Чому основні датчики не використовують фільтри СУМ замість RGB?

Як я розумію, більшість цифрових камер мають датчик, де кожен піксельний датчик має три підсенсори, кожен з яких має фільтр R, G і B. Очевидно, що RGB є найбільш фундаментальною кольоровою моделлю, оскільки вона безпосередньо відповідає рецепторам (конусам) в людському оці.

Однак фільтри RGB обов'язково вирізають дві третини білого світла, щоб отримати їх компонент. Безумовно, камери отримали б користь від коротшого часу експозиції, якби фільтри були замість СУМ, де кожен елемент вирізав лише третину світла? Процесор камери все ще може зберегти зображення в будь-якому форматі, який бажає споживач, оскільки точку даних CYM можна легко перетворити на RGB.

Я знаю, що це іноді робиться в астрофотографії, де зроблено три окремі фотографії, пов'язані з дослідженнями та дослідженнями, із фільтрами СУМ

Я просто помиляюся, і це, власне, те, що вже зроблено - чи є вагома причина для датчика RGB?

По-перше, трохи тла, щоб усунути незначне непорозуміння з вашого боку.

Переважна більшість кольорових цифрових камер мають фільтр Bayer, який маскує кожен піксель кольоровим фільтром: червоний, зелений або синій. Data Дані RAW не містять жодної інформації про колір, а лише значення освітленості для кожного пікселя.

Однак фільтри RGB обов'язково вирізають дві третини білого світла, щоб отримати їх компонент.

Не зовсім. Є багато зеленого світла, що дозволяє пройти повз фільтри «червоний» та «синій». Існує багато "червоного" світла і хороший шматочок "синього" світла, що робить його повз "зелений" фільтр. Є деяке «блакитне» світло, яке робить його повз червоний фільтр і навпаки. Довжина хвиль, на якій зосереджені фільтри «Зелений» та «Червоний», дуже близька одна до одної, а «Червона» зазвичай десь між 580 нм і 600 нм, що більше на «жовто-оранжевій» території, ніж на «червоній». "Піки" фільтрів у типовому масиві Байєра не узгоджуються з довжинами хвиль, які ми описуємо як "червоні", "зелені" та "сині".

Тож у певному сенсі наші камери насправді є YGV (Yellow-Green-Violet) настільки ж, наскільки вони є RGB. Наші кольорові системи відтворення (монітори, принтери, веб-преси тощо) - це RGB, CMYK або інша комбінація кольорів.

Це імітує людське око, де наші «червоні» шишки зосереджені близько 565 нм, що має зеленувато-жовтий колір, на відміну від наших «зелених» шишок, зосереджених навколо 540 нм, зеленого кольору, з жовтим відтінком жовтого відтінку. докладніше про те, як система зору людини і наші камери створюють "колір" з тієї частини спектру електромагнітного випромінювання, яку ми називаємо "світлом", будь ласка, дивіться: Чому червоний, зелений та синій є основними кольорами світла?

Між кольорами фільтра немає жорсткого обрізання, як, наприклад, з фільтром, який використовується на науковому інструменті, який пропускає лише вузьку смугу довжин хвиль. Він більше схожий на кольорові фільтри, які ми використовуємо на плівці з начиною і вживанням. Якщо ми використовуємо червоний фільтр із плівковою та чорно-білою плівкою, всі зелені об'єкти не зникають або виглядають абсолютно чорними, як це було б із жорстким відсіканням. Швидше, зелені об’єкти будуть виглядати темнішим відтінком сірого, ніж червоні об'єкти, які однаково яскраві в реальній сцені.

Так само, як і в людському оці, майже всі фільтри Байєра містять вдвічі більше «зелених» пікселів, ніж «червоні» або «сині» пікселі. Іншими словами, кожен інший піксель маскується "Зеленим", а решта половини розділені між "Червоним" та "Синім". Таким чином, датчик 20 Мп матиме приблизно 10 М зеленого, 5 М червоного та 5 М синього пікселів. Коли значення освітленості кожного пікселя інтерпретуються процесорним блоком камери, різниця між сусідніми пікселями, замаскованими різними кольорами, використовується для інтерполяції червоного, зеленого та синього значення ( що фактично відповідає приблизно 480, 530 та 640 нанометрів ) для кожного пікселя Кожен колір додатково зважується приблизно до чутливості людського ока, тому "Червоний"

Процес перетворення монохромних значень яскравості з кожного пікселя в інтерпольоване значення RGB для кожного пікселя відомий як демозацінення. Оскільки більшість виробників камер використовують власні алгоритми для цього, використання сторонніх перетворювачів RAW, таких як Adobe Camera RAW або DxO Optics, дасть дещо інші результати, ніж використання власного перетворювача RAW. Існують деякі типи датчиків, наприклад, Foveon, які мають три кольори, чутливі до кольору, розташовані один на одного. Але виробники заявляють, що такий датчик з трьома шарами 15MP, складеними один на одного, є датчиком 45MP. Насправді таке розташування дає таку ж кількість деталей, як і приблизно 30 Мп звичайний датчик маскування Bayer. Проблема з датчиками типу Foveon, принаймні, поки що, була слабшою шумовою ефективністю в умовах слабкої освітленості.

То чому б більшість цифрових камер не використовують фільтри СУМ замість RGB R фільтрів? Основна причина - точність кольорів, визначена сприйняттям людиною різної довжини хвилі світла. Набагато складніше точно інтерполювати значення кольорів, використовуючи значення сусідніх пікселів при використанні CYM-маски, ніж при використанні маски "RGB" .¹ Отже, ви відмовитеся від чутливості до світла для отримання точності кольорів. Зрештою, більшість комерційних фотографій на найвищих рівнях робиться з контрольованим освітленням (наприклад, в портретній студії, де досить просто додати світло), або зі штатива (що дозволяє довше тримати час експозиції, щоб зібрати більше світла). А вимоги професійних фотографів - це те, що рухає технологією, яка потім знаходить свій шлях до продукції споживчого класу.

_{За винятком трьох кольорових фільтрів для більшості камер "RGB", що маскуються у "Bayer", насправді "синій - з відтінком фіолетового", "зелений з відтінком жовтого" і десь між "жовтий з відтінком зеленого" (що імітує людське око найбільше) та "Жовтий з великою кількістю помаранчевого" (що, здається, легше реалізувати для датчика CMOS).}

Були зроблені датчики синьо-пурпурного жовтого кольору, а також червоно-зелений блакитний та кілька інших варіацій.

Основна проблема полягає в тому, що навіть з датчиками RGB спостерігається значне перекриття між спектральною реакцією кожного з барвників, тобто "зелені" пікселі певною мірою чутливі до червоного та синього світла. Це означає, що результати вимагають складних обчислень, щоб отримати точні кольори, відносні відповіді сусідніх червоних та синіх пікселів використовуються, щоб оцінити, наскільки зелена відповідь була насправді результатом червоного та синього світла.

З CMY проблема значно гірша. Ви по суті торгуєте ефективністю світла для точності кольорів. Це може бути добре для астрономічної фотографії, де у вас не завжди чіткі кольорові межі, отже, ви можете зменшити кольоровий шум шляхом розмивання, але це не добре для фотографії пейзажу чи моди.

Серед RGB-чіпів точний вибір фільтрів залежить від виробника. Наприклад, Canon використовує слабкі барвники з широким рівнем реакції для того, щоб переслідувати продуктивність при низькому освітленні, але конкретні використовувані барвники також налаштовані на розпізнавання кольорів при флуоресцентному освітленні для вигоди армії спортивних та новинних фотографів, які використовують камери Canon.

Sony, з іншого боку, з A900 намагалася прорватися на професійний ринок моди, забезпечуючи дуже високу точність кольорів. Масиви кольорових фільтрів, що використовуються в цифрових спинках середнього формату, налаштовані, щоб забезпечити приємні (хоча і не обов'язково точні) тони шкіри.

Причини, які виробники камер влаштували на масив RGBG Bayer, швидше за все, пов'язані з патентами, доступністю та вартістю, ніж із "кольоровою точністю". В принципі, будь-який набір із трьох відповідних, «ортогональних» (так би мовити) кольорів повинен бути чудовим для відтворення кольорів. З більш досконалими датчиками та процесорами це повинно бути ще простіше.

Я сумніваюся в заяві на точність кольорів RGB vs CMY, оскільки перетворення між RGB і CMYK весь час здійснюються для друку. Крім того, перед врівноваженням білого кольору кольори, що перебувають у демографічному режимі, у необроблених файлах нічим не близькі до фактично потрібних кольорів. Якби кольори були справді "точними", фотографам не довелося б витрачати стільки часу на виправлення кольорів фотографій.

Різні експерименти з сенсорами Fujifilm (Super CCD, EXR CMOS, X-Trans) демонструють, що те, що всі інші роблять щось певним чином, не означає, що це обов'язково найкращий спосіб зробити це. Kodak також експериментував з різними кольоровими масивами , але маркетингу своєї технології та патентів вони не дуже вдало справили.

Здається, Nikon Coolpix 5700, 5-кратна камера з 2002 року, є однією з останніх камер, що використовують кольоровий масив CYGM . Огляд цифрової фотографії говорить (наголос додано) :

Якість зображення відмінна, завдяки чудовій матриці вимірювання, хорошому балансу тональності та кольоровості (точні та яскраві без видування кольорів) плюс вище середнього дозволу. Фіолетове бахрома знижується, але загальний вигляд зображення все ще дуже "Coolpix". Рівень шуму хороший, особливо в порівнянні з іншими п'ятьма мегапіксельними цифровими камерами (про що свідчить наше порівняння з Minolta DiMAGE 7i).

Кілька деталей якості зображення, які ми взяли на озброєння; спотворення ствола, відсікання виділень та артефакти Bayer - це не такі проблеми, які впливають на щоденну зйомку, і не зіпсують вам загальну насолоду від якості зображення 5700.