DxO は、20 年にわたって RAW 画像処理の最先端を切り開き続けており、
他社の RAW 変換ソフトウェアよりも優れた結果を生成できます。 その理由をご説明します。

RAW 変換
根本的基盤

カメラのシャッターを切ると、センサーに当たるすべての光が RAW データとして
記録されますが、それを画面に表示するため別の形式に変換する必要があります。 
この変換はカメラの内部で行い、メモリーカードに JPEG や TIFF などの出力
ファイルとして作成することもできます。あるいはカメラの設定により露光を 
RAW ファイルとして記録し、後から DxO PhotoLab や DxO PureRAW などの
ソフトウェアを使って変換することもできます。

どのようなプロセスを選ぶにせよ、最高の画質、最もリアルなレンダリングを
追求するフォトグラファーにとって、この RAW 変換プロセスは極めて重要です。

デモザイキングとは?

カメラのセンサーに光が到達し、その結果の
画像がカメラのスクリーン、または
コンピュータのモニター上に映し出される
とき、その写真はフルカラーで記録された
わけでないという事実は、つい見落と
されがちです。 実際には、センサーは
各画素における光の強度を示す一連の値だけを記録しているのです。

これらの画素は、個々の色を認識する能力を
持たず、あらゆる光に反応するシンプルな
仕組みです。そのため、各メーカーは
センサーの上にカラーフィルターを配置し、
色情報を捉えられるようにしています。

したがって、各受光部では赤、緑、
または青の光の強さのみが記録されます。これは人間の目の錐体細胞と似ています。

ほとんどのカメラセンサーでは、これらの画素が規則的に配列されています。
一般的には、赤と青の画素のペアに対して緑の画素が 2 つ配置され、全体の配分と
しては緑が半分、赤と青がそれぞれ 4分の 1 を占めています。

ベイヤーフィルターが最も広く使われていますが、他にもさまざまなデザインが存在します。 
富士フイルムの X-Trans カメラは、やや異なるパターンを使用します。 上の図に、
その違いを例示しています。

この光の受容体のパターンから、モザイク状のデータが生成されます。元の色を
再現するためにはこれを変換する必要があります。

このデモサイキング処理がなければ、さまざまな強さの赤、緑、
青のピクセルで構成された画像しか得られません。

しかし前述の通り、デモザイキングを単に適用するだけでなく、それをいかに適用する
かこそが、ディテールを最も忠実に再現するうえで鍵となります。 不適切な
デモザイキングは、ピクセルレベルで様々な視覚的エラーを引き起こす可能性があります。 
そのような場合、シャープなエッジに沿って現れるフリンジや、一部の高周波パターンに
見られるモアレエフェクトなど、色つきのアーチファクトが発生します。これらはいずれも
写真の自然な美しさを損なう要因となります。 例えば、毛皮や羽のような細かなテクスチャは適切な解像感を失い、メイズノイズのようなピクセルや、ランダムに生成されたピクセルが
生成されてしまうことがあります。

フォトグラファーが大判プリントで細やかなディテールを表現しようとしたり、
野生動物の写真を拡大して仕上げたいときなど、被写体を大きく見せるためにトリミングする場面では、
こうした不適切なデモザイキングが特に大きな問題となります。 

優れたデモザイキング
カメラの実効解像度を向上させます

画像のピクセル数を実際に増やせるわけではありませんが、 たとえば 2000 万画素の
センサーと高性能なデモザイキングを備えたカメラは、4000万画素のセンサーでも不十分なデモザイキング処理しかできないカメラよりも、より精細な画像を生み出すことが可能です。 最適な処理を行うことで、フォトグラファーがカメラセンサーの性能を最大限に
引き出すことができるのです。

どのように
動作
しますか?

なぜなら、そのシーンの実際の色情報の 1/3 しか知覚されておらず、残りはアルゴリズムによって推定しなければならないからです。 
デモザイキングアルゴリズムは多岐に
渡りますが、どれも共通の目標を持っています。それは、記録されたデータを読み取り、
人の目に自然に映るものを再現することです。

各ピクセルに対して、周囲のピクセルを
サンプリングし、真の色を予測します。 
あるピクセルが高いレベルの緑色の光を示し、
その周辺のピクセルが非常に低い青色や赤色を
示す場合、正しい色は、強いが純粋でない
緑色の色調であると仮定できます。

しかし、このシンプルなアルゴリズムは、
各ピクセルがその隣接するピクセルと同じ
色であると仮定しています。 それは
大多数のピクセルには当てはまるかも
しれませんが、エッジやテクスチャでの
突然の色の変化のように、大きく
間違っているケースも多く存在します。

信頼できる結果を得るには、背景となる
そのシーンについてアルゴリズムが正しく
仮定する必要があります。 しかし、
こうした仮定を行うには、そのための
トレーニングが必要です。

画像のこの小さな部分を構成するモザイクには、複数の解釈が成り立ちます。 
アルゴリズムの作成において重要なのは、本来の情報に対してインテリジェントな推定を行い、
それをできる限り正確に再現することです。

DxO が他社より
優れている点

20 年以上にわたって RAW 画像処理の最前線で活躍してきた DxO のアルゴリズムは、
常に業界の最先端をリードしています。 今日、私たちはカメラメーカー自身よりも多くの
ピクセルを読み取れるようになっています。 そうです ― DxO はキヤノン、ソニー、
あるいはライカよりも多くのピクセルを提供できるかもしれないのです。

さらに機械学習によって、わたしたちは RAW 処理技術をさらに向上することができました。 
これまで、デモザイク処理とノイズ除去は別々のプロセスとして実行されてきました。 
これは大きな不都合をもたらします。どちらの処理が先に行われても、それが次の処理に
おける品質を損なう可能性があるためです。 DeepPRIME の画期的な点は、これらの 2つの
処理を同時に実行できることです。これにより前例のないレベルの品質を達成することが
可能になりました。

DeepPRIME のために、わたしたちはそのトレーニングフェーズにおいて、数十億のサンプル画像をニューラルネットワークに供給しました。このプロセスにより、現実世界で最も
頻繁に発生する構造とパターンを学習させ、モザイク状態の画像内においてそれらを
識別できるようにしたのです。

長年の研究と実績に裏打ちされたこのアルゴリズムは、デジタル写真の歴史の中でも群を
抜いた精度を誇り、人の手によるどんなアルゴリズムよりも、常に安定して優れた結果を
導き出します。

まとめ

DxO は、RAW ファイルのノイズ除去デモザイキングに関する研究のフロンティアであり、フォトグラファーに比類なき高画質を約束します。DxO PhotoLab 8 または DxO PureRAW 5 を使用している場合、最先端の技術により、完璧に処理された画像を手にすることができます。