흑백에 대한 데모 알고리즘이 유용합니까?

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디 모자 이싱의 주요 목적이 가능한 한 정확하게 색상을 복구하는 것이라면 "흑백 만"데모 알고리즘에 어떤 이점이 있습니까? 즉, 먼저 색상을 복구 한 다음 흑백을 변환하는 대신 RAW 파일을 흑백으로 직접 변환하는 것이 더 좋을까요?

특히 이미지 품질 (예 : 다이나믹 레인지 및 선명도)에 관심이 있습니다. 관련 메모에서 흑백 변환에 가장 일반적으로 사용 가능한 데모 알고리즘은 무엇입니까?

black-and-white algorithms demosaicing

— 라스 코토 프
소스

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색상은 색상 베이어 센서에서 생성 된 RAW 이미지의 본질적인 요소입니다. 그레이 스케일로 변환 할 때의 문제는 주어진 픽셀에서 단일 색상에 대해서만 휘도가 있다는 것입니다. 각 픽셀을 광도 값으로 취급하거나 색상 값으로 취급하더라도 각 픽셀은 노출시 픽셀에 입사 한 총 광도의 약 1/3만을 나타냅니다. "Demosaicing"은 그레이 스케일 이미지에는 실제로 필요하지 않지만 이상적인 그레이 스케일 이미지를 얻으려면 베이어 없이

— jrista

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컬러 카메라를 사용할 때 흑백 변환에 이상적인 디 모자이크 알고리즘은 무엇입니까? 다른 고급 데모 알고리즘은 색상 모아레 및 기타 색상 관련 아티팩트를 최소화하도록 설계되었습니다. B & W 만 신경 쓰면 표준 2x2 픽셀 보간이 가장 자세하게 유지됩니다.

— jrista

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@jrista 왜 순진한 보간법이 밝기와 강도 변화를 구별하려고하는 고급 알고리즘 중 하나보다 더 자세한 정보를 유지하는지 잘 모르겠습니다. 어떤 경우에도 변환 방법에 따라 컬러 아티팩트가 흑백 이미지로 나타날 수 있습니다.

— 매트 그럼

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글쎄, 나는 주로 AHDD를 기반으로하고 있다고 생각합니다. 이는 세부 사항을 부드럽게하는 경향이 있습니다. 최소한 Lightroom에서의 구현은 Canon DPP에서 사용하는 알고리즘보다 약간 더 부드러운 결과를 생성합니다.이 알고리즘은 더 간단한 디 모자 이싱 알고리즘에서 매우 선명하고 선명한 결과를 생성합니다 (기본 2x2만큼 단순하지는 않지만)

— jrista

"컬러 디 모자 이싱 방법 비교"(Olivier Losson, Ludovic Macaire, Yanqin Yang) 는 다양한 디 모자이크 알고리즘에 대해 자세히 설명합니다. 색상을 디코딩하는 것만이 아니라, 더 나은 알고리즘은 모든 주변 정보를 고려 하여 각 픽셀에서 최상의 결과를 얻습니다. 전용 그레이 스케일 디코더가 더 잘할 수 있다고 확신하지 않습니다.

— Mark Ransom

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변환기가 이미지를 생성하기 위해 R, G, B 픽셀 세트 중 하나만 사용하지 않으면 RAW 파일을 흑백으로 직접 변환 할 수있는 방법이 없습니다. 이 접근 방식은 상당한 해상도 손실을 초래합니다.

흑백으로 변환 할 때 해상도를 잃지 않으려면 모든 RG 및 B 픽셀을 사용해야합니다. 즉, 색상 계산을 수행해야 함을 의미합니다.이 시점에서 고급 색상 데모 사이 싱 알고리즘 중 하나를 사용한 다음 변환 결과는 흑백입니다.

— 맷 그럼
소스

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단색을 추출하여 쿼드의 가중 평균없이 해상도의 절반을 반으로 줄이면 흑백 카메라에 녹색 또는 빨간색 또는 파란색 필터를 배치하는 것처럼 회색조 이미지가 예상되지 않습니다. 그리고 철학적 인 질문 : 각 축을 2로 나누고 Mp 카운트를 4로 줄입니다. 나는 이것을 절반 해상도라고 부릅니다. 그러나 축당 sqrt (2) / 2 Mp count "half resolution"이라고 부르는 것 같습니다. 기술적으로 올바른 정의는 무엇입니까? 해상도가 해석 할 수있는 경우 회전 불균형을 유지하려는 2D 시스템에서 너비 / 2 및 높이 / 2는 절반 해상도입니까?

— Michael Nielsen

해상도에 대한 내 견해의 확장 Mp는 해상도가 아니라 사진 마케팅 번호라고 생각합니다. 이미지 프로세싱 엔지니어로서 해상도는 w X h로 주어진다.

— Michael Nielsen

@MichaelNielsen "예상 그레이 스케일 이미지"는 무엇입니까? 그레이 스케일로 변환하는 방법에는 여러 가지가 있지만 질문에 동일한 가중치 접근 방식을 지정하지 않았습니다. 둘째, 선형 검출기가 있고 샘플 수를 절반으로 줄이면 분해능, 즉 감지 가능한 최대 세부 정보 양이 절반으로 줄어들면 루트 2의 계수로 줄었다 고 말할 수 없습니다. 2D 필드의 감지기 (예 : 이미지 센서)가 있고 양방향으로 샘플 수를 절반으로 줄인 경우 1/4을 남겨두면 해상도가 4 배 줄어든 것으로 나타납니다.

— Matt Grum

x 또는 y 축만 절반으로 줄이면 각 방향에서 다른 해상도를 가지므로 Mp로 총 해상도를 계산하고 단일 요소 "/ 2 해상도"를 계산하는 기능을 무효화 할 수 있습니다. Ofc. 렌즈의 해상도는 동일하지 않지만 센서 제조업체는 오늘날 픽셀이 2 차 및 제곱이므로 양방향에서 동일한 해상도를 제공한다는 것을 자랑스럽게 생각합니다. 이는 640x = 480y의 해상도를 의미합니다. 픽셀 번호 자체가 아무 의미가 없는지보십시오. 해상도 640 480 같은 해상도

— 마이클 닐슨

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그레이 스케일 : 나는 동등한 가중치를 말하지 않았다. 그리고 그레이 스케일 버전이 많이 있다는 것을 알고 있지만 OP에 의해 R, G 또는 B가 예상되는 것 중 하나가 아니라는 것을 확신 할 수 있습니다. 가장 가능성이 높은 것은 0.11 * b + 0.59 * g + .3 * r 버전입니다.

— Michael Nielsen

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이미지를 흑백으로 변환하더라도 데모 알고리즘이 필요합니다.

그 이유는 매우 간단합니다. 그렇지 않으면 모든 곳에서 하위 픽셀 아티팩트를 얻을 수 있습니다. 센서로 기록 된 이미지가 매우 지저분하다는 것을 알아야합니다. Wikipedia 의 샘플을 살펴 보겠습니다 .

이제 우리는 데모를 수행하지 않고 RAW를 그레이 스케일로 변환한다고 상상해보십시오.

그레이 스케일

글쎄 ... 블랙홀이 보입니까? 빨간 픽셀은 배경에서 아무것도 등록하지 않았습니다.

이제 데모 된 이미지를 회색조 (왼쪽)로 변환 한 것을 비교해 보겠습니다.

정상 대 깨진

기본적으로 디테일은 잃지 만 이미지를 견딜 수 없게 만드는 많은 유물 이 손실됩니다 . 흑백 바이 패스 데모는 흑백 변환이 수행되는 방식으로 인해 대비가 많이 떨어집니다. 마지막으로 기본 색상 사이에있는 색상의 음영은 예상치 못한 방식으로 표현 될 수 있지만 빨간색과 파란색의 큰 표면은 3/4 공백으로 표시됩니다.

나는 그것이 단순화라는 것을 알고 있으며, 단순히 흑백으로의 RAW 변환에서보다 효율적인 알고리즘을 만드는 것을 목표로 할 수 있지만, 요점은 다음과 같습니다.

흑백 사진에서 올바른 회색 음영을 생성하려면 계산 된 컬러 이미지가 필요합니다.

같은 - 흑백 사진 작업을 수행하는 가장 좋은 방법은 완전 컬러 필터 어레이를 제거하는 것입니다 라이카 Monochrom에서 한 - 하지 원시 변환을 변경하여. 그렇지 않으면 아티팩트 또는 잘못된 회색 음영이 발생하거나 해상도가 떨어지거나이 모든 것이 사라집니다.

여기에 RAW-> 바이어-> 흑백 변환은 이미지를 향상시키고 편집 할 수있는 훨씬 더 많은 옵션을 제공하며, 전용 센서 구성으로 전복 될 수있는 매우 뛰어난 솔루션을 제공합니다. 그렇기 때문에 프로세스 어딘가에 데모로 돌아 가지 않는 전용 B & W RAW 컨버터가 보이지 않습니다.

— 마르신 울니
소스

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베이어 필터가 장착 된 머신 비전 카메라는 그레이 스케일 이미지를 직접 제공 할 수 있지만 데모 샘플링, YUV로 변환 및 V 채널 (보통 적어도 사용하는 것) 만 전송하면됩니다. 그들이이 색상 재구성을 우회하여 더 좋은 방법을 가졌다면 끊임없이 프레임 속도를 추진하고 있기 때문에 (예를 들어 내가 사용하는 일반적인 카메라는 100FPS를 실행합니다).

색상 기반 데모 색상을 무시하려면 해상도의 절반과 가중치가 각 2x2 쿼드의 평균에 가까울 수 있지만 전체 해상도를 원할 경우 가장자리를 더 잘 보존하는 일반적인 색상 데모 색상 알고리즘을 사용하는 것이 좋습니다. 우리가 그레이 스케일을 원한다는 것을 알고 있다면 시작부터 흑백 카메라를 얻을 수 있습니다. 우리가 특정 컬러를 찾으면 컬러 필터를 때립니다.이 설정은 이미지 품질이 훨씬 뛰어나 해상도 오버 샘플링의 필요성을 줄여서 더 큰 픽셀의 빠른 저해상도 센서를 사용하여 더 나은 이미지를 제공합니다.

— 마이클 닐슨
소스

"YUV로 변환하고 V 채널 만 전송": Y는 휘도 채널이므로 반드시 Y 채널을 전송해야합니다.

— TopCat

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Bayer 레이어의 각 픽셀 웰에 대한 컬러 필터의 효과는 렌즈에 컬러 필터를 사용하여 흑백 필름을 촬영하는 것과 동일합니다. 촬영중인 장면에서 다양한 컬러의 그레이 레벨 관계를 변경합니다. 장면의 모든 색상에 대해 정확한 휘도 레벨을 얻으려면 각 픽셀의 신호를 디 모션해야합니다. 다른 사람들이 언급했듯이, Bayer 레이어가없는 센서는 데모 할 필요가없는 단색 이미지를 생성합니다. 렌즈의 혼동 원이 각 픽셀의 너비와 같거나 작 으면 이미지 선명도가 더 좋아집니다.

실제로 Canon의 DPP (Digital Photo Professional)를 사용하여 RAW 파일을 흑백으로 변환하는 몇 가지 사항을 발견했습니다.

화이트 밸런스 조정은 대비 조정과 동일한 방식으로 전체 감지 휘도의 변화에 영향을 줄 수 있습니다. 따라서 명암을 미세 조정하는 데 사용할 수 있습니다.
화이트 밸런스는 또한 장면에서 다른 색상의 상대 광도에 영향을 미칩니다. "오렌지", "노란색", "빨간색"등의 필터 효과를 미세 조정하는 데 사용할 수 있습니다. 빨강이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 보이며 2500K에서 10000K보다 훨씬 더 어둡습니다. 놀랍게도, 적어도 나에게, 푸른 색조는 그 반대를 보여주지 않는다는 것입니다.
실제적인 모든 목적을 위해 흑백 사진에는 색차 노이즈가 없으므로 "0"으로 남겨 둘 수 있습니다.
선명하지 않은 마스크 도구는 간단한 "선명도"슬라이더보다 선명도를 훨씬 더 많이 제어합니다. 특히 이미지에 "따뜻한"픽셀 또는 "핫"픽셀이 적은 경우에는 강조하지 않고 전체적인 선명도를 높일 수 있습니다.

아래는 EF 70-200mm f / 2.8L IS II 렌즈와 Kenco C-AF 2X Teleplus Pro 300 텔레 컨버터를 사용하여 Canon 7D에서 동일한 노출로 촬영 한 두 가지 버전입니다. 이미지가 1000X1000 픽셀로 잘 렸습니다. 첫 번째는 아래에 표시된 카메라 설정을 사용하여 변환되었습니다. 두 번째는 스크린 샷에 표시된 설정으로 편집되었습니다. RAW 탭 외에도 색수차 값 99와 같이 휘도 노이즈 감소 설정 2가 적용되었습니다.

문-수정되지 않음