Фотопейзаж и компьютер

Битый пиксель получает питание, но совсем не реагирует на свет и выглядит как точка или крестик неправильного цвета.

Застрявший пиксель «завис» в каком-то промежуточном состоянии и не меняет своего цвета и местоположения.

Горячий пиксель выдает больший ток, чем должен (выглядит белым), только тогда, когда сенсор нагревается во время долгих выдержек или при ISO больше 800. У горячего пикселя темновой ток больше нормального.

Горячие и застрявшие пиксели могут появляться и исчезать со временем, а мертвые и битые – только появляться. Увидеть горячие пиксели можно, если сделать снимок при надетом колпачке объектива с выдержкой больше 5 секунд или при ISO больше 800. Чтобы автоматически убрать дефектные пиксели, полученное изображение (dark frame, темный кадр) нужно поместить в стопку слоев графического редактора над слоем со снимком и установить режим наложения слоев «разность».

Рис. 3.4. Шаблон дефектов моего сенсора.

Координаты всех плохих пикселей, лучше поместить в badpixels-файл для программы RawTherapee ("Hot/dead pixel filter"), которая во время преобразования raw-файла автоматически заменит их значения на средние значения соседних пикселей. Эта программа так же умеет устранять горячие пиксели с помощью темного кадра.

Битый пиксель у моей камеры только один, и я (пока!) предпочитаю исправлять его «крестик» вручную. А также три пылинки, которые не рискую удалить с сенсора физически. Поскольку из-за этого каждый снимок мне приходится проверять (а в случае панорам проверять нужно каждый фрагмент), мне пришлось сделать шаблон (Рис. 3.4), с помощью которого легко отыскивать те места на снимке, где эти дефекты могли бы проявиться.

Алгоритмы демозаизации

Каждый фотопиксель сенсора дает значение только одной rgb-координаты. А именно, той, которая соответствует цвету фильтра, которым прикрыт фотопиксель. Для того чтобы превратить накопленный в фотопикселе сенсора электрический заряд в трехмерную rgb-точку используются алгоритмы демозаизации (прошу прощения за такое слово, demosaicing algorithms). Эти алгоритмы вычисляют недостающие rgb-координаты с помощью значений соседних пикселей.

Рис. 3.5. Кадр до демозаизации и после (фильтр Байера). Получено с помощью программы RawTherapee.

Разные алгоритмы дают разное качество изображения очень мелких деталей, например, цветных границ, а также могут давать неодинаковый муар. В основе этих алгоритмов лежат многочисленные идеи. Иногда сначала восстанавливается зеленый канал, исходя из предположения, что разности G-R и G-B имеют низкую пространственную частоту. Затем восстанавливаются остальные два канала. Используют двусторонние фильтры для демозаизации с одновременным подавлением шума и повышением резкости. Применяют Фурье-анализ и вейвлет-разложения для восстановления высокочастотных деталей в каналах R и B. И так далее, и так далее.

Редакторы raw-файлов позволяют выбрать нужный алгоритм и попробовать его.

Согласно общим рекомендациям в большинстве случаев следует выбирать алгоритм AMaZE (Aliasing Minimization and Zipper Elimination), а для снимков, снятых при высоких значениях ISO – алгоритмы LMMSE (linear minimum mean square-error estimation). Для широкоугольных объективов алгоритм VNG4 (Variable Number of Gradients) уменьшает влияние перекрестных помех, но теряет некоторые мелкие детали. Перекрестные помехи (crosstalk) возникают из-за того, что часть света, попавшего на фотопиксель сенсора, уходит на соседний фотопиксель.

Поскольку один и тот же алгоритм может давать разные результаты для разных сенсоров, то лучше всего пробовать эти алгоритмы на своей камере. Снимайте при разных ISO мелкие текстуры (черепичные крыши, кирпичные стены, листву и веточки) и пробуйте всякие алгоритмы.

В процессе демозаизации при разрешении очень мелких деталей могут появиться точки неправильного цвета (ложные цвета, в виде точек или искорок). В этом случае можно примененить алгоритм подавления ложных цветов, который сглаживает цвета и тем самым уменьшает цветовое разрешение, а можно попробовать изменить алгоритм демозаизации.

3.3. Матрицы мониторов

Перейдем к мониторам. Качество цветопередачи существенно зависит от типа матрицы жидкокристаллического (на тонкопленочных транзисторах) монитора компьютера. Типов матриц много.

Для матрицы типа TFT TN (Thin film transistor, Twisted Nematic, закрученная ориентация жидких кристаллов) серый цвет на экране может выглядеть, например, слегка розовым или зеленоватым, причем для областей разных яркостей этот оттенок может быть разным. Более того, оттенок может измениться, если смотреть на экран немного сбоку или снизу (сверху). Для таких матриц каждый пиксель может иметь собственный оттенок, отличный от других, а точное позиционирование кристаллов невозможно. Матрицу TN трудно точно откалибровать, а результаты плывут со временем.