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.

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.