Почему основные датчики не используют фильтры CYM вместо RGB?

Question

Из того, что я понимаю, большинство цифровых камер имеют датчик, в котором каждый пиксельный датчик имеет три вспомогательных датчика, каждый с фильтром R, G и B. Очевидно, что RGB является более фундаментальной цветовой моделью, поскольку она напрямую соответствует рецепторам (колбочкам) человеческого глаза.

Однако фильтры RGB обязательно отбрасывают две трети белого света, чтобы получить свой компонент. Конечно, камеры выиграют от более короткого времени экспозиции, если вместо фильтров использовать CYM, где каждый элемент отсекает только одну треть света? Процессор камеры все еще может сохранять изображение в любом формате, который потребит потребитель, поскольку точка данных CYM может быть легко преобразована в RGB.

Я знаю, что это иногда делается в астрофотографии, где три отдельных черно-белых фотографии сделаны с помощью фильтров CYM.

Я просто неправ, и это, собственно, то, что уже сделано - или есть веская причина для датчика RGB?

Answer 1

Сначала немного предыстории, чтобы прояснить небольшое недоразумение с вашей стороны.

Подавляющее большинство цветных цифровых камер имеют фильтр Байера , который маскирует каждый пиксель с помощью цветового фильтра: красного, зеленого или синего. data Данные RAW не включают какие-либо информация о цвете, но только значение яркости для каждого пикселя.

Однако фильтры RGB обязательно отбрасывают две трети белого света, чтобы получить свой компонент.

Не совсем. Там много зеленого света, который проходит через «красный» и «синий» фильтры. Есть много «красного» света и много «синего» света, который проходит мимо «зеленого» фильтра. Есть некоторый «синий» свет, который проходит через красный фильтр и наоборот. Длины волн, на которых сосредоточены «зеленый» и «красный» фильтры, очень близки друг к другу, а «красный» обычно находится где-то между 580 нм и 600 нм, что больше на «желто-оранжевой» территории, чем «красной». «Пики» фильтров в типичной матрице Байера не совпадают с длинами волн, которые мы описываем как «красные», «зеленые» и «синие».

Таким образом, в некотором смысле, наши камеры действительно YGV (желто-зеленый-фиолетовый) в той же степени, что и RGB. Наши системы воспроизведения цвета (мониторы, принтеры, веб-печатные машины и т. Д.) - вот что RGB, CMYK или другая комбинация цветов.

Это имитирует человеческий глаз, где наши «красные» колбочки сосредоточены вокруг 565 нм, который является зеленовато-желтым, в отличие от наших «зеленых» колбочек, сосредоточенных около 540 нм, который является зеленым с оттенком желтого, смешанного в. Для получения дополнительной информации о том, как система человеческого зрения и наши камеры создают «цвет» из части спектра электромагнитного излучения, которую мы называем «свет», см. Почему красный, зеленый и синий являются основными цветами света?

Не существует жесткого среза между цветами фильтра, например, с помощью фильтра, используемого в научном приборе, который пропускает только очень узкую полосу длин волн. Это больше похоже на цветные фильтры, которые мы используем на черно-белой пленке. Если мы используем красный фильтр с черно-белой пленкой, все зеленые объекты не исчезают и не выглядят абсолютно черными, как при жестком обрезании. Скорее, зеленые объекты будут выглядеть более темными оттенками серого, чем красные объекты, которые в реальной сцене такие же яркие.

Как и человеческий глаз, почти все фильтры Байера содержат в два раза больше «зеленых» пикселей, чем «красных» или «синих» пикселей. Другими словами, каждый второй пиксель маскируется «зеленым», а оставшаяся половина делится между «красным» и «синим». Таким образом, 20-мегапиксельный сенсор будет иметь примерно 10M зеленого, 5M красного и 5M синего пикселей. Когда значения яркости каждого пикселя интерпретируются блоком обработки камеры, разница между смежными пикселями, замаскированными разными цветами, используется для интерполяции значений красного, зеленого и синего (, которые фактически соответствуют где-то около 480, 530 и 640 нанометров ) для каждого пикселя. Каждый цвет дополнительно взвешивается примерно до чувствительности человеческого глаза, поэтому «красные» пиксели имеют немного больший вес, чем «синие».

Процесс преобразования монохромных значений яркости из каждого пикселя в интерполированное значение RGB для каждого пикселя известен как demosaicing . Поскольку большинство производителей камер используют для этого собственные алгоритмы, использование сторонних преобразователей RAW, таких как Adobe Camera RAW или DxO Optics, даст несколько отличные результаты, чем использование собственного преобразователя RAW производителя. Есть некоторые типы датчиков, такие как Foveon, которые имеют три цветочувствительных слоя, накладываемые друг на друга. Но производители утверждают, что такой датчик с тремя слоями 15MP, уложенными друг на друга, является датчиком 45MP. В действительности такая схема дает такое же количество деталей, что и у обычного датчика Байера с маской около 30 мегапикселей. Проблема с датчиками типа Foveon, по крайней мере, до сих пор, заключалась в худших характеристиках шума в условиях низкой освещенности.

Так почему же большинство цифровых камер не используют фильтры CYM вместо фильтров RGB¹? Основной причиной является точность цвета, определяемая восприятием человеком различных длин волн света. Гораздо сложнее точно интерполировать значения цвета с использованием значений из соседних пикселей при использовании маски CYM, чем при использовании маски "RGB". . Таким образом, вы отказываетесь от небольшой светочувствительности, чтобы получить точность цветопередачи. В конце концов, большая часть коммерческой фотографии на самом высоком уровне выполняется либо с контролируемым освещением (например, в портретной студии, где достаточно легко добавить свет), либо со штатива (что позволяет увеличить время экспозиции, чтобы собрать больше света). И требования профессиональных фотографов - это то, что ведет технологию, которая затем находит свое применение в продуктах потребительского качества.

_{¹ За исключением трех цветовых фильтров для большинства маскируемых Байером камер «RGB» действительно «синие с оттенком фиолетового», «зеленый с оттенком желтого» и где-то между «желтым с оттенком зеленый (который больше всего подражает человеческому глазу) и «желтый с большим количеством оранжевого» (который легче реализовать для датчика CMOS).}

Answer 2

Сделаны голубые пурпурно-желтые датчики, наряду с красно-зеленым голубым и некоторыми другими вариантами.

Основная проблема заключается в том, что даже при использовании датчиков RGB существует значительное совпадение спектрального отклика каждого из красителей, то есть «зеленые» пиксели в определенной степени чувствительны к красному и синему свету. Это означает, что результаты требуют сложных вычислений для получения точных цветов, относительные отклики смежных красных и синих пикселей используются для оценки того, какая часть зеленого отклика действительно была результатом красного и синего света.

С CMY проблема намного хуже. Вы по сути меняете эффективность света на точность цвета. Это может быть хорошо для астрономической фотографии, где у вас не всегда четкие цветовые границы, поэтому вы можете уменьшить цветовой шум, размывая, но это не хорошо для пейзажной или модной фотографии.

---

Среди чипов RGB точный выбор фильтров зависит от производителя. Например, Canon использует слабые красители с широким откликом, чтобы преследовать характеристики при слабом освещении, но конкретные используемые красители также настроены на различение цветов при флуоресцентном освещении, в интересах армии спортивных и новостных фотографов, которые используют камеры Canon. *

С другой стороны, Sony с A900 попыталась прорваться на рынок профессиональной моды, обеспечив очень высокую точность цветопередачи. Массивы цветовых фильтров, используемые в цифровых задниках среднего формата, настроены для обеспечения приятных (хотя и не обязательно точных) скитонов.

Answer 3

Причины, по которым производители камер остановились на массиве RGBG Bayer, скорее всего, связаны с патентами, доступностью, и стоимостью, , чем с цветом " точность». В принципе, любой набор из трех подходящих, «ортогональных» (так сказать) цветов должен подходить для воспроизведения цвета. С более продвинутыми датчиками и процессорами это должно быть еще проще.

Я сомневаюсь в претензии на точность цветопередачи RGB и CMY, поскольку преобразования для RGB и CMYK выполняются все время для печати. Кроме того, до балансировки белого цвета демо-выбранные цвета в необработанных файлах не имеют ничего общего с фактическими желаемыми цветами. Если бы цвета были действительно «точными», фотографам не пришлось бы тратить так много времени на коррекцию цвета фотографий.

Различные эксперименты Fujifilm с сенсорами (Super CCD, EXR CMOS, X-Trans) демонстрируют, что просто потому, что все остальные делают что-то определенным образом, не означает, что это обязательно лучший способ сделать это. Kodak также экспериментировал с различными цветными массивами , но они не очень хорошо продвигали свои технологии и патенты.

Nikon Coolpix 5700, 5-мегапиксельная камера примерно 2002 года, по-видимому, является одной из последних камер, использующих цветовую матрицу CYGM . Обзор цифровой фотографии говорит (выделение добавлено) :

Качество изображения превосходное, с великолепным матричным замером, хорошим тональным балансом и цветом (точное и яркое, без выцветания цветов) плюс разрешение выше среднего. Фиолетовая окантовка уменьшена, но общий вид изображения по-прежнему очень «прохладный». Уровень шума хороший, особенно по сравнению с другими пятью мегапиксельными цифровыми камерами (как показывает наше сравнение с Minolta DiMAGE 7i).

Несколько деталей о качестве изображения, которые мы подобрали; искажение в бочках, обрезание ярких участков и артефакты Байера - это не те проблемы, которые влияют на повседневную съемку и не портят ваше общее удовольствие от качества изображения 5700.