처리되지 않은 RAW 파일은 어떻게 생겼습니까?

사람들이 Lightroom 또는 Darktable과 같은 멋진 소프트웨어를 사용하여 RAW 파일을 사후 처리한다는 것을 알고 있습니다. 하지만 그렇지 않으면 어떻게해야합니까? RAW 파일은 어떻게 생겼 습니까?

dcraw 라는 도구가 있습니다.이 도구는 다양한 RAW 파일 형식을 읽고 그로부터 픽셀 데이터를 추출합니다. 실제로 많은 오픈 소스와 상용 RAW 변환 소프트웨어의 맨 아래에있는 원본 코드입니다.

내 카메라의 RAW 파일이 있는데 파일에서 문자 그대로의 스케일이없는 16 비트 값을 사용하여 이미지를 만들도록 지시하는 모드에서 dcraw를 사용했습니다. 지각 감마 (업로드 용으로 축소)를 사용하여 공유를 위해 8 비트 JPEG로 변환했습니다. 이것은 다음과 같습니다

클릭하면 확장되고 모니터가 괜찮다면 무언가에 대한 힌트를 볼 수 있지만 결과는 매우 어둡 습니다 .

동일한 RAW 파일에서 렌더링 된 카메라 외부 색상 JPEG는 다음과 같습니다.

(사진 크레디트 : 내 딸은 카메라를 사용하고 있습니다.)

결국 완전히 어둡지 않습니다. 정확히 모든 데이터가 숨겨지는 위치에 대한 자세한 내용은 심층적 인 질문에 의해 가장 잘 다루어 지지만 간단히 말하면 일반적인 화면의 8 비트 JPEG에서 사용할 수있는 어둡고 밝은 범위로 데이터를 확장하는 곡선이 필요합니다 .

다행히도 dcraw 프로그램에는 "유용하지만 여전히 거의 처리되지 않은 이미지로 변환되는 다른 모드가 있습니다. 가장 어두운 검정색과 가장 밝은 흰색의 레벨을 조정하고 데이터의 크기를 적절하게 조정합니다. 또한 화이트 밸런스를 자동으로 설정 하거나 RAW 파일에 기록 된 카메라 설정에서 설정할 수 있지만이 경우 처리를 최소화하려고 하므로 하지 말라고했습니다 .

센서의 포토 사이트와 출력의 픽셀 사이에는 여전히 일대일 대응이 있습니다 (다시 업로드하기 위해 크기를 줄 였지만). 이것은 다음과 같습니다

자, 이것은 분명히 이미지로 더 잘 인식됩니다. 그러나 우리가 이것을 확대하면 (여기서, 각 픽셀은 실제로 10 배 확대됩니다), 우리는 그것이 모두 ...

그 이유는 센서가 컬러 필터 배열로 덮여 있기 때문 입니다. 각각의 포토 사이트 크기에 작은 컬러 필터가 있습니다. 내 카메라는 Fujifilm 카메라이므로 다음과 같은 패턴의 Fujifilm 호출 "X-Trans"를 사용합니다.

흥미로운 특정 패턴에 대한 세부 사항이 있지만 전반적으로 그다지 중요하지는 않습니다. 오늘날 대부분의 카메라는 Bayer 패턴 (6 × 6이 아닌 2 × 2마다 반복) 이라는 것을 사용합니다 . 두 패턴 모두 빨간색 또는 파란색보다 녹색 필터 사이트가 더 많습니다. 사람의 눈은 그 범위의 빛에 더 민감하므로 더 많은 픽셀을 사용하면 노이즈가 적 으면서 더 자세하게 표현할 수 있습니다.

위의 예에서 가운데 ​​부분은 하늘의 패치입니다. 하늘색은 청록의 그늘입니다. RGB는 빨강이 많지 않은 파란색과 녹색이 많습니다. 따라서 어두운 점은 빨간색 필터 사이트입니다.이 영역은 해당 필터를 통과하는 파장에서 빛이 많지 않기 때문에 어둡습니다. 오른쪽 상단 모서리의 대각선 스트립은 짙은 녹색 잎이므로 모든 것이 약간 어둡지 만 녹색을 볼 수 있습니다 (이 센서 패턴으로 2 × 2의 큰 블록)는 해당 영역에서 상대적으로 가장 밝습니다.

따라서 어쨌든 카메라 외부 JPEG의 1 : 1 (전체 버전을 얻으려면 클릭하면 이미지의 한 픽셀이 화면의 한 픽셀이 됨) 섹션이 있습니다.

... 그리고 위의 빠른 회색조 변환과 같은 영역이 있습니다. X-Trans 패턴에서 떨림을 볼 수 있습니다.

실제로 배열에서 녹색에 해당하는 픽셀이 회색, 빨간색에서 빨간색, 파란색에서 파란색 대신 녹색 수준에 매핑되도록 픽셀을 채색 할 수 있습니다. 그것은 우리에게 :

... 또는 전체 이미지 :

녹색 캐스트는 매우 분명합니다. 빨간색 또는 파란색보다 2½ x 더 많은 녹색 픽셀이 있기 때문에 놀라운 것은 아닙니다. 각 3 × 3 블록에는 2 개의 빨간색 픽셀, 2 개의 파란색 픽셀 및 5 개의 녹색 픽셀이 있습니다. 이를 막기 위해 3x3 블록 각각을 단일 픽셀 로 만드는 매우 간단한 스케일링 프로그램을 만들었습니다 . 그 픽셀에서, 녹색 채널은 5 개의 녹색 픽셀의 평균이고, 적색 및 청색 채널은 대응하는 2 개의 적색 및 청색 픽셀의 평균이다. 그것은 우리에게 :

... 실제로 나쁘지 않습니다. 화이트 밸런스가 꺼져 있지만 의도적으로 조정하지 않기로 결정한 것은 놀라운 일이 아닙니다. 이미징 프로그램에서 "자동 화이트 밸런스"를 치는 것은 그것을 보상합니다 (처음에 dcraw가 설정하도록했을 때) :

카메라 및 RAW 처리 프로그램에서 사용되는보다 정교한 알고리즘과 비교할 때 세부 사항은 크지 않지만 기본 사항은 분명히 있습니다. 더 나은 접근 방식은 큰 블록을 사용하지 않고 각 픽셀 주위의 다른 값에 가중치를 부여하여 풀 컬러 이미지를 만듭니다. 일반적 으로 사진에서 색상 이 점진적 으로 변하기 때문에 픽셀 크기를 줄이지 않고 이미지가 풀 컬러 인 이미지를 만들 수 있습니다. 가장자리 아티팩트, 노이즈 및 기타 문제를 줄이기위한 영리한 트릭도 있습니다. 컬러 필터의 패턴이 타일 모자이크처럼 보이기 때문에이 프로세스를 "디모 자이 킹"이라고합니다.

나는이 견해 (내가 실제로 어떤 결정을 내리지 않고 프로그램이 자동으로 스마트하게 수행하지 않은 곳) 가 RAW 파일의 "표준 기본 모양"으로 정의되어 많은 인터넷 논쟁을 끝내고 있다고 가정합니다. 그러나 그러한 표준은 없습니다.이 특별한 "순진한"해석이 특별하다는 규칙은 없습니다.

그리고 이것이 유일한 출발점은 아닙니다. 모든 실제 RAW 처리 프로그램에는 로드시 새로운 RAW 파일에 적용 할 기본 기본 상태에 대한 자체 아이디어가 있습니다. 그들은 무언가 를해야 합니다 (그렇지 않으면 우리는이 게시물의 맨 위에 어둡고 쓸모없는 일을 할 것입니다). 그리고 일반적으로 그들은 내 간단한 수동 변환보다 더 똑똑한 일을합니다.

정말 큰 숫자 격자입니다. 다른 모든 것이 처리 중입니다.

나는 그것이 이미 mattdm에 의해 꽤 잘 대답되었다는 것을 알고 있지만,이 기사가 흥미로울 것이라고 생각했습니다 .

데이터 유전학 : 디지털 카메라 작동 방식

링크가 다운 된 경우 요약은 다음과 같습니다.

인간의 눈은 녹색 파장 영역의 색상에 가장 민감합니다 (우리의 태양이 녹색 영역에서 가장 강렬하게 방출된다는 사실과 함께).

카메라 아이 (CCD (Charge Coupled Device) 또는 CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor))는 색상이 아닌 빛의 강도에만 민감합니다.

광학 필터는 다양한 파장의 빛을 걸러내는 데 사용됩니다. 예를 들어 녹색 통과 필터는 녹색 빛만 통과시킵니다.

디지털 카메라에 사용되는 광학 필터는 개별 픽셀 센서의 크기이며 센서 배열과 일치하도록 격자로 배열됩니다. 빨강, 녹색 및 파랑 (원뿔 셀과 같은 종류) 필터가 사용됩니다. 그러나 우리의 눈은 녹색에 더 민감하기 때문에 Bayer 어레이 필터에는 빨강 및 파랑 픽셀마다 2 개의 녹색 픽셀 필터가 있습니다. Bayer 어레이에는 패턴과 같은 바둑판을 형성하는 녹색 필터가 있으며, 빨간색과 파란색 필터는 교대로 행을 차지합니다.

원래 질문으로 돌아 가기 : 처리되지 않은 RAW 파일은 어떻게 생겼습니까?

원본 이미지의 흰색 체크 무늬 격자는 검은 색으로 보입니다.

RAW 파일 후 처리를위한 고급 소프트웨어는 먼저 Bayer 필터를 적용합니다. 정확한 강도와 위치의 색상을 사용하면 실제 이미지와 비슷해 보입니다. 그러나 각 픽셀은 하나의 색상이기 때문에 Bayer 필터에서 RGB 그리드의 인공물이 여전히 존재합니다.

색상으로 구분 된 RAW 파일을 다듬는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 픽셀을 다듬는 것은 흐리게하는 것과 비슷하므로 너무 다듬는 것은 나쁜 일이 될 수 있습니다.

몇 가지 데모 방법이 여기에 간략하게 설명되어 있습니다.

가장 가까운 이웃 : 픽셀 (단색)의 값이 다른 색상의 이웃에 적용되고 색상이 결합됩니다. 이 프로세스에서 "새로운"색상은 생성되지 않으며 카메라 센서에서 원래 인식 된 색상 만 생성됩니다.

선형 보간 : 예를 들어 인접한 두 파란색 값의 평균을 계산하고 인접한 파란색 픽셀 사이의 녹색 픽셀에 평균 파란색 값을 적용합니다. 날카로운 모서리가 흐려질 수 있습니다.

2 차 및 3 차 보간 : 선형 보간과 유사하며 중간 색상에 대한 고차 근사치입니다. 더 많은 데이터 포인트를 사용하여 더 잘 맞습니다. linear는 색상 사이를 생성하기 위해 2, 3은 3, 4는 입방체 만 봅니다.

Catmull-Rom 스플라인 : 3 차와 비슷하지만 각 점의 기울기를 고려하여 중간 색상을 생성합니다.

반 코사인 : 보간법의 예로 사용되며 각 유사 색상 쌍 사이에 절반 코사인을 생성하고 그 사이에 매끄러운 곡선이 있습니다. 그러나이 기사에서 언급했듯이 색상 배열로 인해 Bayer 어레이에는 이점이 없습니다. 선형 보간과 동일하지만 계산 비용이 높습니다.

고급 사후 처리 소프트웨어는 더 나은 데모 프로세스 방법과 영리한 알고리즘을 제공합니다. 예를 들어, 색상 채널을 결합 할 때 선명한 가장자리 또는 고 대비 변화를 식별하고 선명도를 유지할 수 있습니다.

많은 사람들이 원시 파일이 단순히 카메라 센서에서 직접 픽셀 값의 배열이라고 생각합니다. 실제로 그러한 경우가 있으며 소프트웨어가 이미지를 해석 할 수 있도록 센서에 대한 정보를 제공해야합니다. 그러나 대부분의 소비자 용 카메라는 일반적으로 TIFF 파일 사양을 준수하는 "원시 파일"을 제공합니다 (일부 경우 색상이 꺼져있을 수 있음). 파일 확장자를 ".tif"로 변경하고 파일을 열 때 어떤 일이 발생하는지 확인할 수 있습니다. 다른 카메라 브랜드가 이것을 해결하는 방법에는 차이가 있기 때문에 여러분 중 일부는 좋은 사진을 찍을 것이라고 생각합니다.

"실제 원시 파일"대신 TIFF 파일이 좋은 솔루션입니다. TIFF 파일은 색상 당 16 비트를 가질 수 있습니다. 내가 아는 모든 카메라에 충분합니다.

Ed : 왜이 ​​답변이 다운 보트되었는지 궁금합니다. 정답은 본질적으로 정확합니다 (카메라 제조업체는 TIFF 구조체를 사용할 필요는 없지만 대부분은 그렇지 않습니다).

센서에서 곧바로 픽셀 배열에 관한 부분에 대해, 그런 것을 기대하는 것은 어리석지 않습니다. 그것이 소비자 카메라 시장 외부의 많은 센서가 작동하는 방식이기 때문입니다. 이 경우 센서를 설명하는 별도의 파일을 제공해야합니다.

그런데 "RAW"라는 단어는 처리되지 않은 센서 데이터를 얻는 것을 의미하기 때문에 사용됩니다. 그러나 카메라 제조업체는 실제 파일 대신 원시 형식의 구조적 형식을 사용하는 것이 합리적입니다. 이런 식으로 사진 작가는 정확한 센서 데이터를 알 필요가 없습니다.