Действительно ли инфракрасные фотографии содержат инфракрасные цвета?

«Цвет» - это, по сути, свойство распределения длин волн видимого света (как его воспринимают люди).

Цифровые камеры определяют только количество света в каждом пикселе, они не могут измерять длину волны и, следовательно, не могут напрямую записывать цвета. Цветные изображения создаются путем чередования красных, зеленых и синих фильтров перед каждым пикселем. Поместив красный фильтр (тот, который блокирует зеленый и синий свет) перед пикселем, вы можете таким образом измерить количество красного света в этом месте.

Инфракрасная фотография со стандартными цифровыми камерами включает фильтрацию видимого света (и, при необходимости, удаление встроенной ИК-фильтрации), поэтому записывается только инфракрасный свет. Чередующиеся красный/зеленый/синий фильтры остаются на месте.

Существуют разные длины волн инфракрасного света, однако эти длины волн не соответствуют «цвету», поскольку они невидимы для человеческого глаза. Истинное инфракрасное излучение в диапазоне 850 нм и более проходит более или менее одинаково через каждый из красных/зеленых/синих фильтров, поэтому вы получаете изображение только с интенсивностью (оттенки серого), например:

http://www.mattgrum.com/photo_se/IR_1.jpg

Длины волн, которые ближе к видимому спектру, поэтому вызовы ближнего ИК в диапазоне 665 нм будут проходить через фильтры RGB в разном количестве, поэтому создается изображение с разными значениями RGB, и, следовательно, при отображении на компьютере вы получаете цветное изображение.

Но цвета не «реальны» в том смысле, что цвет является свойством человеческого зрения, а эти длины волн находятся за пределами нашего зрения, поэтому мозг не определил способ их представления нам. Различные цвета, которые вы видите на цифровом инфракрасном изображении (воспроизводимом в видимом диапазоне монитором вашего компьютера), возникают из-за недостатка синего и зеленого фильтров.

Синие фильтры предназначены для фильтрации низкочастотного красного и зеленого света, но в диапазоне видимого спектра (поскольку ИК-фильтр камеры обычно убирает все остальное). Когда видимый свет блокируется и частоты становятся очень низкими (например, отраженные листвой с помощью эффекта дерева ), они снова начинают проходить через синий и зеленый фильтры!

Таким образом, самая нижняя часть видимого спектра/очень ближний ИК (которого много на небе) в основном возбуждает красные пиксели, так как синий и зеленый фильтры еще делают свою работу, ближний ИК (отраженный от листьев) начинает возбуждать синий и зеленый пикселей, так как фильтры работают за пределами своего нормального диапазона.

В результате получается красное небо и сине-бирюзовые деревья, как здесь:

_{(источник: Wearejuno.com )}

Но поскольку эти цвета не совсем реальны, фотографы часто меняют местами красный/синий каналы, что дает более нормальное голубое небо и зеленые/желтые деревья:

http://www.mattgrum.com/photo_se/IR_2.jpg

Изображение, которое мы можем видеть с инфракрасной камеры, известно как изображение в искусственных цветах . Это означает, что диапазон длин волн в инфракрасном спектре отображается с соответствующей длиной волны видимого света. Как и в случае с видимым светом, определенная длина волны инфракрасного света может варьироваться по интенсивности от чуть выше черного (тени) до почти насыщенного (блики).

То, как каждая длина волны и интенсивность инфракрасного света преобразуются в видимый свет, во многом зависит от цели и предполагаемого использования инфракрасного изображения. Это также зависит от того, было ли изображение снято с помощью камеры, разработанной с нуля для записи света в инфракрасном спектре, или с помощью камеры, предназначенной для захвата видимого света, которая была преобразована для захвата инфракрасного света путем удаления инфракрасного фильтра, который есть в большинстве камер. и добавление фильтра для удаления видимого света.

Изображения астрономических инструментов, которые фотографируют ночное небо в инфракрасном диапазоне, как правило, обрабатываются таким образом, чтобы они выглядели как видимое ночное небо, хотя то, что видно на небе, а что нет, будет отличаться на инфракрасном изображении от того, что видно в видимом диапазоне. светлый образ. Как правило, более короткие длины волн инфракрасного света будут отображаться как более короткие длины волн видимого света (синий), средние длины волн инфракрасного света будут отображаться как средние длины волн видимого света (зеленый), а более длинные волны в инфракрасном спектре будут отображаться как более длинные. длины волн в видимом спектре света (красный).

С другой стороны, изображения, используемые для наблюдения за людьми в темноте («изображения ночного видения»), часто отображают различную интенсивность одной и той же длины волны (10 мкм — длина волны, при которой люди излучают больше всего тепла) с использованием разных цветов. В этом случае белый цвет может обозначать самую высокую интенсивность при 10 мкм, красный может обозначать немного более низкую интенсивность при 10 мкм, зеленый — еще более низкую интенсивность и так далее. Другие длины волн инфракрасного света могут вообще не отображаться.

Примеры каждого из вышеперечисленных сценариев видны в верхней части статьи Википедии об инфракрасном диапазоне .

Да, инфракрасная фотография действительно записывает инфракрасные волны. Обычно используется фильтр, чтобы убедиться, что видимый свет не регистрируется. Датчики и пленки не основаны на человеческом глазе, поэтому их ограничения другие. Мы можем видеть инфракрасный свет на получившихся фотографиях, потому что он отображается другим цветом (цветами), отличным от инфракрасного.

В фотографии цвета на полученной фотографии редко точно совпадают с исходным изображением; на самом деле, требуются большие усилия, чтобы цвета не менялись в течение всего рабочего процесса. Существует несколько методов, в большей или меньшей степени использующих преимущества мутирующих цветов, таких как перекрестная обработка, HDR, черно-белое изображение и т. д.; и ИК-фотография — лишь один из них. Рентгеновское изображение — еще один пример превращения невидимых длин волн в видимые.

Камера представляет собой сетку датчиков, которые подсчитывают фотоны из заданного диапазона. Они подсчитывают эти фотоны и создают таблицу, показывающую частоту фотонов (сколько фотонов в единицу времени, а не их электромагнитную частоту) для каждого датчика в сетке.

На практике датчики камер оптимизированы для улавливания красных, синих и зеленых фотонов, но так получилось, что они также улавливают инфракрасное излучение. Используя фильтры, вы можете разрешить попадание на датчики только ИК-излучения. Затем вы получите таблицу чисел, показывающую частоту фотонов в ИК-диапазоне.

Теперь вы можете делать с этой таблицей все, что захотите. Вы можете построить его как трехмерную функцию с частотой в качестве высоты. Вы можете сопоставить младшие числа с черными, а высокие числа с белыми, чтобы создать изображение в градациях серого. Вы можете сопоставить низкие числа с черным, средние числа с оранжево-желтым и высокие числа, чтобы имитировать то, как светится раскаленный металл.

Причина, по которой вы можете видеть ИК-цвета, заключается в том, что камера не создает изображение с точно такими же (ИК) цветами, которые она видела. Он создает преобразованное изображение, в котором каждая длина волны ИК-излучения сопоставляется с длиной волны видимого диапазона. Это не делается программным обеспечением, но это происходит само по себе: датчики обычно улавливают и видимое, и ИК-излучение, но программное обеспечение предполагает, что все это видимо, потому что есть ИК-фильтр, блокирующий фотоны с ИК-длинами волн. Но некоторые люди удаляют фильтры.

Можно сделать специальные тепловизионные камеры, датчики которых оптимизированы для улавливания ИК-излучения. У них, вероятно, будет программное обеспечение, явно преобразующее ИК-излучение в видимый свет.