Фильтр Байера

Материал из свободной русской энциклопедии «Традиция»
(перенаправлено с «Шаблон Байера»)
Перейти к: навигация, поиск
Массив элементов фильтра Байера

Фильтр Байера (шаблон Байера) — специальная архитектура системы цветных фильтров для фотосенсора. Представляет собой массив цветных (RGB) фильтров в ячейках однослойных матриц (фото), которыми накрыты фотодиоды матрицы, используемые в цифровой фотографии. Фильтр Байера назван в честь его создателя, доктора Брайса Э. Байера (англ. Bryce Bayer), сотрудника компании Kodak.[1] Фильтр используется в фотосенсорах цифровых фотоаппаратов, видеокамерах и сканерах для получения цветного изображения (технология цифровой цветной фотографии).

Массив фильтра состоит из 25 % красных элементов, 25 % синих и 50 % зелёных элементов. По этой причине его часто называют GRGB или RGBG.

Принцип работы[править]

Принцип действия элементов массива Байера

Фотосенсоры формируют изображение из предметных точек, каждая из которых проецируется на «цветные» фотодиоды пиксели ячеек фотосенсора. Т.к. пиксели ячеек накрыты фильтрами RGB, то каждая предметная точка попадает на пиксель с потерей 2/3 цветового спектра цветов (красного, зелёного и синего) и в итоге получаем, что для получения аналоговой точки на фотосенсоре требуется информация трех рядом расположенных предметных точек (если ячейка из трех пикселей RGB) (Т.н. цветовая модель) RGB. Обычно ячейки фильтра Байера содержат четыре «цветных» фотодиода. Откуда следует, что каждая ячейка матрицы воспринимает только 1/3 часть спектра предметной точки и для получения остальных 2/3 цветов предметной точки участвуют две рядом расположенные ячейки, в каждой из которых находятся по 1/3 недостающего цвета. Т.е. получается, что в формировании цветного изображения каждой предметной точки участвуют три ячейки фотосенсора с потерями 2/3 цветового потока в каждой.

2/3 недостающих цветов рассчитываются процессором камеры на основании данных, полученных из соседних предметных точек объекта и соседних ячеек фотосенсора (несущих информацию недостающих цветов соседних предметных точек). В результате (интерполяции по алгоритму demosaicing) формируются цвета с восстановленной цветовой яркостью. (Не идентичной объекту).[2]


В классическом фильтре Байера применяются светофильтры трёх основных цветов в следующем порядке:

 G  R
B  G 

При этом "цветных" фотодиодов зелёного цвета в каждой ячейке в два раза больше, чем фотодиодов других цветов, откуда видно, что составляющая зелёного цвета, полученная фотоматрицей равна половине спектра света [[RGB], соответственно - четверть красного и четверть — синего. Это принято в связи с особенностями человеческого глаза, который воспринимает зелёный цвет лучше остальных.

Поскольку в такой ситуации потеря информации о цвете становится особенно заметна в зоне зеленых цветов, был разработан модифицированный фильтр Байера (GREB-фильтр), в котором половина зелёных ячеек заменена светло-голубыми (изумрудными), что позволяет добится более точной цветопередачи.

Дебайеризация[править]

Поскольку фильтр Байера для каждого пикселя выдаёт только 1/3 цветовой информации, для восстановления «потерянных» данных используют алгоритмы, осуществляющие т. н. дебайеризацию. Простая билинейная интерполяция для этого не подходит, так как яркие объекты при этом приобретают цветную кайму. Производители цифровых фотоаппаратов и RAW-конвертеров используют собственные адаптивные алгоритмы, как правило, объявляемые производителем ноу-хау. Однако на деле содержательная часть алгоритма и настроек параметров подавляющего их большинства восходит к исходным текстам Open Source конвертера dcraw, о чём многие авторы программ-конвертеров (например, SilkyPix) честно упоминают в документации на программу.

Артефакты дебайеризации на примере женской причёски. Canon PowerShot A610 с использованием CHDK. Масштаб 1:1.
1. Цветные артефакты (SilkyPix Developer Studio).
2. Агрессивное применение белого цвета (внутрикамерная проявка).
3. Удачная дебайеризация (Adobe Camera RAW).

Альтернативы, достоинства, недостатки[править]

Подробнее см. Фотосенсор.
Подробнее см. Матрица (фото).
Подробнее см. RGBW-сенсоры.[3]

Другое расположение светофильтров[править]

Также иногда применяются CYGM-фильтры:

 C   Y 
 G   M 

Матрицы с фильтрами RGBW: RGBW pattern | RGBW #1 RGBW pattern | RGBW #2 RGBW pattern | RGBW #3


Фильтры RGBW в нормальных условиях панхроматического освещения дают бо́льшую светочувствительность, но худшую цветопередачу. На освещении, близком к монохроматическому, RGBW превосходит по всем параметрам сенсороы с RGB-фильтрами.

Альтернативы фильтру Байера[править]

Icons-mini-icon 2main.png Основная статья: Foveon X3-сенсор
Icons-mini-icon 2main.png Основная статья: 3CCD-сенсор

Трёхматричная система[править]

Альтернативой фильтру Байера является использование трёх матриц с системой дихроичных зеркал или дихроичных призм (3CCD-сенсор). Зеркала раскладывают свет на составляющие (красный, зелёный, синий), после чего каждая из составляющих направляется на свою матрицу. Такая конструкция применяется в некоторых видеокамерах, но не встречается в фотоаппаратах. Отсутствие фильтров Байера исключают необходимость инетерполяции при АЦП изображения.[4]

Многослойные фотосенсоры[править]

Проблемы, присущие фильтрам Байера, призвано решить новое поколение цифровых светочувствительных фотосенсоров — Foveon X3-сенсоры компании Foveon, в которых каждый пиксель состоит из трёх слоев, каждый из которых воспринимает свой цвет. При этом каждая предметная точка формируется в получаемом изображении с набором компонентов цветов RGB c соотношением 1:1 (Получаем аналоговое изображение). Этим фотосенсорам принадлежит будущее.

Пример применения метода Байера[править]

Сфотографируем исходный объект (для наглядности его часть увеличена):

Bayer filter source.jpg Bayer filter cropped.jpg


При этом получаются три цветовые составляющие:

  Bayer filter main..jpg  
   
Bayer filter red.jpg| Bayer filter green.jpg| Bayer filter blue.jpg
   
  Bayer filter all.jpg  

Таким образом, мы получили изображение, каждый пиксель которого содержит только одну цветовую составляющую одной из предметных точек (1/3 аналогового сигнала), спроектированных на него объективом. И только 4 предметных точек, рядом расположенных и спроектированных объективом на блок пикселей RGGB, приближенно формируют полный набор RGB 1-й усредненной предметной точки. Далее, процессор камеры должен, используя специальные математические методы интерполяции, рассчитать для каждой точки недостающие цветовые составляющие. В результате получается следующее изображение:

Bayer filter reconstructed.jpg

Как видно на картинке, это изображение получилось более размытым, чем исходное. Такой эффект связан с потерей части информации в результате работы фильтра Байера. Для исправления процессор фотоаппарата должен повысить чёткость изображения. Процесс искусственного повышения чёткости называется Sharpening. Дополнительно, в этот момент процессор может применить и другие операции: изменить контрастность, яркость, подавлять цифровой шум и т. д. в зависимости от модели аппарата. Получение более четких изображений в первую очередь достигается увеличением количества пикселей сенсора, что уменьшает размытость его. Так как вычислительная мощность процессора фотоаппарата ограничена, многие фотографы предпочитают делать эти операции вручную на персональном компьютере. Чем дешевле фотоаппарат, тем меньше возможностей повлиять на эти функции. В профессиональных фотокамерах они отсутствуют совсем, либо их можно выключить.

В основном модели профессиональных и полупрофессиональных цифровых фотоаппаратов позволяют фиксировать оптическое изображение в т. н. «сыром» RAW-формате, где изображение записывается в виде сигналов яркости в каждом диоде (пикселе), то есть в черно-белом виде, не неся никакой цветовой формы, и в файл записываются данные, полученные напрямую с матрицы, которые после АЦП формируют изображение в любом виде на компьютере, обладающем намного большей вычислительной мощностью и возможностями ручного управления параметрами преобразований. В любом случае после АЦП получить аналоговое или аналогичное изображение не возможно в силу потери 2/3 аналогового сигнала каждой предметной точки до и после АЦП.[5]

См. также[править]

Сноски[править]