Pages Menu
TwitterRssFacebook
Categories Menu

Bayer, interpolacija i razlučivost

Razlučivost boje

bayer-fotografija

Sl. 1: Ljudski vidni sustav sve boje koje doživljavamo uglavnom gradi od svega tri osnovne boje: crvene, zelene i plave. Stoga su i u fotografiji u boji u uporabi filtri koji će od svih valnih duljina svjetla izdvojiti samo te tri boje i zabilježiti njihove intenzitete (vidi: Kanali boja).

Fotodiode osjetnika slike digitalnog fotoaparata (eng. image sensor ili imaging sensor) ne mogu očitavati kompleksne karakteristike boje svjetla, već samo intenzitet svjetla.

Kod većine današnjih osjetnika slike boja se detektira pomoću mozaika crvenih, zelenih i plavih filtara (kao što je kod sustava filtara Bayer (2)) koji su smješteni ispred fotodioda osjetnika slike.

Rezultat takvog filtriranja bit će tri crnobijele fotografije čijim kombiniranjem ćemo dobiti fotografiju u boji.

Od ukupnog broja fotodioda na osjetniku slike (koji ima filtar Bayer) jedna je četvrtina fotodioda s plavim, a jedna četvrtina s crvenim filtrima. Zeleni filtri filtriraju svjetlo za dvostruko više fotodioda jer je naš vidni sustav osjetljiviji na nijanse zelene boje.

Fotodiode osjetnika slike pri eksponiranju bilježe informacije o intenzitetu tih triju osnovnih boja (3, 4 i 5) pa je pri obradi fotografije potrebno obaviti pretvorbu tih pojedinačnih informacija u što prirodniju boju svakog piksela (eng. demosaicing).

Osim podatka o boji ovim se proračunima određuje i nivo svjetline svakog piksela na fotografiji (što je važno za doživljaj cjeline slike). Kod proračuna su u uporabi postupci interpolacije vrijednosti, odnosno izračuna neke nove vrijednosti na temelju postojećih vrijednosti. To je postupak s kojim se često susrećemo u digitalnoj obradi fotografija. Uobičajeni je postupak da sustav proračunava vrijednost nekog piksela uzimajući u obzir vrijednosti okolnih piksela.

Budući da fotodiode na osjetniku slike zamjećuju samo jači ili slabiji intenzitet svjetla, što u konačnici daje bijelu, crnu ili neku nijansu sive boje (6, 7 i 8), boja svakog piksela buduće digitalne fotografije proračunava se na temelju informacija iz susjednih piksela kroz složene obrasce analogija (sličnosti). Primjerice, ako su neke susjedne fotodiode zabilježile isti intenzitet svjetla u crvenoj, zelenoj i plavoj boji, piksel na fotografiji je najvjerojatnije neka nijansa sive (10), bijele (9) ili crne boje.

Ako je pak, primjerice, zeleni susjedni piksel mnogo slabijeg intenziteta, plavi susjed također, a crveni maksimalnog intenziteta, piksel na fotografiji (a i njegovi susjedi) najvjerojatnije je crvene boje (11).

Takvi su postupci pri obradi unaprijed definirani različitim algoritmima, pa neki digitalni fotografski sustavi to rade bolje, a neki lošije. Ako je digitalna fotografija pohranjena kao datoteka u formatu RAW, proračun boja može se obaviti i u naknadnoj obradi specijaliziranim softverom (što može dati rezultate s bogatijim prostorom boja (vidi: Prostor boja)).

Foveon osjetnik slike

Temeljni razlog uporabe sustava Bayer je cijena izrade osjetnika slike. No nisu svi proizvođači fotoaparata usmjereni na kompromisna rješenja.

Sigma je jedan od proizvođača koji je na tržište izbacio fotoaparate SD serije koji imaju osjetnik slike u kojem su integrirana tri osjetnika. Ti fotoaparati se prodaju kao fotoaparati od, primjerice, 46 MP, iako ćete zapravo imati fotografiju od 15 i kusur MP. Onaj podatak od 46MP odnosi se na količinu podataka za boju. U konačnici, kažu, dobit ćemo realistične, bogate boje koje fotoaparati s Bayer sustavima ne mogu proizvesti. Cijena ovih fotoaparata s Foveon osjetnikom slike nije mala, no tako je to u težnji za beskompromisnom kvalitetom.

bayer-foveon-fotografija

Sl. 2: Foveon osjetnik slike ima tri zasebna osjetnika slike (12 i 3), dok osjetnik slike s filtrom Bayer (4) ima samo jedan osjetnik slike (5).

Napomena: skeneri za skeniranje analognih fotografija imaju sustav s tri posebna CCD osjetnika slike što će dati sličnu informaciju o bojama (kao što je to kod Foveon sustava) na temelju koje će se digitalizirati boja.

Objavio – 10. lipnja 2016. – Edukacija, Teorija