Почему обычные датчики не используют фильтры CYM вместо RGB?

Во-первых, небольшая предыстория, чтобы прояснить небольшое недопонимание с вашей стороны.

Подавляющее большинство цветных цифровых камер оснащены фильтром Байера , который маскирует каждый пиксель цветовым фильтром: красным, зеленым или синим.¹ Данные RAW не содержат никакой информации о цвете, а содержат только значение яркости для каждого пикселя.

Однако RGB-фильтры обязательно отсекают две трети белого света, чтобы получить свою составляющую.

Не совсем. Есть много зеленого света, который проходит мимо «красных» и «синих» фильтров. Там 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 и 600 нм, что больше относится к «желто-оранжевой» территории, чем к «красному». «Пики» фильтров в типичном массиве Байера не совпадают с длинами волн, которые мы описываем как «красный», «зеленый» и «синий».

Так что в некотором смысле наши камеры действительно YGV (желто-зелено-фиолетовый) в той же мере, в какой они RGB. Наши системы цветопередачи (мониторы, принтеры, рулонные печатные машины и т. д.) — это RGB, CMYK или какая-либо другая комбинация цветов.

Как видно, пиксели с фильтром зеленого цвета на массиве датчиков Байера наиболее чувствительны к свету. Кроме того, половина цветных фильтров в массиве Байера — зеленые, только четверть — синие, а оставшаяся четверть — «красные». Это делает наши сенсоры более чувствительными к середине видимого спектра, чем к его концам. Упомянутый выше датчик наиболее эффективен при свете чуть выше 500 нм.

Как только мы примем во внимание, что солнечный свет, фильтруемый атмосферой Земли, также ярче в средних видимых длинах волн, чем в крайних, должно стать ясно, почему наши глаза в ходе эволюции стали более чувствительными к этим средним частям видимого спектра и почему мы проектируем наши глаза. датчики камеры также будут наиболее эффективными на этих средних длинах волн.

Как показано на приведенном выше рисунке, солнечный свет наиболее силен на этих средних длинах волн, и наши глаза и камеры наиболее эффективны/чувствительны на этих же длинах волн. Таким образом, несмотря на то, что на маске Байера есть три разных цветных фильтра, мы не теряем полностью две трети света с достаточно эффективным датчиком.

Цвета, используемые в массивах фильтров Байера, имитируют человеческий глаз, где наши «красные» колбочки сосредоточены вокруг 565 нм, что является зеленовато-желтым, в отличие от наших «зеленых» колбочек, которые сосредоточены вокруг 540 нм, что является зеленым с всего лишь с примесью желтого оттенка. Наши «синие» колбочки имеют центр около 420 нм. Чтобы узнать больше о том, как система человеческого зрения и наши камеры создают «цвет» из той части спектра электромагнитного излучения, которую мы называем «светом», см.: Почему красный, зеленый и синий являются основными цветами света?

Нет жесткой границы между цветами фильтра, например, с фильтром, используемым 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 полностью черными, как при жестком обрезании. Скорее, зеленые объекты будут выглядеть более темными оттенками серого, чем красные объекты, которые в реальной сцене выглядят так же ярко.

Как и в случае с человеческим глазом, почти все фильтры Байера содержат в два раза больше «зеленых» пикселей, чем «красных» или «синих». Другими словами, каждый второй пиксель маскируется «зеленым», а оставшаяся половина делится между «красным» и «синим». Таким образом, датчик 20MP будет иметь примерно 10M зеленых, 5M красных и 5M синих пикселей. Когда значения яркости каждого пикселя интерпретируются блоком обработки камеры, разница между соседними пикселями, замаскированными разными цветами, используется для интерполяции значений красного, зеленого и синего ( что на самом деле соответствует примерно 480, 530 и 640 нанометрам ) . для каждого пикселя. Каждый цвет дополнительно взвешивается примерно до чувствительности человеческого глаза, поэтому «красный»

Процесс преобразования значений монохромной яркости каждого пикселя в интерполированное значение RGB для каждого пикселя называется демозаикой.. Поскольку большинство производителей камер используют для этого проприетарные алгоритмы, использование сторонних конвертеров RAW, таких как Adobe Camera RAW или DxO Optics, даст немного другие результаты, чем использование собственного конвертера RAW производителя. Некоторые типы сенсоров, такие как Foveon, имеют три слоя, чувствительных к цвету, наложенных друг на друга. Но производители утверждают, что такой датчик с тремя наложенными друг на друга 15-мегапиксельными слоями является 45-мегапиксельным датчиком. На самом деле такое расположение дает то же количество деталей, что и обычный байеровский датчик с маской примерно 30 МП. Проблема с датчиками типа Foveon, по крайней мере до сих пор, заключалась в более низком уровне шума в условиях низкой освещенности.

Так почему же большинство цифровых камер не используют фильтры CYM вместо фильтров RGB¹? Основной причиной является точность цветопередачи, определяемая человеческим восприятием различных длин волн света. Точно интерполировать значения цвета, используя значения соседних пикселей, при использовании маски CYM намного сложнее, чем при использовании маски «RGB». 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 выдержки, чтобы собрать больше света). И требования профессиональных фотографов — это то, что движет технологией, которая затем находит свое применение в продуктах потребительского уровня.

_{¹ За исключением трех цветовых фильтров для большинства камер «RGB» с маской Bayer, на самом деле это «синий с оттенком фиолетового», «зеленый с оттенком желтого» и что-то среднее между «желтым с оттенком зеленого» (что имитирует человеческий глаз) и «Желтый с большим количеством оранжевого» (что, кажется, легче реализовать для датчика CMOS).}

Были изготовлены голубо-пурпурно-желтые датчики, а также красно-зелено-голубые и несколько других вариантов.

Основная проблема заключается в том, что даже с датчиками RGB существует значительное перекрытие между спектральными характеристиками каждого из красителей, т.е. «зеленые» пиксели в определенной степени чувствительны к красному и синему свету. Это означает, что результаты требуют сложных вычислений для получения точных цветов, относительные отклики соседних красных и синих пикселей используются для оценки того, какая часть зеленого отклика действительно была результатом красного и синего света.

С CMY проблема намного хуже. По сути, вы обмениваете световую эффективность на точность цветопередачи. Это может быть хорошо для астрономической фотографии, где у вас не всегда есть четкие границы цвета, поэтому вы можете уменьшить цветовой шум за счет размытия, но это не очень хорошо для пейзажной или фэшн-фотографии.

Среди чипов RGB точный выбор фильтров зависит от производителя. Canon, например, использует слабые красители с широкой чувствительностью, чтобы добиться производительности при слабом освещении, но определенные используемые красители также настроены на различение цветов при флуоресцентном освещении, что приносит пользу армии спортивных и новостных фотографов, которые используют камеры Canon.

С другой стороны, Sony с A900 попыталась проникнуть на рынок профессиональной моды, обеспечив очень высокую точность цветопередачи. Массивы цветных фильтров, используемые в цифровых задниках среднего формата, настроены на получение приятных (хотя и не обязательно точных) оттенков кожи.

Причины, по которым производители камер остановились на массиве RGBG Bayer, вероятно, больше связаны с патентами, доступностью и стоимостью, чем с «точностью» цвета. В принципе, любой набор из трех подходящих, «ортогональных» (так сказать) цветов должен подойти для цветопередачи. С более совершенными датчиками и процессорами это должно быть еще проще.

Я сомневаюсь в заявлении о точности цвета RGB и CMY, потому что преобразования между RGB и CMYK выполняются все время для печати. Кроме того, до балансировки белого демозаика цветов в необработанных файлах не имеет ничего общего с фактическими желаемыми цветами. Если бы цвета были действительно «точными», фотографам не пришлось бы тратить столько времени на цветокоррекцию фотографий.

Эксперименты Fujifilm с различными датчиками (Super CCD, EXR CMOS, X-Trans) показывают, что только потому, что все остальные делают что-то определенным образом, не означает, что это обязательно лучший способ сделать это. Kodak также экспериментировала с различными цветовыми матрицами , но они не очень хорошо продвигали свои технологии и патенты.

Nikon Coolpix 5700, 5-мегапиксельная камера примерно 2002 года, похоже, является одной из последних камер, использующих цветовую матрицу CYGM . В Digital Photography Review говорится (выделено мной) :

Качество изображения превосходное, с отличным матричным замером, хорошим тональным балансом и цветопередачей (точной и яркой без искажения цветов) плюс разрешением выше среднего. Пурпурная окантовка уменьшилась, но общий вид изображения по-прежнему очень похож на Coolpix. Уровни шума хорошие, особенно по сравнению с другими пятимегапиксельными цифровыми камерами (на что указывает наше сравнение с Minolta DiMAGE 7i).

Несколько деталей качества изображения, которые мы обнаружили; бочкообразная дисторсия, обрезка светлых участков и артефакты Байера — это не те проблемы, которые влияют на повседневную съемку и не испортят ваше общее удовольствие от качества изображения 5700.