр, а сенсор – в новом сенсоре каждому цветному квадрату соответствуют четыре пикселя, а не один.  

Итак, в действительности эти 48 МП четверные сенсоры не дают большей детализации, чем 12 МП сенсоры. Производители сенсоров будут рассказывать вам, что более умные алгоритмы демозаики позволят передать больше деталей, но по опыту, выигрыш тут невелик, если он вообще есть.

Где можно найти четверные фильтры Байера?

В последнее время 48 МП сенсоры наиболее популярны – ими оснащены десятки смартфонов. Все началось с Huawei и ее 40 МП сенсоров в аппаратах P20 Pro, Mate 20 Pro и Mate 20 X. Китайская компания даже установила вторую версию сенсора в Huawei P30 и P30 Pro, где последовательность цветов была красный – желтый – желтый – синий вместо красный – зеленый – зеленый – синий, но принцип оставался тем же.

Есть также несколько моделей смартфонов с 32 МП селфи-камерами с четверным фильтром Байера, например, Vivo V15 Pro и Samsung Galaxy A70. У них такой же размер пикселя (0.8µm), но физически они меньше, поэтому имеют более низкое разрешение.

Недавно Samsung анонсировала 64 МП сенсор с четверным фильтром Байера, и вновь у него тот же размер пикселя, но меняется размер самого сенсора – он на 33% больше, чем текущий размер 48 МП сенсоров.

На что способен сенсор с четверным фильтром Байера?

Как уже говорилось, истинная сила четверного фильтра совсем не там, где ее ищут. Благодаря ему группа из четырех пикселей, которые составляют цветной квадрат фильтра, может выступать как один или как отдельные сенсоры.

С момента появления это одни из самых больших сенсоров, когда-либо установленных в смартфоны. К примеру, Sony IMX586 – первый 48 МП сенсор и один из самых популярных – имеет размер по диагонали 8 мм. IMX363, который используется в Pixel 3, и Samsung S5K2L4, который стоит в S10, имеют 7.06 мм по диагонали.  Это порядка 30-процентного прироста в площади.

Однако размер пикселя сильно различается, 0.8µm для 48 МП сенсоров и 1.4µm для традиционных. Все маркетинговые материалы о 48 МП сенсорах подчеркивают, что в них может использоваться пиксельный биннинг и они могут работать так, как если бы размер пикселя составлял 1.6µm.

Так создается 12 МП изображение. Размер 1.6µm – это то, о чем часто говорят, но это не то, что может полностью решить проблему работы сенсора в условиях недостаточного освещения. Появление шумов – это случайный процесс, и если большой пиксель традиционного сенсора воспринимает шум вместо сигнала, с этим мало что можно сделать (разве что компенсировать интерполяцией данных с соседних пикселей).

Впрочем, если один из четырех пикселей сенсора с четверным фильтром поймает шум, потеряется всего 25% информации – а это уменьшает шум в четыре раза, не снижая резкости изображения.

В качестве альтернативы, сенсор может разделяться на два логических сенсора – один для короткой экспозиции и другой для длинной. Этот вариант используется при дневном свете для съемки в реальном времени в HDR.

Можно уменьшать шум и снимать в HDR и при помощи обычного, а не четверного сенсора, делая два (или более) кадра один за другим, а потом объединяя их. Так происходит в смартфонах  Pixel, и они вполне успешно справляются с задачей.

Однако есть проблема: движущиеся объекты при съемке с последовательной экспозицией меняют положение. А четверной фильтр Байера делает два снимка одновременно, так что не требуется применения искусственного интеллекта для коррекции артефактов, вызванных движением объекта. Вот как выглядит неудавшаяся коррекция.


  • Снимок HDR с последовательной экспозицией

  • Снимок  HDR с четверным фильтром Байера

Вот самый простой способ объяснить принцип работы четверного фильтра Байера: он позволяет ПО камеры делать одновременно два снимка. Это дает возможность применять обработку изображения в  HDR и ночном режиме, вот почему современные смартфоны делают фотографии высокого качества – аппаратная часть при этом не имеет существенных отличий.

Каковы возможности технологии?

В отличие от LCD, где у каждого пикселя есть красный, зеленый и синий субпиксели, в обычном сенсоре на каждый пиксель приходится только один субпиксель. Но при этом нельзя было бы говорить о таком высоком разрешении, поскольку эти пиксели расположены близко друг к другу и восстановление исходного изображения происходит за счет демозаики (хотя люди, которые везде способны различать пиксели, всегда скажут, что оно не идеально).


  • Samsung Galaxy A80: 12 МП

  • Samsung Galaxy A80: 48 MП

В четверном фильтре Байера пиксели разного цвета находятся дальше друг от друга, и демозаика менее эффективна (что бы там ни говорили производители). Так что в случае с 48 МП вы не получите в 4 раза лучшую детализацию, чем с 12 МП. На самом деле, если отключить HDR и другие режимы обработки на 48 МП, фотографии с 12 MП иногда выходят даже с лучшей детализацией (и меньше весят, а это двойная выгода!).

Когда алгоритм демозаики применяется к исходным данным при 48 МП, может получиться более четкое изображение, но в случае с разными аппаратами и разными сюжетами результат будет различаться. И если для конкретного снимка критически важна передача деталей, лучше фотографировать в обоих режимах, а потом выбирать лучший снимок.  И большую часть времени все же стоит придерживаться режима 12 МП.


  • Oppo Reno 10x zoom: 12 MП

  • Oppo Reno 10x zoom: 48 MП

Мы не говорим уже о том, что считывать полноценное 48 МП изображение было за пределами возможностей некоторых ранних сенсоров и чипсетов, так что они просто брали 12 МП изображение и увеличивали его – что было пустой тратой свободного места.

Одно из наиболее часто упоминаемых преимуществ сенсоров с четверным фильтром Байера – это лучший зум. При том, что в Nokia 808 PureView был впечатляющий зум, его огромные 41 МП сенсоры имели обычный фильтр Байера. Как уже обсуждалось, четверной фильтр Байера может дать лишь небольшой выигрыш в резкости (а может и нет), так что в реальности нет разницы с цифровым зумом на 12 МП сенсорах.


  • Asus Zenfone 6: 12 MП

  • Asus Zenfone 6: 48 MП

Отделы маркетинга трудятся изо всех сил, чтобы вы поверили, что в вашем смартфоне сенсор как у Hasselblad, а на самом деле четверной фильтр Байера – всего лишь умный (и эффективный) способ повысить качество 12 МП снимков.


  • Huawei 20 Pro: 12 MП

  • Huawei 20 Pro: 48 MП

А также имеет значение оптика. Не вдаваясь в детали, такие камеры с высоким разрешением часто имеют ограничение по дифракции – это означает, что самая малая точка света не может быть сфокусирована на участке меньше, чем пиксель. Почитайте про диск Эйри. В целом, существует физическое ограничение для максимального разрешения, которое могут иметь компактная оптика и сенсоры.

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

Подробности о революционной матрице Sony без фильтра Байера

От увеличения количества пикселей уже все устали. Но очередная технология компании Sony может перевернуть отрасль цифровой фотографии! Если верить информации китайского интернет-издания Cnbeta, японский производитель разработал и готовит к анонсу уже в следующем году матрицу с так называемой технологией «выборки цвета активными пикселями» (Active-Pixel Color Sampling, APCS).

Уникальный сенсор будет иметь разрешение всего 4,8 млн пикселей. Как мало по сегодняшним меркам! Но APCS-матрицы имеют кардинальное отличие от традиционных решений, использующих фильтр Байера. Напомним, фильтр Байера представляет собой двумерный массив цветных фильтров, которыми покрыты фотодиоды матриц. Он состоит из 25 % красных элементов, 25 % синих и 50 % зелёных элементов и повсеместно используется для получения цветного изображения в современных цифровых фотоаппаратах, видеокамерах, сканерах. В APCS-матрице каждый пиксель способен захватывать полную информацию о цвете (как объясняется, с помощью электрически перемещающегося цветового фильтра, но подробности технологии неизвестны), то есть интерполяции информации с четырёх пикселей RGBG больше не требуется. Новая технология кажется даже более совершенным решением, чем сенсор Sigma Foveon. Сенсор Sigma, представляющий альтернативу фильтру Байера, использует три вертикально ориентированных слоя R, G и B. В этом случае также необходимо «смешивать» информацию с трёх пикселей, кроме того, повышается уровень шумов за счет поглощения электронов на каждом из слоёв.

Среди положительных черт новинки можно отметить более крупные пиксели по сравнению с байеровскими сенсорами такого же разрешения. Это позволит ощутимо увеличить не только динамический диапазон, но и чувствительность матрицы. Также отпадает необходимость в сглаживающем фильтре. Меньшее количество пикселей означает снижение нагрузки на процессор и более высокую производительность. В характеристиках новинки отмечается поддержка съёмки 2K-видео на невероятной скорости до 16 тысяч кадров в секунду.

Неофициальные источники утверждают, что первый APCS-сенсор будет представлен в конце 2015 или начале 2016 года. А пока остаётся довольствоваться слухами. Напомним, в прошлом году мы уже вкратце упоминали о грядущей новинке. Теперь стало доступно больше информации со сканами документов (возможно, ненастоящих).

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.

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 2x2 имеют одинаковый цвет, шаблон 4x4 включает 4x синий, 4x красный, и 8x зеленых. Для более темных сцен обработка сигнала может объединять данные из каждой группы 2x2, 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 4x4, 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 3x3 имеют одинаковый цвет, шаблон 6x6 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

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

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 отношение 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 разной плотности. 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.

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 свет только определенных цветов. 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 на то, 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 2x2 красного, зеленого и синего цветов как о единой полноцветной полости.

Это будет работать нормально, однако большинство камер предпринимают дополнительные шаги для извлечения еще большей информации об изображении из этого цветового массива.Если бы камера обрабатывала все цвета в каждом массиве 2x2 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 2x2, то она могла бы достичь более высокого разрешения, чем было бы возможно с одним набором массивов 2x2. Следующая комбинация перекрывающихся массивов 2x2 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 АРТЕФАКТОВ

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 меньше разрешения датчика.

МАССИВЫ МИКРОЛЕН

Вы можете задаться вопросом, почему на первой диаграмме в этом руководстве не размещены все полости 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 создать 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 у них меньше места для фотосъемки, за счет сжатия большего количества мегапикселей в той же области сенсора.

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

Рекомендации для цветных камер машинного зрения с фильтром Байера

Пользователи однокристальных цветных камер машинного зрения имеют большой выбор функций камеры.Ниже приведены некоторые проблемы, связанные с этими типами камер, о которых необходимо знать пользователям при выборе типа камеры.

Во-первых, важно понять, как «однокристальная» цветная камера машинного зрения создает цветное изображение. Благодаря Брайсу Байеру из Eastman Kodak у нас есть шаблон мозаичного фильтра «Байера», который генерирует цветное изображение с помощью интерполяции, которая используется сегодня в большинстве камер машинного зрения.

Фильтр Байера

В режиме макросъемки, используя фильтр Байера, мы собираем свет на отдельные пиксели через каждый из красного, зеленого и синего фильтров, который присваивает значения интенсивности.Используя различные методы интерполяции, каждый пиксель использует данные из соседних пикселей для определения своего цвета для создания красивого цветного изображения.

При создании цветных изображений во время этого процесса необходимо учитывать несколько факторов, например:
1 - Преобразование Байера. Понимание этого важно, так как это может повлиять на загрузку ЦП компьютера и точность изображения.
2 - Частота кадров - В зависимости от цветового формата (например, RGB или Raw) вам необходимо понимать, как это влияет на требования к частоте кадров камеры и интерфейсы камеры.
3 - Цветовые форматы. В зависимости от того, хочет ли приложение просто идентифицировать синюю и красную части, а более глубокий анализ цвета определит, какой цветовой формат используется.

Компания 1stVision опубликовала официальный документ, в котором рассматриваются эти соображения по приведенной ниже ссылке.

Загрузите этот подробный технический документ - «Рекомендации по использованию цветных камер машинного зрения с фильтром Байера. Кликните сюда.

Для любого цветного применения в первую очередь необходимо рассмотреть различные технологии цветной камеры.3-Chip Color камеры машинного зрения Цветные камеры машинного зрения имеют преимущества перед цветными камерами Bayer, у которых превосходная цветопередача и разрешение. Дополнительные ресурсы по каждому аспекту приведены ниже:

Блок-схема цветной камеры с 3 микросхемами - Предоставлено JAI

Color Fidelity - Если ваше приложение требует высокой точности цветопередачи и пытается обнаруживать небольшие различия в цвете, следует также рассмотреть 3-х чиповые цветные камеры . Узнайте больше в соответствующем блоге ЗДЕСЬ.

Разрешение - Из-за интерполяции в цветных камерах Байера общее разрешение значительно снижается. В приложениях, где важны разрешение И цвет, эти преимущества обеспечивают цветные камеры с 3 микросхемами. Изображения для сравнения и дальнейшие объяснения можно найти в блоге ЗДЕСЬ.

Дайте нам краткое представление о вашем приложении, и мы свяжемся с вами, чтобы обсудить варианты камеры
.

Инженеры по продажам компании 1st Vision обладают более чем 100-летним опытом, чтобы помочь вам в выборе камеры.Благодаря большому ассортименту линз, кабелей, сетевых карт и промышленных компьютеров мы можем предоставить решение для полного зрения!

Тел .: 978-474-0044 / [email protected] / www.1stvision.com

Блоги по теме:

(Посещали 492 раза, сегодня 1 раз)

Ушел из жизни Брайс Байер, ученый Kodak, создавший широко распространенный фильтр Байера для цветных цифровых изображений

- пользователем Дэн Хэвлик

отправлено во вторник, 20 ноября 2012 г., в 18:06 EDT

Ушел из жизни Брайс Байер, ученый Eastman Kodak, который изобрел теперь широко распространенный цветовой фильтр для цифровой фотографии, носящий его имя.83-летний Байер умер 13 ноября в Бате, штат Мэн.

Известное как фильтр Байера, изобретение Байера до сих пор используется почти во всех цифровых фотоаппаратах, видеокамерах и телефонах с камерой, представленных на рынке. Матрица фильтров Байера была запатентована в 1976 году (патент США № 3,971,065) и имеет шахматную схему из красных, зеленых и синих фильтров, которые позволяют одному датчику изображения CCD или CMOS захватывать цветные изображения.

Три цветовых фильтра в массиве Байера необходимы для создания цвета из информации об изображении в градациях серого, захваченной микросхемой изображения.До изобретения компании Bayer для получения цветного изображения требовалось три отдельных датчика, прикрепленных к светоделителю, но такая установка была слишком большой и дорогой, чтобы найти массовую популярность.

Более экономичный массив Bayer разработан для имитации того, как человеческий глаз воспринимает цвет, с шаблоном фильтра 25% красного, 50% зеленого и 25% синего, который обычно известен как RGB. (Дополнительные зеленые пиксели возникают из-за того, что канал яркости зрительной системы человека сосредоточен в зеленой части спектра, и именно сигнал яркости больше всего способствует нашему восприятию деталей.Цветные фильтры изготавливаются непосредственно поверх светочувствительных пикселей в датчике изображения в момент его изготовления.

Расположение цветных фильтров Байера на массиве пикселей датчика изображения.

Изображение, полученное камерой с фильтром Байера, известно как изображение шаблона Байера. Этот необработанный выходной сигнал датчика затем должен быть интерполирован с использованием алгоритмов демозаики для датчика, чтобы получить точное изображение с полными данными изображения красного, зеленого и синего цветов для каждого пикселя.

Наряду с работой по созданию цветных изображений Байер разработал ключевые алгоритмы для хранения, улучшения и печати цифровых изображений.

Байер ушел из Kodak в 1990-х годах после долгой карьеры в компании. Мы приветствуем Брайса Байера за его огромный вклад в создание цифровых изображений; значительная часть всего человечества извлекает выгоду из его изобретения каждый день. Выражаем искренние соболезнования его семье.

Bye Bye Bayer; 120-мегапиксельный сенсор Canon, по слухам, основан на технологии Foveon-Like

Фильтр Байера был запатентован в 1976 году и его можно найти почти во всех сенсорах цифровых фотоаппаратов, продаваемых сегодня.

Хотя за прошедшие годы было предложено несколько альтернатив, некоторые из них более интересны, чем другие, но ни одна из них не прижилась. Однако вскоре это может измениться, поскольку Canon Watch сообщает, что 120-мегапиксельная полнокадровая матрица, разрабатываемая Canon, не будет основана на технологии Bayer.

После первоначального сообщения о том, что датчик будет основан на совершенно новой сенсорной технологии, доверенный источник CW пояснил, что датчик может быть «технологией, подобной Foveon».

Причина, по которой Canon выбрала новую сенсорную технологию, согласно источнику, заключается в том, что Canon заявляет, что сенсор RGB (фильтр Байера) не работает также для разрешений выше 100MP.

Мозаика фильтров Байера - это, как описано в Википедии, «массив цветных фильтров (CFA) для размещения цветных фильтров RGB 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 состоит из 50% зеленого, 25% красного и 25% синего, поэтому его также называют RGBG, GRGB или RGGB ”.

Источник: Википедия

Технология Foveon (теперь принадлежит Sigma), с другой стороны, использует фотосайты, состоящие из трех вертикально расположенных фотодиодов, вместо того, чтобы размещать цветные фильтры рядом.

Источник: Foveon.com

Это означает, что демозаика не требуется, и каждый фотосайт создает свой собственный выход RGB, а не получает информацию из соседних фотосайтов.

Таким образом, датчики Foveon не требуют фильтров AA, не страдают от цветовых артефактов, наблюдаемых на стандартных датчиках (CMOS или CCD), и обладают лучшими возможностями сбора света.

Хотя технология Foveon не безупречна, похоже, что главными причинами того, что она не прижилась, были деловые отношения и деньги (а также некоторые технические проблемы), а не технологическая несостоятельность.

Предполагая, что эта информация верна, вопрос в том, удалось ли Sigma, наконец, значительно извлечь выгоду из технологии, которую она приобрела еще в 2008 году, или Canon изобрела собственную технологию, достаточно похожую, чтобы пользоваться теми же преимуществами, но достаточно разными, чтобы не нарушать какие-либо патенты?

В любом случае, Foveon или Foveon-like, 120-мегапиксельная камера стала намного интереснее!

[через Canon Watch]

Астрофотография 101: Система фильтров Байера

Датчики камеры для цветной астрофотографии

имеют систему фильтров над датчиком изображения, которая преобразует данные в цвет.Система фильтров Байера - одно из больших различий между монохромными камерами и цветными астрофотографическими камерами . Узнайте больше о системе фильтров Байера ниже!

Что такое система фильтров Байера

Система фильтров Байера создает цветное изображение с помощью крошечных цветных фильтров над каждым пикселем. Фильтры состоят из красного, зеленого и синего (RGB) цветов, с одним цветом на пиксель. Чтобы наилучшим образом соответствовать тому, что видят наши глаза, фильтр Байера использует два зеленых пикселя для каждого красного и синего пикселя (например,г., РГГБ). Затем этот узор повторяется блоками 2 × 2 пикселя по всей фотографии, что для наших глаз образует цветное изображение.

Некоторые производители цветных астрофотографических камер, например QHY , отображают последовательность Байера для вашей цветной камеры. Например, последовательность Байера сенсора вашей камеры будет выглядеть как RGGB, BGGR, GBRG или GRBG. Каждая буква представляет собой цвет: R - красный, B - синий, G - зеленый. Когда ваш датчик считывает свет, каждый пиксель предназначен для считывания длин волн R, G или B.

Как вы можете видеть на изображении выше, сетка последовательностей Байера представляет датчики цветных камер. Каждая буква и цветовая рамка представляют пиксели, которые в этом примере мы будем называть корзинами. Каждое ведро собирает свет, который вы улавливаете, и преобразует его в данные, которые затем обрабатываются в изображение !

Окончательное выходное изображение использует данные о цвете, которые оно собирает, но заполняет промежутки между пикселями со значением, полученным из соседних пикселей в математическом процессе, называемом интерполяцией.Это работает очень хорошо и является основой почти всех цветных камер, доступных сегодня.

Система фильтров Байера и астрофотография дальнего космоса


По мере того, как вы приобретаете больше технических навыков в захвате определенных длин волн цветового спектра, вас могут заинтересовать инструменты, которые помогут цветному датчику вашей камеры фильтровать самые узкие точки.

Узкополосные фильтры помогают астрофотографам фильтровать шум для получения тонких длин волн в этих областях цветового спектра, Ha / Sii или красный, Sii или зеленый и Oii или синий.Ознакомьтесь с нашим руководством по узкополосному фильтру Radian Triad , чтобы узнать больше об узкополосных фильтрах и о том, почему фильтр Triad лучше всего подходит для создания изображений глубокого космоса.

Свяжитесь с нами, если у вас есть вопросы!

Цветная фотография в УФ-свете - понимание фильтра Байера

Можно ли рассматривать науку в том же свете, что и искусство? Те, кто работает в науке, определенно скажут, что в некоторых аспектах науки и определенных экспериментов есть определенная красота, и, как однажды сказал Китс, «красота - это правда; правда, красота », поэтому, возможно, понятно, что мы воспринимаем хорошо проведенный и выполненный эксперимент как прекрасное само по себе.

Одна область приводит в прямое соприкосновение - научная визуализация, где сама наука играет решающую роль в создании чего-то художественного. Моя работа недавно увлекла меня в кроличью нору УФ-фотографии, области визуализации, в которой есть приверженцы в различных областях, от судебной медицины до дерматологов, ботаники, орнитологии и т. результат того, как захватывается изображение, и это невероятно сложно сделать хорошо.

Когда я впервые занялся этим, один из моих вопросов был «как камера интерпретирует различные длины волн света в УФ-диапазоне и что это означает для« цветов »на УФ-фотографии?». Этот, казалось бы, наивный вопрос привел к множеству бессонных ночей и метафизическим дискуссиям, и я надеюсь пролить свет на него с помощью некоторых из моих недавних работ, по крайней мере, с точки зрения фотографа.

Сначала небольшое примечание о том, как камеры собирают информацию о цвете.На данный момент я буду говорить только о камерах с фильтрами Байера над датчиками - камеры Sigma с датчиком Foveon используют другой подход, и на данный момент я их не рассматривал. Вернемся к обычным фотоаппаратам. Сенсор черно-белый - это просто пиксели, которые реагируют на интенсивность света. Поверх этого датчика находится фильтр Байера - массив квадратов, окрашенных в красный, зеленый и синий, в виде мозаики. Затем они позволяют определенным длинам волн воздействовать на определенные части датчика, что немного похоже на то, как глаз работает со своими конусными ячейками, некоторые из которых чувствительны к красному, другие к синему и, наконец, некоторые к зеленому.Таким образом, мы можем создавать красители, которые пропускают свет таким же образом, как и наши колбочки, и наносить их на датчик, так что камеру можно сделать чувствительной к тому, что мы воспринимаем как красный, зеленый и синий. При изменении длины волны мы воспринимаем свет как разные цвета, и камера фиксирует это аналогичным образом. Кроме того, на большинстве камер поверх фильтра Байера находится массив микролинз, которые предназначены для фокусировки света на светочувствительных частях датчика.

Теперь эта информация о цвете подходит для фотографии в видимом свете, где у нас есть собственный эталон, но как насчет УФ или ИК, где мы не можем воспринимать свет и не имеем представления о том, каким должен быть цвет? Вот тут и становится интересно.Я сосредоточусь здесь на УФ-изображении, так как это моя основная область интересов на данный момент. УФ-фотография существует с самого ее появления. Ранние ортохроматические пленки были чувствительны к ультрафиолетовому излучению и синему свету, и в конечном итоге с появлением цветных пленок их также можно было использовать для захвата УФ-изображений. Но как собиралась эта информация о цвете? Различные красители / сенсибилизаторы в пленке, используемые для изоляции красного, зеленого и синего, также пропускают часть света в УФ-диапазоне в разном количестве в зависимости от длины волны света.Затем был создан образ. Дело в том, что, в отличие от видимого спектра, где пиковое пропускание красителей было создано на основе нашего собственного эталона, в УФ-свете это было связано с удачей и случайностью - как краситель вел себя за пределами диапазона длин волн, для которого он был создан? ? Когда появилась цифровая фотография, произошло то же самое, но с фильтром Байера - красители были созданы для создания цветных фильтров для датчиков, но эти красители также пропускали некоторое количество ультрафиолета, причем разное количество в зависимости от разных длин волн.Тот факт, что эти красители не все ведут себя одинаково, является причиной того, что мы можем создавать поразительные УФ-изображения, такие как это изображение Лютика в моем саду внизу, которое показывает типичное затемнение центральной части цветка, которое, как считается, связано со способом опыления цветов и видением насекомых.

Лютик в УФ

Однако трудно интерпретировать цвета, создаваемые камерами в УФ. Производители фильтров Байера публикуют данные о спектральной передаче для фильтров в видимой области, 400-700 нм, но не более того.Не зная этого, как мы узнаем, что снимает камера? Фильтры Байера выращиваются / наносятся непосредственно на датчики, поэтому их нельзя просто снять, чтобы можно было измерить их спектры пропускания. Итак, перед нами дилемма: как измерить то, что нельзя изолировать? И это было проблемой для УФ-фотографов в течение многих лет - чтобы понять цвет в УФ-диапазоне, нам нужны кривые пропускания фильтра Байера, и как мы к этому подходим?

В рамках моей работы с УФ-изображениями я хотел найти способ измерить чувствительность камеры как функцию длины волны, и, не имея особых возможностей, я создал что-то для этого, что я обсуждал на своей странице здесь.Как только я начал экспериментировать с этим, я понял, что его можно использовать для определения того, сколько света пропускается через фильтр Байера и массив микролинз на датчике в зависимости от длины волны, пока у меня было 3 вещи. Объектив, пропускающий такое же количество света в диапазоне от 280 до 800 нм, камера с удаленным фильтром Байера вместе с отсекающим УФ / ИК-фильтром (моя монохромная камера) и еще одна камера с еще прикрепленным фильтром Байера (но с УФ-фильтром). / ИК-фильтр удален). У меня было два из трех из моих солнцезащитных кремов, и после быстрой покупки на eBay и преобразования, чтобы удалить его УФ / ИК-фильтр, я получил последнюю камеру, которая мне была нужна, и я приступил к задаче измерения Пропускание фильтра Байера в УФ.

Сначала хотя бы тест - действительно ли то, что я вижу в видимом спектре, соответствует тому, что можно было бы ожидать. Изображение ниже из статьи Тагучи и Энокидо «Технология материалов цветных фильтров для датчика изображения» дала хорошие спектры видимого света красителей, используемых для изготовления фильтров Байера.

Кривые пропускания красителей для фильтров Байера

Насколько сложились мои измерения? Это то, что я измерил для своего Canon EOS 5DSR, у которого был удален УФ / ИК-фильтр.

Первое, на что следует обратить внимание, это то, что отклики каналов превышают 100% для каждого цвета в соответствующих полосах.Это из-за микролинз в верхней части фильтра Байера. Микролинзы собирают свет, который иначе пропустил бы светочувствительную часть датчика, и следят за тем, чтобы он улавливался. При удалении этих микролинз часть падающего света теряется, поскольку он не попадает ни в какие чувствительные части датчика.

С моей настройкой у меня есть возможность выйти за рамки видимого, хотя я могу измерять от 280 до 800 нм (хотя по практическим причинам здесь я опустился только до 320 нм). Это похоже на то, что я расширяю ось X на моем графике, чтобы включить UV и IR.

Теперь мы можем видеть, что пропускание фильтра Байера в УФ-диапазоне резко падает для каждого из цветовых каналов на длине волны 400 нм и ниже, что легче увидеть здесь;

Но есть различия между разными цветовыми каналами на разных длинах волн. Как фотографы мы вроде как знали это, иначе все на УФ-изображении было бы одного тона. Однако это первый случай, когда этот подход был измерен напрямую с реальной системой.

Так что, спросите вы? Не зная этого, мы все равно могли бы делать красивые снимки, и да, это верная точка зрения. Однако теперь мы можем начать больше понимать мир по снимкам, которые мы делаем. Хотя до использования камеры в качестве спектрометра еще далеко, тот факт, что разные длины волн вызывают разные реакции камеры, можно использовать, чтобы узнать что-то о том, какой свет отражается и фиксируется на изображении. Это также объясняет, почему монохромные камеры идеально подходят для получения УФ-изображений, когда информация о цвете не требуется - красители для фильтров Байера поглощают огромное количество УФ-излучения.

alexxlab

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *