Matrice di Bayer e processo di demosaicizzazione. In realtà le nostre macchine fotografiche sono daltoniche e per restituirci i colori hanno bisogno di alcuni elementi che elaborano ogni singolo fotone.
Una matrice Bayer è costituita da elementi alternati di filtri rosso-verde e verde-blu. La matrice Bayer contiene generalmente il doppio di sensori verdi rispetto a quelli rossi o blu questo perché l’occhio umano è più sensibile alla luce verde rispetto a quella rossa e blu.
Il fatto che i pixel verdi siano doppi consente che l’immagine risulti meno rumorosa e con dettagli più fini di quanto si potrebbe ottenere se ogni colore fosse trattato allo stesso modo.
Si può quindi dire che i sensori delle fotocamere digitali sono praticamente daltonici. Possono registrare la luminosità, o la luminanza di un’immagine, ma non hanno alcuna nozione del colore della luce.
Per fare questo, alla maggior parte dei sensori fotografici viene aggiunta una serie di filtri di colore. Ogni pixel registra la luce rossa, verde o blu e ignora tutti gli altri. Quindi, ogni pixel in particolare vede solamente la luce rossa, mentre quello accanto vede solamente la luce verde, e il pixel sotto di esso vede solamente la luce blu.
Matrice Bayer
In questo modo un pixel che è per esempio sensibile al verde potrebbe non ricevere molta luce di questo colore, ma vista la grande densità di pixel disposta in questa matrice riceverà luce verde mentre pixel con filtro rosso riceverà luce rossa, e pixel con filtro blu riceverà luce blu. Per compensare questa carenza, il valore reale del colore di un particolare pixel viene calcolato attraverso un processo chiamato interpolazione. Gli algoritmi integrati nel circuito elettronico della fotocamera possono guardare i pixel circostanti per vedere quali sono i loro valori di colore e prevedere con una certa precisione ciò che ogni pixel dovrebbe essere in realtà.
Contrariamente a quanto si possa pensare i pixel sono disposti in quello che viene chiamato un modello Bayer (dal nome del Dr. Bryce Bayer della Kodak), mostrato nell’immagine di seguito dove è rappresentata una porzione di un intero array di sensori. Una fila alterna pixel verdi e rossi, seguita da una fila che alterna filtri verde e blu.
In questo modo come già detto Il verde è “sovrarappresentato” per il modo in cui i nostri occhi percepiscono la luce: siamo più sensibili all’illuminazione verde. Ecco perché i monitor monocromatici dei secoli bui dei computer erano più spesso display verde su nero.
Demosaicizzazione
Il processo di interpretazione dei valori dei pixel catturati e la loro trasformazione in una rappresentazione più accurata dei colori di una scena è chiamato demosaicizzazione.
Con algoritmi sempre più sofisticati, permettono di ottenere dei processi di demosaicizzazione più accurati, evitando un demosaicamento difettoso che può produrre artefatti indesiderati nella foto.
Naturalmente, l’introduzione del filtro di Bayer, comporta che gran parte della luce che passa nell’obiettivo e dovrebbe raggiungere il sensore va sprecata. All’incirca la metà della luce verde viene effettivamente catturata, perché ogni riga è composta per metà da pixel verdi e per metà da pixel rossi o blu. mentre per il rosso e il blu, viene registrato solo il 25% della luce. La Figura qui sotto fornisce una rappresentazione di ciò che accade sul sensore.
Nel nostro segmento di array di 36 pixel, ci sono solo 18 fotositi verdi filtrate e 9 di rosso e blu. Poiché non viene registrata tanta luce, la sensibilità del sensore si riduce e la risoluzione reale si riduce drasticamente.
La vostra fotocamera digitale, per esempio con 20 megapixel di risoluzione, cattura in realtà tre immagini separate che misurano 10 megapixel (di verde), 5 megapixel (di blu) e 5 megapixel (di rosso).
Demosaicizzazione Bayer
La demosaicizzazione Bayer è il processo di traduzione di questa matrice di colori primari Bayer in un’immagine finale che contiene informazioni a colori complete per ogni pixel.
Un modo per capire questo processo si può considerare ogni mini-matrice 2×2 di rosso, verde e blu come ad un’unica “macchia” di colore.
Questo processo semplificato deve tener conto che la maggior parte delle telecamere adotta misure aggiuntive per estrarre ancora più informazioni da questo array di colori.
Se la telecamera trattasse tutti i colori di ogni matrice 2×2 come se fossero atterrati nello stesso punto, allora sarebbe in grado di raggiungere solo la metà della risoluzione sia in direzione orizzontale che verticale.
Di fatto una fotocamera calcola il colore usando diversi array 2×2 sovrapposti, in questo modo si può aumentare la risoluzione.
Una possibile rappresentazione di questo schema è rappresentato dall’immagine seguente:
Demosaicizzaione e artefatti
Immagini con dettagli su piccola scala vicino al limite di risoluzione del sensore digitale possono talvolta ingannare l’algoritmo di demosaicizzazione producendo un risultato dall’aspetto irrealistico.
L’artefatto più comune è il moiré (pronunciato “more-ay”), che può apparire come pattern ripetuti, artefatti di colore o pixel disposti in un labirinto non realistico:
Comunque, anche con un sensore di elevata qualità in in grado di catturare e distinguere tutti i colori, l’effetto moiré e altri artefatti potrebbero comunque apparire. Questa è una conseguenza inevitabile di qualsiasi sistema che campiona un segnale altrimenti continuo a intervalli o posizioni discrete.
Per questo motivo, praticamente ogni sensore digitale fotografico incorpora qualcosa chiamato filtro ottico passa-basso (OLPF) o filtro anti-aliasing (AA).
Questo filtro è generalmente composto da un sottile strato posto direttamente davanti al sensore, e funziona sfocando efficacemente ogni dettaglio potenzialmente problematico che è più fine della risoluzione del sensore.
Matrice Bayer: Array di microlenti
I sensori delle fotocamere attuali non hanno fotositi che coprono l’intera superficie del sensore.
Infatti, essi possono coprire solo la metà dell’area totale per ospitare altri dispositivi elettronici.
Le fotocamere digitali contengono “microlenti” sopra ogni fotosito per migliorare la loro capacità di raccolta della luce.
Microlenti ben progettate possono migliorare il segnale luminoso in ogni fotosito e, di conseguenza, creare immagini con meno rumore a parità del tempo di esposizione.
I produttori di fotocamere sono stati in grado di utilizzare i miglioramenti nella progettazione delle microlenti per ridurre o mantenere il rumore nelle più recenti fotocamere ad alta risoluzione, nonostante i fotositi siano più piccoli, grazie alla compressione di più megapixel nella stessa area del sensore.
Maximiliano Fagioli
Fotografo
Fondatore e docente di Corsi di Fotografia, da circa 10 anni si occupa di formazione nel campo della fotografia con all’attivo più di 30 corsi con oltre 500 studenti. Ritrattista e fotografo di matrimonio fa della fotografia un prezioso strumento artistico e di comunicazione. Maggiori informazioni puoi trovarle su Max Fagioli Photography
