Каковы различия между мозаикой Bayer и трехслойным сенсором Foveon?

Question

Чтобы удовлетворить свой аппетит к вещам с голодами в камере, я наткнулся на сайт Sigma и нашел этот трехслойный сенсор.

Может ли кто-нибудь действительно объяснить это, основываясь на своем опыте или исследованиях по этому поводу?

Есть ли у кого-нибудь руки на эту sigma SD15 или sigma SD1 DSLR, так как я был направлен и оказал влияние на крупный бренд в этой отрасли?

Answer 1

Датчик Bayer , используемый в подавляющем большинстве камер, в основном представляет собой решетку датчиков размером два на два с 1 синим, 1 красным и 2 зелеными датчиками, известными как фильтр Байера, названный в честь Kodak. Ученый из лаборатории, который придумал это. Затем данные от такого датчика должны пройти процесс демозаики, который преобразует 4 точки данных в пиксель, дающий результат слияния трех цветов. Причина появления двух зеленых участков заключается в том, что человеческий глаз, как сообщается, более чувствителен к зеленому, и поэтому в системе подчеркивается цвет.

Модель Foveon , которая меня полностью очаровывает, - это подход к более традиционному стилю фильма. В этом контексте идея заключается в том, что три основных полосы света работают на разных длинах волн и, таким образом, проникают в материал сенсора на разную глубину, что является предпосылкой для цветной пленки. В этом случае синий является наименее проникающим, а красный - самым большим, поэтому, сложив слои, они могут определять на каждом участке фотографии уровень каждого из основных цветов. В результате эта технология устраняет муаровую структуру, которая может быть получена из алгоритмов демозирования, связанных с фильтром Байера, и дает более точный результат.

Я очень доволен технологией Foveon и с нетерпением жду возможности увидеть, где Sigma ее использует. Они наконец-то выпустили и камеру APS-C с этим датчиком, поэтому, когда обзоры и образцы, наконец, появятся, я буду внимательно на них смотреть. Сказав это, я думаю, что производители камер проделали очень хорошую работу с моделью Bayer, это проверенный и хорошо понятный способ захвата изображения, и это видно по зачастую ошеломляющим результатам. Если Foveon превосходит это, мы в нирване фотографии. :)

В любом случае, я связал некоторые соответствующие вики-статьи по двум из них, которые, я думаю, действительно помогут вам увидеть различия.

Answer 2

Я снимал Sigma DSLR уже несколько лет, начиная с SD-9. Я попал в систему, когда переходил с цифровых зеркальных фотокамер на цифровые и провел много исследований, прежде чем совершить прыжок. Я тоже наткнулся на чип Foveon, и его дизайн поразил меня гораздо более звучным, чем дизайн Bayer на концептуальном уровне; к тому же мне очень понравились снимки, которые я видел с камеры.

Способ думать о разнице здесь заключается в том, что традиционный датчик Байера действительно делает три отдельные фотографии - одну зеленую, одну красную, одну синюю. Для 14-мегапиксельного датчика Байера зеленая фотография имеет 7 миллионов пикселей, в то время как красные и синие изображения имеют 3,5 миллиона пикселей данных. Ни одна из этих данных не перекрывается пространственно; то есть, если бы объект был всего одним пикселем в высоту, зафиксированный датчиком, он мог бы исчезнуть на любом из изображений в зависимости от цвета. В любом заданном пространственном местоположении 2/3 цветовых данных отбрасываются. Таким образом, несмотря на то, что выходные данные, получаемые с 14-мегапиксельной камеры, могут содержать 14 миллионов пикселей, это, по сути, пересмотренная и увеличенная версия изображения с максимальной детализацией - зеленое изображение с разрешением 7 Мп.

Что касается фовеона, то цвет изображения не может «спрятаться», потому что в любом заданном месте восприятия полный спектр света захватывается тремя слоями датчиков, и поэтому нужно от ввода от соседей, чтобы решить, что увидел датчик.

Конечный эффект заключается в том, что датчики Foveon не будут обманываться, думая, что мелкие детали - это действительно какой-то цвет (цветная муара), а уровень детализированной детализации постоянен, потому что ни одна мелкая деталь не отбрасывается случайно. Датчик Байера, отбрасывающий 2/3 света в любой точке, может иногда пропускать мелкие детали, которые разрешит чип Foveon - опять же, это зависит от цвета сцены.

Поскольку уровень детализации в датчике Байера является переменным, может быть очень трудно сравнить его с микросхемой Foveon с точки зрения захвата деталей, но грубое эмпирическое правило заключается в том, что изображение Foveon будет захватывать примерно на том же уровне детализация как камера Байера с 2/3 рейтинга Foveon MP (или количества датчиков). Так, например, грядущий SD1 имеет 46 миллионов фотосайтов (датчиков), что означает, что вы можете ожидать уровня детализации, аналогичного 30-мегапиксельному байеровскому изображению. Но это опять-таки изображение без цветного муара, без фильтра АА перед фильтром (если вы не беспокоитесь о цветном муаре, вам не нужен фильтр АА).

Вы можете увидеть некоторые интересные примеры, сравнивающие оригинальный Canon 5D с Sigma SD-14 здесь:

http://www.ddisoftware.com/sd14-5d/

Особо обратите внимание на то, что происходит, стреляя по цветным мишеням, чтобы понять, как детали могут варьироваться.

Итак, все технические вещи в стороне, с чем хорошо работает датчик? Поскольку он захватывает полный спектр для каждого пикселя и одинаковый уровень разрешения независимо от цвета, я думаю, что он действительно хорошо улавливает едва заметные тональные изменения. Это означает действительно хорошее небо или что-то еще с постепенным изменением цвета или тона. Как таковые они создают действительно хорошие изображения для черно-белого преобразования, благодаря очень плавным переходам между тонами.

http://www.pbase.com/kgelner/image/90304998

http://www.flickr.com/photos/kigiphoto/5308324073/in/set-72157625711613108/

http://www.pbase.com/kgelner/image/108588990

(полноразмерные версии каждого из этих изображений можно найти по ссылкам).

Если у датчика возникли проблемы, используется более высокое значение ISO - текущие камеры могут использовать стандарт ISO 3200 при запросе:

http://www.flickr.com/photos/kigiphoto/4684772878/in/set-72157624236424558/

но на самом деле 800 - это более реалистичный предел для большинства съемок (если только вы не снимаете в черно-белом режиме, и тогда эти изображения могут очень хорошо выдерживать из-за характера шума).

Камеры Sigma на самом деле не ориентированы на людей, начинающих с фотографии, потому что они не предлагают много вспомогательных режимов или подобных вещей ... так что имейте это в виду, если вы думаете о том, чтобы попасть в систему , Самый простой способ попробовать датчик самостоятельно - это Sigma DP-1 или DP-2, более ранние версии камер могут быть медленнее в использовании, но все они дадут вам хороший вкус к деталям и цвету изображений захватить.

Обратите внимание, что я, очевидно, не беспристрастный источник, так как я давно пользуюсь камерами. Так что еще одна вещь, которую нужно сделать еще до того, как получить камеру, - это исследовать изображения с датчика более подробно. Некоторые из них приведены выше, и вы можете исследовать мои сайты, так как я обычно снимаю только камеры Sigma, но вы можете найти тонну примеров изображений со всех различных камер, которые Sigma произвела здесь (также с изображениями в натуральную величину):

http://www.pbase.com/sigmadslr

Также вы можете найти массу полезной информации в блоге Карла Риттерфалька:

http://www.rytterfalk.com/

Где-то там у него есть образцы пакетов RAW, которые вы можете загрузить, и различные вещи, рассказывающие о камерах Sigma, объективах и датчике Foveon. Он отличный фотограф и очень увлечен, как вы увидите, если вы посмотрите какое-нибудь из его видео.

РЕДАКТИРОВАТЬ: Карл только что написал длинный пост "Почему я использую Sigma", который имеет прямое отношение к этому вопросу:

http://www.rytterfalk.com/2011/01/20/why-i-choose-sigma/

Краткое изложение его причин:

1. Нюансы (в цвете)
2. Плотность
3. Микроконтраст
4. Истинная резкость
5. Динамический диапазон

О чем он более подробно расскажет по ссылке вместе с некоторыми другими изображениями.

Примечание, о котором я забыл упомянуть, это не совсем о датчике, а о специфических для Sigma цифровых зеркальных фотокамерах, в которых установлен чип Foveon - их можно легко использовать для работы в ИК-диапазоне, просто сняв пылезащитный чехол с камера (предназначена для съема пользователем и переустановки без каких-либо инструментов).

Answer 3

Я очень благодарен Сигме за то, что он попробовал что-то новое и инновационное, и на бумаге датчик Foveon - очень хорошая идея. Однако я не согласен с тем, как Sigma ссылается на свою текущую модель с 4,6 млн. Фотосайтов (каждый из которых чувствителен как к цвету, так и к интенсивности), а также имеет 14-мегапиксельный сенсор!

Умножение количества фотоэлементов на три для получения эквивалента Байера было бы хорошо, если бы цветовые каналы не коррелировали друг с другом. Однако в реальных сценах цветовые каналы варьируются от умеренно коррелированных до сильно коррелированных. Возьмите следующий пример:

У вас есть 5-мегапиксельный датчик Foveon и 15-мегапиксельный датчик Байера. Каждый датчик имеет 5 миллионов красных пикселей, 5 миллионов зеленых пикселей и 5 миллионов синих пикселей. Вы фотографируете серого кота, сидящего на большом блоке серого бетона. Поскольку свет, исходящий из сцены, является серым, красный, зеленый и синий пиксели в каждом датчике получают одинаковое количество света. Однако в датчике Foveon вы получаете три одинаковых показания друг на друге, что не очень полезно, давая только 5 миллионов уникальных значений данных. В датчике Байера они смещены в боковом направлении, давая потенциальные 15 миллионов уникальных значений. Изображение Байера даже не нуждается в демосайсинге, поэтому будет содержать гораздо больше деталей.

Это очень надуманный пример, однако коррелированные цветовые каналы встречаются довольно часто, и именно поэтому работает байеровская интерполяция. При фотографировании желтого объекта красное показание дает вам информацию о том, каким будет зеленое показание, хотя в отличие от Foveon там нет зеленого пикселя.

В реальных испытаниях из-за корреляции разрешение эквивалентно чуть более чем 2-кратному показателю Байера, а не 3-кратному заявлению Сигмы. Это означает, что текущая флагманская модель Foveon с 4,6 миллионами фотосайтов примерно эквивалентна 10-мегапиксельной модели Bayer (хотя они все равно будут иметь немного другие качества, например, отсутствие цветного муара в Foveon). В результате Foveon немного отстает от 24-мегапиксельной 35-мм зеркальной фотокамеры. Нынешний Foveon также борется при слабом освещении, так как свет должен проникнуть двумя слоями выше, чтобы достичь последнего слоя.

Будущее:

Итак, исходя из этого, мой текущий совет - использовать камеру Байера, однако будет интересно посмотреть, что нас ждет в будущем. После долгого перерыва Sigma анонсировала SD1 с 15,4 миллионами фотосайтов. Еще нет даты релиза, но если они смогут справиться с этим в приличном кузове, это даст 24-мегапиксельную Nikon D3x серьезную гонку за свои деньги!

С другой стороны монеты резолюции Байера растут устойчивыми темпами и подкрепляются простой экономикой (чем больше людей делают Байеров в большем количестве). По мере увеличения разрешения сенсора, без соответствующего улучшения резкости линзы, муар и другие артефакты Байера становятся гораздо меньшей проблемой. В конце концов, датчик Байера с достаточно большим числом мегапикселей даст вам тот же эффект, что и Foveon, но с пикселями рядом друг с другом, а не друг над другом.