Что вызывает сдвиги цветов вблизи границ моей настройки PiCam?

Question

Я пытаюсь построить камеру на основе rpicam для своей компании, но, похоже, мне не удастся сделать это без каких-либо советов.

Я получил некоторые результаты, используя крепление платы CS:

Адаптер CS / C при необходимости:

И дюжина разных объективов: M12, C, CS и даже макро.

Но какой бы объектив и параметр я ни выбрал, я всегда сталкиваюсь с одной и той же проблемой: на моих фотографиях не хватает цвета вблизи границ (посмотрите, как реагирует желтый).

Это форма виньетирования? Есть ли надежда, что я смогу улучшить изображение, или я должен просто использовать центр датчика?

Спасибо!

Редактировать: я пытался с другим PiCam, и с большим количеством источников света, получил те же результаты.

Редактировать 2: благодаря flolilolilo я обнаружил, что автоматический баланс белого был включен, и серьезно испортил изображение. У меня сейчас лучшие результаты, но кажется, что оптический или сенсорный дефолт по-прежнему присутствует.

Вот снимок необработанного датчика, без объектива.

Для mattdm: вот снимок листа однородной зеленой бумаги (истинный цвет выглядит как тот, что в центре).

И еще один снимок белой бумаги:

Answer 1

Радиальный спад

То, что вы видите, известно как радиальный спад. Окраска является результатом зелено-пурпурной компенсации, обычной для большинства схем коррекции цвета в RGGB (байеровских) датчиках. В основном, количество света, потерянного при перемещении к краям кадра, является нормальным, и больше зеленого теряется, потому что больше чувствительности к зеленому.

Коррекция плоского поля

Вы находитесь на правильном пути, предполагая, что должен существовать метод внутренней коррекции. Разработчики датчиков будут называть это « коррекция плоского поля », а матрица, функция или таблица поиска плоского поля являются частью встроенного программного обеспечения почти каждого существующего цифрового датчика. Технические камеры нередко предлагают возможность калибровки или даже непосредственного влияния на FFC. Расширенное руководство пользователя может описать, как получить доступ к FFC вашей камеры. Быстрый поиск в Google обнаружил этот проект для PiCam.

Если вам не удается настроить датчик на исправление собственного радиального спада, это можно сделать позже при постобработке. Таким образом, можно потерять некоторый динамический диапазон, особенно в сжатых форматах (JPEG / WMV / MP4). Вы можете рассчитать потерянный динамический диапазон, используя SNR уравнение . Неравномерность освещения можно исправить с помощью плагина для фотошопа или предписанной техники Программно эта проблема была решена в MATLAB и т. П.

ПРИМЕЧАНИЕ: имейте в виду, что вы видите хроматический сдвиг. Это означает, что ваши корректировки постобработки или встроенный FFC должны быть привязаны к конкретному каналу. Многие «виньетированные» поправки основаны на яркости и не помогут вам, если вы сначала не разберете изображение на два (LAB) или три (RGB) изображения в оттенках серого.

DIY FFC

Способ построения карт FFC в лабораториях камер - это экспонирование изображения при нейтральной экспозиции интегрирующейся сфере. Более дешевой альтернативой является установка части оптического рассеивателя (я предпочитаю опаловое стекло) между датчиком и Light Box Возможно, вы сможете установить круглый рассеиватель в оправу для объектива. Старайтесь избегать как можно большего количества рассеянного (не рассеянного) света. IME, эта настройка будет точной на 1%, если вы потратите 50 долларов, и на 0,1%, если вы потратите 200 долларов, если вы потратите время на тщательную настройку. Если 50 долларов все еще слишком дороги, вы можете достичь некоторого уровня коррекции поля, используя несколько слоев пергамента или вощеной бумаги и источник света, такой как флуоресцентный светильник или галогенный рабочий свет.

Чтобы создать эталонное изображение своими руками, просто сделайте нейтральное изображение (желательно) в необработанном формате. В последующей обработке вычтите или наложите нейтральное изображение из каждого захваченного необработанного изображения. Это также можно сделать с обработанными изображениями, такими как tifs и jpegs, но только в том случае, если в посте использовались точно такие же настройки (без автоматической обработки). Если вы собираетесь снимать HDR с помощью этой камеры, сделайте темный и светлое эталонное изображение для компенсации темных и светлых кадров HDR. Дополнительным бонусом этой техники является то, что этот процесс также можно использовать для отображения плохих пикселей.

Answer 2

Кажется, я нашел причину этой проблемы или, по крайней мере, решение для нее.

Датчик PICam поставляется с таблицей коррекции затенения объектива в виде массива RGGB, которая может вызывать или устранять это смещение цвета. Этот параметр недоступен в официальной библиотеке, чтобы получить к нему доступ, необходимо установить этот коммит: https://github.com/waveform80/picamera/pull/470

Я немного поиграл с этим столом, и мне не удалось получить хорошую коррекцию цвета. Все еще работаем над этим!

Edit: мне все еще не повезло с этой оптической конфигурацией. Размытие, искажение и смещение цвета вблизи границ изображения, по-видимому, неизбежны. Picamera V1 должна быть лучше ...