Demosaicing kurz erklärt
und warum DxO es besser macht
DxO ist seit 20 Jahren Spitzenreiter in der RAW-Bildverarbeitung und daher können wir bessere Ergebnisse erzielen als andere RAW-Konvertierungssoftware. Hier sind die Gründe dafür.
Demosaicing: Grundlegend für jede RAW-Konvertierung
Wenn Sie den Auslöser Ihrer Kamera betätigen, wird das gesamte Licht, das auf den Sensor trifft, als RAW-Daten aufgezeichnet. Die Daten müssen in ein anderes Format konvertiert werden, bevor sie auf einem Bildschirm angezeigt werden können. Diese Konvertierung kann in der Kamera selbst erfolgen, wobei Ausgabedateien wie JPEGs oder TIFFs auf der Speicherkarte erstellt werden. Alternativ kann die Kamera kann so eingestellt werden, dass sie Belichtungen als RAW-Dateien zur späteren Konvertierung mit Software wie DxO PhotoLab oder DxO PureRAW aufzeichnet.
Wie auch immer der Workflow im Detail aussieht, ist der Standard des RAW-Konvertierungsverfahrens entscheidend, wenn Fotografen eine Szene in höchster Qualität und naturgetreu wiedergeben möchten.
Demosaicing ist einer der wichtigsten Schritte im Rahmen dieser RAW-Konvertierung. Es handelt sich um einen objektiven Prozess, der für die originalgetreue Wiedergabe des aufgenommenen Bildes von grundlegender Bedeutung ist und die optimale Grundlage für die anschließende, eher subjektive Bildbearbeitung liefern soll. In diesem Artikel erklären wir Ihnen, was Demosaicing bedeutet und wie der von DxO verfolgte Ansatz den Methoden anderer Software überlegen sein kann.
Was ist Demosaicing?
Wenn Sie Ihren Kamerasensor belichten und das daraus resultierende Bild auf dem Kameradisplay oder Ihrem Computermonitor betrachten, vergessen Sie leicht, dass das Foto nicht in voller Farbe aufgenommen wurde. Tatsächlich zeichnet der Sensor eine Reihe von Werten auf, die die Intensität des Lichts an jeder seiner Fotodioden darstellen.
Diese Fotodioden reagieren von Natur aus auf jegliches Licht, sind aber nicht in der Lage, einzelne Farben wahrzunehmen, weshalb die Hersteller Farbfilter über den Sensor legen. Auf diese Weise werden nur Intensitätsdaten für rotes, grünes oder blaues Licht an jeder Fotodiode aufgezeichnet – ähnlich wie bei den Zapfen im menschlichen Auge. In den meisten Kamerasensoren sind diese Dioden in einem wechselnden Muster von zwei grünen Dioden für jedes Paar roter und blauer Dioden angeordnet, so dass die Verteilung zur Hälfte grün, zu einem Viertel rot und zu einem Viertel blau ist.
Am häufigsten wird der oben abgebildete Bayer-Filter verwendet, aber es gibt auch andere Filtervarianten. Die Fujifilm X-Trans-Kameras verwenden ein etwas anderes Filterdesign, das einige Vor- und Nachteile mit sich bringt. In der Abbildung unten können Sie sehen, wie sich das Muster vom Muster des Bayer-Filters unterscheidet, und hier können Sie mehr über die damit verbundenen Auswirkungen lesen.
Diese Lichtrezeptoren liefern ein Daten-Mosaik, das umgewandelt werden muss, um die ursprünglichen Farben zu ermitteln.
Ohne dieses Demosaicing, auch Farbinterpolation genannt, würden Sie nur ein Bild erhalten, das aus roten, grünen und blauen Pixeln in unterschiedlicher Stärke besteht.
Wie bereits erwähnt, ist es jedoch nicht nur eine Frage ob Demosaicing Anwendung findet, sondern vielmehr, wie es angewendet wird, um eine möglichst detailgetreue Wiedergabe zu erzielen. Ein schlechtes Demosaicing kann alle Arten von visuellen Fehlern auf Pixelebene verursachen. Dazu gehören Farbartefakte wie Farbsäume an scharfen Kanten und Moiré-Effekte bei einigen Hochfrequenzmustern, die allesamt unnatürlich anmuten. Zum Beispiel können feine Texturen wie Fell oder Federn an Schärfe verlieren und es können labyrinthartige oder willkürliche Pixel darin entstehen.
Schlechtes Demosaicing ist insbesondere ein Problem für Fotografen, die großformatige Abzüge mit feinen Details erstellen möchten, und für diejenigen, die das Motiv zuschneiden, um es zu vergrößern, z. B. bei der Vergrößerung eines Tierfotos. Umgekehrt hat die Qualität des Demosaicings weniger Einfluss auf diejenigen, die ihre Bilder mit niedriger Auflösung verwenden, z. B. für Instagram.
Gutes Demosaicing kann auch dazu führen, dass sich die effektive Auflösung einer Kamera erhöht.
Obwohl die Pixelgröße eines Bildes nicht erhöht wird, kann beispielsweise eine Kamera mit einem 20 Megapixel-Sensor bei gutem Demosaicing immer noch detailliertere Bilder erzeugen als eine Kamera mit einem 40 Megapixel-Sensor und schlechtem Demosaicing. Mit einer optimalen Verarbeitung können Fotografen also sicherstellen, dass sie die maximale Leistung ihres Kamerasensors ausschöpfen.
Wie funktioniert das?
Da nur ein Drittel der tatsächlichen Farbinformationen des Motivs aufgezeichnet wurde, muss der Rest durch einen Algorithmus extrapoliert werden. Es gibt viele verschiedene Demosaicing-Algorithmen, aber sie alle haben das gleiche Ziel – aus den aufgenommenen Daten etwas zu entwickeln, das unsere Augen glaubwürdig erscheint.
In seiner grundlegendsten Form werden für jedes Pixel die umliegenden Pixel abgetastet, um die Farbe vorherzusagen. Wenn ein Pixel ein hohes Maß an grünem Licht aufweist und die umliegenden Pixel eine sehr geringe Konzentration an blauem und rotem Licht haben, kann davon ausgegangen werden, dass die richtige Farbe ein starker, wenn auch nicht reiner Grünton ist. Aber dieser einfache Algorithmus geht davon aus, dass jedes Pixel die gleiche Farbe wie seine Nachbarn hat. Das mag zwar für die meisten Pixel zutreffen, kann aber in vielen Fällen völlig falsch sein, z. B. wenn es eine plötzliche Farbänderung gibt, wie an einem Rand oder auf einer Textur.
Um zu plausiblen Ergebnissen zu gelangen, muss der Algorithmus Annahmen über das zugrunde liegende Motiv treffen. Doch diese Annahmen müssen irgendwoher kommen, also muss er trainiert werden.
Das Mosaik, aus dem dieser winzige Teil des Bildes besteht, lässt mehrere Interpretationen zu. Die Kunst besteht darin, Algorithmen zu entwickeln, die intelligente Annahmen darüber treffen können, was die ursprünglichen Bildinformationen waren, und sie so präzise wie möglich wiederzugeben.
Was macht DxO besser als die anderen?
Seit 20 Jahren ist DxO Spitzenreiter der RAW-Bildverarbeitung und die DxO-Algorithmen waren schon immer exzellent. Heute sind wir sogar dazu in der Lage, mehr Pixel als die Kamerahersteller selbst auszulesen. Das haben Sie richtig gelesen — DxO kann mehr Pixel auslesen als Ihnen Canon, Sony oder Leica bereitstellen können.
Darüber hinaus hat uns das maschinelle Lernen die Chance gegeben, unsere Technologie weiter voranzutreiben. Für DeepPRIME haben wir ein neuronales Netz in seiner Trainingsphase mit Milliarden von Beispielbildern gefüttert, damit es lernen konnte, welche Strukturen und Muster in der realen Welt am häufigsten vorkommen und wie man sie in Mosaikbildern erkennen kann. Der daraus resultierende Algorithmus, der auf empirischem Wissen basiert, liefert nachweislich bessere Ergebnisse als alles, was der Mensch allein in den vergangenen Jahrzehnten zustande gebracht hat.
Der große Vorteil von DeepPRIME besteht darin, dass Demosaicing und Rauschminderung nicht als getrennte Prozesse ausgeführt werden, wobei die Wirksamkeit des einen den anderen möglicherweise untergraben könnte. Stattdessen löst das neuronale Netz beides zeitgleich und umfassend.
Zusammenfassung
Wir bei DxO sind führend in der Forschung, wenn es darum geht, RAW-Dateien zu entrauschen und zu farblich zu interpolieren, was Fotografen die bestmöglichen Ergebnisse garantiert. Wenn Sie DxO PhotoLab 8 oder DxO PureRAW 4 verwenden, können Sie sicher sein, dass Sie dank modernster Wissenschaft perfekt verarbeitete Bilder erhalten.
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