Что такое дефект изображения, который называется «муар»? Что вызывает это, и как мы можем избежать или уменьшить это? Это связано с "ложным цветом"?
Что такое дефект изображения, который называется «муар»? Что вызывает это, и как мы можем избежать или уменьшить это? Это связано с "ложным цветом"?
Ответы:
Муар - это форма псевдонимов, при которой на изображении можно наблюдать ложные узоры.
Представьте себе маяк, который посылает импульс света каждые 5 секунд, и камеру (или другого наблюдателя), которая видит маяк в течение трех секунд, а затем блокируется для его наблюдения в течение трех секунд:
lighthouse: *....*....*....*....*....*....*....*...
observer: ***...***...***...***...***...***...***
observed pattern: *...................*....*....*........
То, что на самом деле является регулярной пульсацией, наблюдается как очень неравномерный паттерн из-за временного наложения, вызванного тем, что частота дискретизации близка, но отличается от частоты наблюдаемого явления. Вот почему колеса вагонов могут вращаться в обратном направлении при наблюдении с помощью видеокамеры с фиксированной частотой кадров.
Муар - это то же самое явление, но это пример пространственного, а не временного алиасинга. Когда регулярный рисунок света и темноты, подобный ткани из искусственных волокон, отображается датчиком с фиксированным рисунком пикселей, равномерность волокон уступает место искусственному рисунку с гораздо более низкой частотой (с более широким разнесением):
Изображение Fir0002 / Flagstaffotos. Лицензия
Псевдоним наихудший, когда частота паттерна близка к частоте дискретизации (плотность пикселей в датчике). Низкочастотные характеристики не являются проблемой. Фильтр сглаживания размывает изображение, уменьшая частоту ввода и вероятность наложения. Недостатком является то, что это также размывает неповторяющиеся шаблоны, которые не вызывают заметного наложения.
Вместо уменьшения частоты изображения из-за размытия псевдонимы также можно смягчать, увеличивая частоту дискретизации, т. Е. Имея больше мегапикселей (без увеличения размера датчика или резкости объектива). Цифровые камеры среднего формата имеют много мегапикселей, но все еще страдают от наложения псевдонимов из-за более острых линз.
Стандартно фильтры сглаживания устанавливаются практически на все 35-мм датчики DSLR. Они могут быть удалены; Я знаю одну компанию, которая делает это:
http://www.maxmax.com/hot_rod_visible.htm
Преимущество - большая резкость, но больше муара. Если вы снимаете только случайные естественные текстуры, то это, вероятно, хорошая идея. У некоторых цифровых MF-камер и задних панелей отсутствует фильтр AA. Мнение делится на то, почему, учитывая, насколько плохим может быть псевдоним на тканях и тот факт, что MF часто используется для моды. Я считаю, что эти изображения, вероятно, сняты на f / 32 – f / 45 с гигантскими осветительными блоками питания, а дифракция действует как фильтр AA.
В программном обеспечении муар можно уменьшить, но только в некоторой степени лучше использовать фильтр АА. Вы можете получить навинчиваемые сглаживающие фильтры для линз, если в вашем датчике отсутствует фильтр АА.
Муар связан с ложным цветом из-за процесса разборки. Поскольку (большинство) цифровых датчиков представляют собой монохромные устройства, чередующиеся цветовые фильтры размещаются над каждым пикселем, а цвета интерполируются для получения полноцветного изображения. При наблюдении высокочастотного монохромного рисунка смежные пиксели с различными цветными фильтрами могут видеть пики и впадины в сигнале соответственно, и это может (ошибочно) интерпретироваться как различные цвета, присутствующие на входе.
*...................*....*....*........
В цифровой фотографии эффект муара возникает из-за интерференции между мелкими деталями сцены и сеткой сенсоров в сенсоре. Вы также можете получить муаровый рисунок при уменьшении изображения для отображения - в этом случае возникают помехи между мелкими деталями изображения и сеткой пикселей на дисплее.
В любом случае, вы можете получить любой (или более одного) из множества различных эффектов. Одним из них является появление изогнутых линий, даже если исходные данные содержат только прямые линии. Например, вот синтезированная «картинка», нарисованная полностью прямыми линиями, но с учетом изогнутых линий почти везде:
В этом случае появление изогнутых линий происходит главным образом из-за «ступенек лестницы» в линиях, которые происходят из-за того, что диагональная линия преобразуется в пиксели, которые расположены в горизонтальной / вертикальной сетке. На дисплее это может быть предотвращено (в значительной степени) сглаживанием - сглаживание сглаживает эти переходы, используя пиксели, которые частично освещены. Если бы мы взглянули на небольшой участок строк выше, один из переходов выглядел бы примерно так:
Это можно исправить с помощью сглаживания линии, что помогает заполнить этот резкий переход некоторыми промежуточными значениями серого, что-то вроде этого:
При таком увеличении линия, вероятно, выглядит не очень гладко, но при нормальных размерах (обычно) наблюдается явное улучшение. Вот пример из трех линий, проведенных под одним углом: верхняя часть без сглаживания, а средняя и нижняя сглаженная с использованием двух разных алгоритмов:
Большинство цифровых камер делают примерно то же самое, фильтруя поступающий свет только сиюминутно , поэтому там , где исходное изображение содержит резкие переходы , как это, капельку света будет разгоняться до соседних пикселей, так что они могут заполнить «ступеньки» а , мало, и прикрываем переходы аналогично.
Рассеивающий свет таким образом размывает изображение (незначительно), уменьшая видимые детали. Неважно, какое количество АА производитель решит использовать, кому-то это не понравится. Сильный фильтр АА гарантирует, что вы не видите детали, которых не было в оригинале, но теряет некоторые детали, которые былиприсутствует в оригинале. Более слабый фильтр АА позволяет вам видеть больше деталей из оригинала за счет (возможно) того, что выглядит как детали, но на самом деле не присутствует в оригинале. По сути, невозможно создать «идеальный» фильтр АА, который обеспечивает защиту от возможных ложных деталей без потери реальных деталей. Большая часть компромисса, теряя немного реальных деталей, но также позволяя немного ложных деталей. Довольно много онлайн-форумов долго обсуждали, насколько сильный фильтр АА используется в той или иной камере, обычно с утверждением (по крайней мере подразумеваемым), что более слабые фильтры АА лучше.
Долгое время все камеры с датчиками размера APS-C (или меньше) имели фильтр АА. Совсем недавно, однако, довольно много было введено, которые либо не имеют фильтра АА вообще, либо включают оптику, чтобы свести на нет его эффект. На данный момент (июль 2017 года) они включают в себя:
Большинство современных камер с датчиками размером 35 мм также имеют фильтры AA. Долгое время единственными, кто этого не делал, были Kodak DSLR / n и DSLR / c. Затем, несколько лет назад, Nikon выпустил D800E. У него не было АА-фильтра 1, и он был достаточно успешным, что вызвало тенденцию к их исключению из нескольких камер более высокого класса, таких как:
Примечание: некоторые из камер Pentax (как с APS-C, так и с полнокадровыми датчиками) имеют режим съемки со сдвигом датчика, где (с камерой на штативе) требуется четыре экспозиции с датчиком, смещенным на размер датчика ну, так что он собирает полную информацию о цвете в каждом месте расположения датчика, устраняя необходимость в (большей части?) де-мозаике, связанной с Байером.
Цифровые камеры большего формата (например, Leaf, Hasselblad, Pentax 645D и т. Д.) Обычно не имеют физического фильтра AA. С этими камерами вся обработка АА выполняется программно. В зависимости от используемого программного обеспечения (а иногда и параметров, поставляемых в программное обеспечение) многие из них могут (и будут) давать ложные детали, которых вообще нет в исходном объекте.
Ложный цвет тесно связан. Рассмотрим чрезвычайно тонкую белую линию на картинке - но она настолько тонка, что освещает только один датчик в любой заданной точке вдоль линии. В типичном датчике с байеровской компоновкой лунки датчиков расположены так, что в любом заданном месте воспринимается только один цвет. Поскольку наша тонкая белая линия освещает только одну лунку датчика в каждой точке, в конечном итоге она отображается в виде цвета этой лунки датчика, а не отображается белым цветом (что потребовало бы освещения как минимум трех лунок датчика). Фильтр АА также помогает предотвратить эту проблему, рассеивая свет, достаточный для того, чтобы любой поступающий свет генерировал приблизительно равномерное освещение на достаточном количестве соседних лунок датчика, чтобы он был похож на свой первоначальный цвет.
Опять же, однако, программное обеспечение для удаления мозаики, которое пытается восстановить максимальную детализацию, может (и иногда будет) делать это до некоторой степени. В процессе поиска мельчайших деталей, он может сузить линию до такой степени, что он действует так, как будто хорошо освещает только один датчик, а когда это происходит, линия хорошо принимает цвет этого датчика, а не истинный цвет самой линии, который потребует ввода как минимум от трех сенсорных лунок. Различные алгоритмы производят ложный цвет в различной степени, но, как правило, алгоритмы, которые восстанавливают больше деталей, также с большей вероятностью дают ложный цвет, по крайней мере, на некоторых изображениях.
1. Технически, у него действительно есть фильтр АА, но позади него есть второй фильтр, чтобы отменить эффекты фильтра АА. Этот довольно обходной метод, по-видимому, несколько проще в изготовлении. Многие другие камеры без фильтра АА делают то же самое.
И это не просто артефакт изображения. Это может происходить всякий раз, когда тонкие линии в одной ориентации пересекают тонкие линии в другой ориентации. Обычно в тканях пространства между нитями больше, чем у нитей, что позволяет свету проходить и взаимодействовать с рисунком нитей в других частях ткани.
Муар в этой ткани на самом деле виден не только камере, но и глазу.
Муар - это интерференционная картина . В фотографии много раз это замечается на мелкой детали женской одежды или на повторяющихся узорах в архитектуре.
Муар может быть вызван сценой, которая содержит области с повторяющимися деталями, которые превышают разрешение камеры.
Фильтры сглаживания уменьшают или устраняют муар, а также снижают резкость изображения.