Apakah algoritma demosaic untuk hitam dan putih bermanfaat?

11

Mengingat bahwa tujuan utama dari demosaicing adalah untuk memulihkan warna seakurat mungkin, apakah akan ada keuntungan untuk algoritma demografis "hanya hitam dan putih"? Artinya, alih-alih memulihkan warna terlebih dahulu dan kemudian mengkonversi hitam dan putih, mungkinkah lebih baik untuk mengkonversi file RAW langsung menjadi hitam dan putih?

Saya sangat tertarik dengan kualitas gambar (mis. Rentang dinamis dan ketajaman). Pada catatan terkait, algoritma demosaicing umum manakah yang paling cocok untuk konversi hitam dan putih?

black-and-white algorithms demosaicing

— Lars Kotthoff
sumber

2

Warna adalah faktor intrinsik dari gambar RAW yang dibuat dari sensor color bayer. Masalah untuk mengubahnya menjadi skala abu-abu adalah bahwa Anda hanya memiliki pencahayaan untuk satu warna pada setiap piksel yang diberikan. Tidak masalah jika Anda hanya memperlakukan setiap piksel sebagai nilai luminance, atau memperlakukannya sebagai nilai warna, setiap piksel hanya mewakili sekitar 1/3 dari total luminance yang terjadi pada piksel pada saat paparan. "Demosaicing" benar-benar tidak perlu untuk gambar skala abu-abu, namun untuk mendapatkan gambar skala abu-abu yang ideal Anda ingin menggunakan sensor skala abu-abu ... tanpa bayer sama sekali!

— jrista

1

Adapun algoritma demosaicing yang ideal untuk konversi B&W saat menggunakan kamera warna ... Saya akan mengatakan bentuk paling sederhana, interpolasi quad standar Anda. Banyak algoritma demosaicing lebih maju lainnya dirancang untuk meminimalkan moire warna dan artefak terkait warna lainnya. Jika yang Anda pedulikan adalah B&W, maka interpolasi standar 2x2 piksel akan mempertahankan detail paling banyak.

— jrista

2

@ Christa Saya tidak yakin mengapa interpolasi naif akan mempertahankan lebih detail daripada salah satu algoritma yang lebih maju yang mencoba untuk membedakan antara perubahan kecerahan dan intensitas. Dalam artefak warna apa saja kasus dapat muncul dalam gambar hitam dan putih juga tergantung pada bagaimana konversi dilakukan.

— Matt Grum

1

Yah, saya kira saya mendasarkan bahwa terutama dari AHDD, yang cenderung melunakkan detail. Setidaknya, implementasi di Lightroom menghasilkan hasil yang sedikit lebih lembut daripada algoritma yang digunakan oleh Canon DPP, yang menghasilkan hasil yang sangat tajam dan tajam dari algoritma demosaicing sederhana (walaupun saya kira tidak sesederhana 2x2 dasar Anda.)

— jrista

"Perbandingan metode demosaicing warna" (Olivier Losson, Ludovic Macaire, Yanqin Yang) membahas banyak detail tentang berbagai algoritma mosaik. Ini bukan hanya masalah decoding warna, algoritma yang lebih baik memperhitungkan semua informasi di sekitarnya untuk mendapatkan hasil terbaik pada setiap piksel. Saya tidak yakin dekoder grayscale khusus dapat melakukan lebih baik.

— Mark Ransom

8

Tidak ada cara untuk mengkonversi file RAW secara langsung menjadi hitam dan putih tanpa memulihkan warna terlebih dahulu, kecuali jika konverter Anda hanya mengambil satu dari set R, G, B pixel untuk menghasilkan gambar. Pendekatan ini akan menghasilkan hilangnya resolusi yang substansial.

Agar tidak kehilangan resolusi saat mengkonversi ke hitam dan putih Anda harus menggunakan semua piksel RG dan B, yang secara tersirat berarti perhitungan warna harus dilakukan, pada titik mana Anda mungkin juga menggunakan salah satu algoritma demosaicing warna canggih, dan kemudian mengkonversi hasilnya menjadi hitam dan putih.

— Matt Grum
sumber

1

setengah resolusi tanpa rata-rata tertimbang paha depan dengan mengekstraksi satu warna tidak akan menjadi gambar skala abu-abu yang diharapkan karena akan seperti menempatkan filter hijau atau merah atau biru pada kamera monokrom. Dan pertanyaan filosofis: membagi setiap sumbu dengan 2, mengurangi jumlah MP dengan 4. Saya akan menyebut resolusi setengah ini. Tetapi Anda tampaknya memanggil sqrt (2) per sumbu / 2 Mp hitung "setengah resolusi". Definisi mana yang secara teknis benar? Jika resolusi adalah kemampuan untuk menyelesaikan, maka lebar / 2 dan tinggi / 2 adalah setengah resolusi dalam sistem 2D di mana Anda ingin mempertahankan invarian rotasi?

— Michael Nielsen

perpanjangan pandangan saya tentang resolusi. Saya pikir Mp bukan resolusi, itu adalah nomor pemasaran fotografi. Sebagai insinyur pengolah gambar, resolusi diberikan sebagai w X h.

— Michael Nielsen

@MichaelNielsen Apa "gambar skala abu-abu yang diharapkan"? Ada banyak metode berbeda untuk dikonversi ke skala abu-abu, pertanyaannya tidak menentukan pendekatan bobot yang sama. Kedua, jika Anda memiliki detektor linier dan mengurangi separuh jumlah sampel, kekuatan penyelesaian, yaitu jumlah maksimum detail yang dapat dideteksi akan terbelah dua, Anda tidak akan mengatakan itu dikurangi oleh faktor root 2. Dari sini masuk akal bahwa jika Anda memiliki bidang detektor 2D (seperti sensor gambar) dan membagi dua jumlah sampel di kedua arah, membuat Anda dengan seperempat, Anda akan mengatakan resolusi berkurang dengan faktor 4.

— Matt Grum

jika Anda hanya membagi dua sumbu x atau y, Anda memiliki resolusi berbeda di setiap arah sehingga mengalahkan kemampuan untuk menghitung resolusi total dalam hal Mp dan menghitung faktor tunggal "/ 2 resolusi". Ofc. Lensa juga tidak memiliki resolusi yang sama, tetapi produsen sensor cukup bangga mengumumkan bahwa saat ini piksel mereka kuadratik dan persegi, sehingga menghasilkan resolusi yang sama di kedua arah, ini berarti resolusi 640x = 480y. Lihat bagaimana jumlah piksel itu sendiri tidak berarti apa-apa. Resolusi 640 adalah resolusi SAMA sebagai 480.

— Michael Nielsen

2

Skala abu-abu: Saya tidak mengatakan bobotnya sama. Dan saya tahu ada banyak versi skala abu-abu yang berbeda, tetapi saya dapat bertaruh Anda bahwa R, G atau B bukan salah satu yang diharapkan oleh OP. Kemungkinan tertinggi adalah versi 0.11 * b + 0.59 * g + .3 * r.

— Michael Nielsen

8

Anda membutuhkan algoritme demosaic bahkan jika Anda mengonversi gambar ke B&W.

Alasan untuk itu cukup sederhana - jika tidak Anda akan mendapatkan artefak sub-pixel di semua tempat. Anda perlu menyadari bahwa gambar yang direkam oleh sensor cukup berantakan. Mari kita lihat contoh dari Wikipedia :

demosaicing

Sekarang bayangkan kita tidak melakukan demosaicing dan hanya mengubah RAW menjadi abu-abu:

abu-abu

Nah ... Anda melihat lubang hitam? Pixel merah tidak mendaftarkan apa pun di latar belakang.

Sekarang, mari kita bandingkan dengan gambar yang didemosaurus yang dikonversi ke skala abu-abu (di sebelah kiri):

normal vs rusak

Anda pada dasarnya kehilangan detail, tetapi juga kehilangan banyak artefak yang membuat gambar agak tak tertahankan. Gambar yang mem-bypass demosaicing juga kehilangan banyak kontras, karena cara konversi B&W dilakukan. Akhirnya nuansa warna yang berada di antara warna-warna primer mungkin diwakili dalam cara yang agak tak terduga, sementara permukaan besar merah dan biru akan berada di 3/4 kosong.

Saya tahu ini penyederhanaan, dan Anda mungkin bertujuan membuat algoritma yang sederhana: lebih efisien dalam konversi RAW ke B&W, tetapi poin saya adalah:

Anda perlu gambar warna yang dikomputasi untuk menghasilkan nuansa abu-abu yang benar dalam foto B&W.

Cara yang baik untuk melakukan fotografi B&W adalah dengan menghapus array filter warna sepenuhnya - seperti yang Leica lakukan di Monochrom - bukan dengan mengubah konversi RAW. Kalau tidak, Anda akan mendapatkan artefak, atau warna abu-abu palsu, atau menjatuhkan resolusi atau semua ini.

Tambahkan ke fakta ini bahwa konversi RAW-> Bayer-> B&W memberi Anda lebih banyak opsi untuk meningkatkan dan mengedit gambar, dan Anda mendapatkan solusi yang sangat bagus yang hanya dapat digulingkan oleh konstruksi sensor khusus. Itulah mengapa Anda tidak melihat konverter B&W RAW khusus yang tidak akan jatuh kembali ke demosaicing di suatu tempat dalam proses.

— MarcinWolny
sumber

1

Kamera visi mesin dengan filter bayer dapat memberikan gambar skala abu-abu secara langsung tetapi melakukan ini dengan demosaicking, mengkonversi ke YUV, dan mengirimkan hanya saluran V (yang biasanya saya gunakan setidaknya). Jika mereka memiliki cara yang lebih baik dengan melewati rekonstruksi warna ini, saya pikir mereka akan melakukannya, karena mereka terus-menerus mendorong framerate (kamera khas yang saya gunakan berjalan 100FPS misalnya).

Jika mengabaikan demosaicking berbasis warna itu bisa setengah resolusi dan rata-rata tertimbang masing-masing 2x2 quad, tetapi jika Anda ingin resolusi penuh lebih baik menggunakan algoritma demosaicking warna normal yang mencoba untuk menjaga tepi lebih baik. Jika kita tahu kita ingin skala abu-abu, kita hanya mendapatkan kamera monokrom dari awal, menampar filter warna jika kita mencari warna tertentu, karena pengaturan ini jauh lebih unggul dalam kualitas gambar, mengurangi kebutuhan untuk resolusi berlebihan, yang pada gilirannya memungkinkan penggunaan sensor resolusi rendah cepat dengan piksel lebih besar, yang pada gilirannya memberikan gambar yang lebih baik.

— Michael Nielsen
sumber

Anda menulis: "mengonversi ke YUV, dan hanya mengirim saluran V" Tentunya maksud Anda mengirim saluran Y, karena Y adalah saluran luminance.

— TopCat

1

Efek dari filter warna pada setiap piksel di lapisan Bayer sama dengan memotret film B&W dengan filter warna di atas lensa: itu mengubah hubungan tingkat abu-abu dari berbagai warna dalam adegan yang sedang difoto. Untuk mendapatkan tingkat pencahayaan yang akurat untuk semua warna dalam adegan, sinyal dari setiap piksel harus didemosa. Seperti yang telah disebutkan orang lain, sensor tanpa lapisan Bayer akan menghasilkan gambar monokrom yang tidak perlu didemosiasikan. Ini akan menghasilkan ketajaman gambar yang lebih baik jika lingkaran kebingungan dari lensa sama dengan atau kurang dari lebar setiap piksel.

Secara praktis, saya perhatikan beberapa hal mengonversi file RAW ke monokrom menggunakan Digital Photo Professional (DPP) Canon.

Penyesuaian White Balance dapat memengaruhi perubahan pencahayaan yang dirasakan secara keseluruhan dengan cara yang sama seperti penyesuaian kontras. Dengan demikian, dapat digunakan untuk menyempurnakan kontras.
Keseimbangan Putih juga akan memengaruhi luminositas relatif dari berbagai warna dalam pemandangan. Ini dapat digunakan untuk menyempurnakan aplikasi efek filter "Oranye", "Kuning", "Merah", dll. Merah tampaknya menjadi yang paling terpengaruh oleh ini dan jauh lebih gelap di 2500K daripada di 10000K. Anehnya, setidaknya bagi saya, adalah bahwa nada biru tidak menunjukkan kebalikannya.
Karena untuk semua tujuan praktis tidak ada suara chrominance dalam foto B&W, maka dapat dibiarkan pada "0".
Alat topeng unsharpen akan memberikan lebih banyak kontrol atas ketajaman daripada slider "Ketajaman" yang lebih sederhana. Terutama jika Anda memiliki beberapa piksel "panas" atau "panas" pada gambar, Anda dapat meningkatkan ketajaman keseluruhan tanpa menekankannya.

Di bawah ini adalah dua versi pemotretan eksposur yang sama pada Canon 7D dengan lensa EF 70-200mm f / 2.8L IS II dan teleconverter Kenco C-AF 2X Teleplus Pro 300. Gambar dipangkas menjadi 1000X1000 piksel. Yang pertama dikonversi menggunakan pengaturan kamera yang ditunjukkan di bawah ini. Yang kedua diedit dengan pengaturan yang ditunjukkan pada tangkapan layar. Selain tab RAW, pengaturan Luminance Noise Reduction dari 2 diterapkan, seperti nilai Aberasi Chromatic dari 99.

Bulan - belum diedit

Dalam info kamera

Diedit bulan

Pengaturan

— Michael C
sumber

0

Saya akan mengusulkan algoritma seperti itu (menganggap target Anda putih dan memiliki suhu warna yang konsisten):

Demosaic RAW Bayer ke RGB
Turunkan sampel warna ke skala abu-abu
Buat LUT antara nilai mentah bayer dan nilai skala abu-abu (ini perlu dilakukan sekali per bidang warna RGGB atau RGB)
Gunakan LUT per filter warna untuk mengubah RAW Bayer secara langsung ke Grayscale tanpa pemfilteran antar-piksel

Secara teori ini akan mendekati hasil sensor monokrom sejati.

— Elliot Woods
sumber