Capteur Bayer

Une matrice Bayer

Un capteur Bayer est un capteur photo qui - semblable à un échiquier - est recouvert d'un filtre de couleur , qui se compose généralement de 50% de vert et 25% chacun de rouge et de bleu. Le vert est privilégié dans l'allocation de la zone (et donc dans la résolution), puisque le vert (ou la composante verte dans les tons de gris) contribue le plus à la perception de la luminosité dans l'œil humain et donc aussi à la perception du contraste et de la netteté: 72% de la luminosité - et la perception du contraste des tons gris est causée par leur composante verte, par contre le rouge ne fait que 21% et le bleu seulement 7%. De plus, le vert, en tant que couleur médiane du spectre de couleurs, est celui des lentilles i. ré. Offrent généralement les performances d'imagerie les plus élevées (netteté, résolution).

Presque tous les capteurs d'image courants dans les appareils photo numériques et à film fonctionnent selon ce concept de la matrice Bayer ( modèle Bayer anglais ) . Le concept de ce type de capteur contraste avec le concept des capteurs d'image directe Foveon X3 . Comparez également Super-CCD-Sensor .

La «matrice Bayer» ou «filtre Bayer» porte le nom de son inventeur Bryce Bayer nommé le 5 mars 1975, le brevet déposé au nom de la société Eastman Kodak aux États-Unis ( brevet US3971065 : Color imaging array. ) .

Fonction et structure

Capteur d'image (CCD) d'un appareil photo numérique avec un filtre de couleur appliqué à la puce

Les cellules photosensibles d'une seule photocellule sur le semi-conducteur ne peuvent enregistrer que des valeurs de luminosité . Afin d'obtenir des informations de couleur , un minuscule filtre de couleur dans l'une des trois couleurs de base rouge, vert ou bleu est appliqué devant chaque cellule individuelle . Les filtres sont appliqués, par exemple, dans les lignes impaires dans la séquence vert-rouge et dans les lignes paires dans la séquence bleu-vert. Chaque point de couleur ( pixel ) ne fournit donc des informations que pour une seule composante de couleur à ce point, de sorte que pour une image complète avec les mêmes dimensions, les pixels respectivement voisins de la même couleur doivent être utilisés pour l'interpolation de couleur. Pour le vert, 50% des pixels sont calculés, pour le bleu et le rouge c'est 75% de la surface (ou 50% sur une ligne et 100% de la ligne sur la ligne suivante) qui doit être remplie par calcul. Avec l'interpolation de couleur, on suppose qu'il n'y a que de légères différences de couleur entre deux pixels voisins de même couleur dans l'image et que les valeurs de gris des pixels ne sont donc pas stochastiquement indépendantes l'une de l'autre. Bien entendu, cela ne s'applique pas à tous les motifs. À proprement parler, le capteur Bayer n'a qu'un quart de la résolution apparente lors de la visualisation d'une image sans artefact.

De tels capteurs ont également presque toujours d'autres pixels qui sont situés au bord de la surface du capteur et qui sont généralement noircis afin de pouvoir déterminer le bruit de fond du capteur en fonction de la température pendant le fonctionnement sous exposition et de pouvoir le prendre en compte de manière informatique, par ex. B. calculer une valeur de compensation ("offset") pour l'évaluation des autres pixels. De plus, ces pixels peuvent également être utilisés par ex. B. pour détecter une surexposition extrême, par exemple due à un temps d'intégration trop long (= temps d'exposition) des éléments du capteur. Pour l'utilisateur normal de la caméra, cependant, ils n'ont aucune importance, car le processus d'étalonnage se déroule automatiquement et, selon le modèle, peut déjà être mis en œuvre directement sur le capteur.

interpolation

L'interpolation mentionnée ( dématriçage anglais ) peut être réalisée de différentes manières. Des méthodes simples interpolent la valeur de couleur à partir des pixels de la même couleur dans le voisinage. Comme cette approche est particulièrement problématique perpendiculaire aux arêtes, d'autres méthodes tentent d'effectuer l'interpolation le long des arêtes plutôt que perpendiculairement à celles-ci. D'autres algorithmes encore sont basés sur l'hypothèse que la tonalité de couleur d'une zone dans l'image est relativement constante même avec des conditions d'éclairage changeantes, ce qui signifie que les canaux de couleur sont alors fortement corrélés les uns aux autres. Le canal vert est donc d'abord interpolé, puis les canaux rouge et bleu sont interpolés de telle sorte que les rapports de couleurs respectifs rouge-vert et bleu-vert sont constants. Il existe d'autres méthodes qui font d'autres hypothèses sur le contenu de l'image et, sur la base de celles-ci, tentent de calculer les valeurs de couleur manquantes. Avec des filtres matriciels 5 × 5, par ex. B. génère une image lisse qui est ensuite à nouveau accentuée.

Des problèmes (erreurs d'image, souvent appelées artefacts d'interpolation) peuvent survenir si les hypothèses formulées par l'algorithme sont violées dans un enregistrement spécifique. Par exemple, l'hypothèse mentionnée ci-dessus qui est utilisée par de nombreux algorithmes de niveau supérieur selon lesquels les plans de couleur sont corrélés ne s'applique plus si les plans de couleur dans les zones de bord sont décalés les uns des autres en raison des aberrations chromatiques des lentilles disponibles dans le commerce.

Un autre problème réside dans les motifs de bandes avec une largeur de bande correspondant approximativement à celle d'un seul pixel, par exemple une clôture à piquets à une distance appropriée. Puisqu'un motif d'image brute Bayer généré par un tel motif aurait pu être généré à la fois par des palissades horizontales et verticales (de couleurs différentes), l'algorithme doit prendre une décision quant à savoir s'il s'agit d'une structure horizontale ou verticale, et laquelle Les combinaisons de couleurs en tant que degré de vraisemblance doivent être évaluées. Puisque l'algorithme n'a pas de connaissance du monde des motivations humaines, des décisions aléatoires sont souvent prises, et donc de mauvaises décisions. Par exemple, une telle clôture à piquets peut alors être représentée à tort comme un mélange aléatoire de sections horizontales et verticales, donc semblable à un labyrinthe .

Étant donné z. B. une section de motifs, à l'intérieur de laquelle tous les pixels rouges s'allument et du vert seulement ceux des colonnes rouges. Les motifs suivants correspondraient à cette illustration:

  • Une clôture verticale avec des piquets blancs sur fond noir
  • Une clôture verticale avec des piquets jaunes sur fond noir
  • Une clôture verticale avec des piquets blancs sur fond rouge
  • Une clôture verticale avec des piquets jaunes sur fond rouge
  • Une clôture horizontale avec des piquets rouges sur fond vert
  • Une clôture horizontale avec des piquets rouges sur fond jaune
  • Une clôture horizontale avec des piquets violets sur fond vert
  • Une clôture horizontale avec des piquets violets sur fond jaune
  • ainsi que tous les motifs de clôture ou de grille imaginables qui sont un mélange des options ci-dessus.

Dans cet exemple théorique simple, un algorithme pourrait par ex. B. préfère la variante avec la couleur globale la plus basse, adoptant ainsi des lattes blanches verticales sur fond noir. Dans la pratique, cependant, les alignements de la structure correspondent à peine à la grille Bayer exactement, de sorte qu'avec un tel motif de clôture à piquets, il n'y a pas d'option noir et blanc à choisir, mais plusieurs alternatives avec une plausibilité de couleur similaire se disputent la préférence, et il s'agit de décisions aléatoires.

Cependant, ces problèmes sont d'autant plus atténués que la résolution des capteurs modernes atteint voire dépasse la résolution des objectifs, en particulier avec des zooms ou des objectifs dans la gamme de prix inférieure. Étant donné que la limite de résolution des lentilles (contrairement aux capteurs) n'est pas fixe, mais plutôt définie comme une limite de contraste, cela signifie que les sections de motif finement détaillées avec une forte tendance aux artefacts ne peuvent être reproduites sur le capteur que par de telles lentilles avec un contraste très faible. . Ainsi, les artefacts d'interpolation de ces détails de motif ont également un contraste très faible et sont moins dérangeants.

Exemple d'usinage

Un exemple de reconstruction d'image Bayer avec un logiciel. Par souci d'illustration, les images sont agrandies d'un facteur 10.

  • Image originale du capteur (informations de luminosité en noir et blanc)

  • Image du capteur N&B recouverte d'un filtre de couleur virtuel

  • Image pré-traitée à l'aide de filtres logiciels

  • Image entièrement modifiée, y compris la reconstruction

Développements alternatifs

Une matrice XTrans

Kodak a expérimenté divers arrangements de pixels avec des pixels «blancs» supplémentaires. Sony avait également installé des pixels «blancs» dans certains modèles et, par exemple, utilisé un capteur d'image avec deux nuances de vert dans le Sony DSC-F 828 en 2003 ( RGEB = r ed (rouge) / g reen (vert) / e merald (vert émeraude) / b lue (bleu)).

De plus, une variante Bayer a été développée dans laquelle les deux pixels verts d'un bloc 2 × 2 avaient chacun des filtres de couleur différents (pour des nuances de vert légèrement différentes). Cette variante a été utilisée par exemple dans le Canon EOS 7D et par d'autres fabricants.

Fujifilm a introduit une approche différente avec son appareil photo Fujifilm X-Pro1 , qui a été lancé en 2012 : les pixels RVB étaient dans un rapport différent (22% / 56% / 22% au lieu de 25% / 50% / 25%) et un autre Disposition (XTrans) répartie sur le capteur, la cellule unitaire (selon laquelle le motif se répète) passe de 2 × 2 à 6 × 6 pixels, et chaque couleur de pixel apparaît dans chaque ligne et chaque colonne. Puisque les pixels rouges et bleus ne font plus exactement 2, mais en moyenne 2,23 unités de longueur par rapport à leurs voisins les plus proches de la même couleur, la résolution des niveaux rouge et bleu est réduite d'environ dix pour cent, mais paradoxalement aussi la résolution verte . Parce que chaque pixel vert dans un carré vert 2 × 2 a toujours exactement quatre voisins verts, comme dans le modèle Bayer, mais maintenant inégalement répartis: deux plus proches et deux plus éloignés.

Étant donné que la recherche mathématique sur les algorithmes d'interpolation de modèle de couleur part régulièrement d'un modèle Bayer classique, ces idées de modèle de couleur alternatives ne peuvent souvent pas bénéficier suffisamment de la qualité des nouvelles approches algorithmiques et sont par conséquent dans la qualité de la mise en œuvre dans une image en couleur par conversion d'image brute. -Logiciel défavorisé.

liens web

Preuve individuelle

  1. ↑ Uwe Furtner: Traitement des couleurs avec les capteurs Bayer Mosaic (PDF; 350 ko) Matrix Vision GmbH. 31 août 2001. Récupéré le 27 décembre 2010.
  2. ↑ Appareil photo numérique Sony DSC-F 828 avec puce à quatre couleurs - mieux que les autres , test.de (mars 2003), consulté en ligne le 2 octobre 2012