|
Matrice di Bayer
Affinché una fotocamera possa restituire immagini a colori è necessario registrare in modo selettivo le diverse lunghezze d'onda che sono presenti nella scena. Come visto il sensore “da solo” non ha capacità di discriminare i colori, cioè esso è equivalente ad una pellicola in bianco e nero e quindi, per ottenere immagini a colori è necessario “specializzare cromaticamente” i pixel in modo che possano misurare separatamente le componenti cromatiche primarie in cui ogni colore ripreso possa essere scomposto nei colori primari: rosso, verde e blu. Questo si ottiene ponendo davanti ad ogni elemento sensibile del sensore (pixel o photo-site) un filtro colorato con banda passante centrata intorno al blu, al verde o al rosso. Il sensore dunque, in fase di fabbricazione, viene ricoperto con una scacchiera di filtri colorati che prende il nome di matrice di Bayer spesso indicata con l'acronimo CFA derivante dal termine inglese Color Filter Array. Una schematizzazione Bayer è stata anche affrontata in queste pagine nell’eXperience Migliore nitidezza con la maschera di contrasto in relazione agli aspetti di nitidezza legati al fattore antialiasing.
|
 |
Schematizzazione del mosaico RGBG della matrice
di Bayer usata sui singoli pixel del sensore. |
Schematizzazione del mosaico Bayer RGBG sovrapposto ai singoli pixel con dimensioni espresse in micron e schematizzazione delle sovrastanti microlenti. |
Nella Fig 6 è rappresentata in modo schematico la collocazione a scacchiera della matrice Bayer RGB. Questa rappresentazione grafica non include i dettagli dell’aspetto microlenti presenti sui sensori con variegate tipologie e tecnologie ottiche per aumentare l’angolo di campo e l’efficienza di ogni singolo fotosito.
La scena ripresa in questo modo verrà scomposta in pixel, ognuno dei quali fornirà l'intensità luminosa di una sola componente di colore. Questa fase della produzione della immagine a colori è detta anche formato RAW (raw = crudo/grezzo), o formato NEF per identificare univocamente il RAW delle reflex Nikon, come mostrato nella Fig 7, e nell'ingrandimento della Fig 8.
 |
 |
Fig 7 |
Fig 8 |
Questo però non basta per ottenere l'immagine finale a colori (in modalità RGB) perché quest'ultima richiede che per ogni pixel siano presenti tutte e tre le componenti di colore primarie. Per ogni pixel quindi è necessario calcolare le due componenti di colore mancanti utilizzando i valori cromatici dei pixel adiacenti. Infatti, per come è strutturata la matrice di Bayer, ogni pixel di un colore è circondato da pixel degli altri due colori.
Il processo matematico che calcola i due colori mancati di un pixel, a partire dai suoi vicini, prende il nome di demosaicizzazione. Questo processo non è univoco, esistono diversi modi per ottenerlo che presentano precisioni nei dettagli e precisioni cromatiche diverse.
Fig 9: Esempi di codifica Bayer. |
Illustrazione 10: Colori Primari. |
Facciamo riferimento alla Fig 9, che mostra diverse combinazioni di colori, ed alla Fig 10 che mostra le combinazioni dei colori primari. La ripresa a matrice Bayer su una scala colori, evidenzia come i rispettivi pixel registrano la luce in base al filtro. È da notare che mai in natura si presenterà l’evenienza di un singolo colore “puro” come ipotizzato in questa simulazione esplicativa.
A. R=0, G=255, B=255, G=255
La ripresa sul colore cyan non ha fornito informazioni sul rosso. Il colore cyan puro è composto infatti dalla colorazione verde e blu di pari intensità.
B. R=0, G=0, B=255, G=0
La ripresa sul colore blu ha prodotto informazioni di luminosità al solo colore corrispondente. I pixel adiacenti con filtro rosso e verde non hanno prodotto segnale restando “oscurati”.
C. R=125, G=125, B=125, G=125
La ripresa ha registrato la stessa luminosità RGB perché il grigio, o comunque qualunque sfumatura incolore, è formata in sintesi dalla stessa intensità di luminosità dei tre colori primari RGB.
Una trattazione della demosaicizzazione andrebbe oltre gli scopi di questo eXperience e quello che possiamo dire è che in generale il software oggi disponibile, sia proprietario (come ViewNX e Capture NX2 di Nikon) sia di terze parti (come DxO Optix Pro della DxO Lab o Photoshop e Camera RAW di Adobe) utilizzano algoritmi di demosaicizzazione ai massimi livelli di qualità fotografica. In merito al tema segnaliamo un precedente eXperience Profili Adobe Camera Raw per Nikon che documenta anche i differenti risultati colore e di nitidezza rilevati utilizzando diversi motori di sviluppo e quindi demosaicizzazione e trattamento dati RAW.
|
