デモザイク処理の解説
DxO の優位性について

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。

デモザイキング:RAW 変換の根幹技術

あなたがカメラのシャッターを切ると、センサーが捉えたすべての光は RAW データとして記録されますが、これはスクリーンに表示される際には別のフォーマット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われ、メモリーカード上に JPEGTIFF などのファイル形式で出力されます。あるいは、カメラは、DxO PhotoLab や DxO PureRAW などのようなソフトウェアで後から変換できるように、記録した露出データを RAW ファイルとして保存し、DxO PhotoLab や DxO PureRAW などのようなソフトウェアで後から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。

デモザイキングは、この RAW 変換の重要なステップの 1 つです。これは、記録された画像の忠実なレンダリングのための基盤であり、その後のより主観的な写真編集において最高のベースラインを提供するための、客観的なプロセスです。この記事では、 デモザイキング がいったい何を意味するのかを説明し、なぜ DxO のアプローチが他社のソフトウェアで使用されている方法よりも優れているのかをご説明します。


デモザイキングとは何ですか?

あなたの 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で表示された時、またはコンピュータのモニタ上に表示された時、その写真がフルカラーで記録されたわけではい、ということは忘れられがちな事実です。しかし実際にはセンサーは、各画素での光の強度を示す一連の値だけを記録しています。

これらの画素は、個々の色を知覚する能力はなく、純粋に、あらゆる光に対して感度があります。そのため、カメラメーカーはセンサーの上にカラーフィルターを重ねます。そうすることで、各画素には赤、緑、青のいずれかの色の光の強度データのみが記録されます ― これは人間の目の錐体と同様です。ほとんどのカメラセンサーにおいて、これらの画素は、赤と青の画素のペアごとに 2 つの緑の画素が交互に配置されているため、分布としては半分が緑、四分の一が赤、四分の一が青となっています。

最も一般的に使用されているフィルタは、上記に示すベイヤーフィルタですが、他のデザインもあります。 富士フイルムのX-Trans カメラは、いくつかの利点と欠点をもたらす、わずかに異なるパターンを採用しています。下図でそのパターンの違いを見ることができ、こちらでその影響について詳しく読むことができます。

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。元々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。

このデモサイジングがなければ、色々な強度の赤、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、先述の通り、単にデモザイキングを適用するだけでなく、それをどのように適用するかが、最も忠実な詳細のレンダリングを可能にするポイントなのです。不適切なデモザイキングは、ピクセルレベルでさまざまな視覚的問題、たとえば鮮明なエッジにはんっせいするフリンジや、一部の高周波パターンにおけるモアレ現象などの色のアーティファクトを引き起こす可能性があり、これらはすべて、写真を不自然なものにしてしまいます。たとえば、毛皮や羽などの微細なテクスチャでは、あるべき解像感が失われ、迷路のようなランダムなピクセルが生成されることがあるのです。

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拡大図 全体図

フォトグラファーが大型のプリントで細やかなディティールを再現しようとしたり、野生動物の写真を拡大する場合など、被写体を大写しにするためにトリミングしようとする場合、こうした不適切なデモザイキングは特に大きな問題となります。 逆に、Instagram など向けにカメラの出力を低解像度に抑える人たちにとっては、デモサイジングによる品質への影響は小さくなるでしょう。

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左側の画像は、不適切なデモザイキングを行うソフトウェアで処理したものです。

優れたデモザイキング は、カメラの実効解像度を向上させると言ってもよいでしょう。

画像のピクセル数を実際に増やすわけではありませんが、 たとえば2000 万画素センサーと高性能なデモザイキングを備えたカメラは、 4000万画素センサーで不十分なデモザイキングを備えたカメラよりも、より精細な画像を生成することができます。 最適な処理を行うことで、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。


アフィリエイトプログラムのしくみ

被写体に対して、実際の三分の一の色情報しか取得していないため、残りの部分はアルゴリズムによって推定する必要があります。デモザイキングのアルゴリズムには様々なものがありますが、その目的は常に、記録されたデータに基づいて、目で見た時にリアリティを感じられるものを生成することです。

最も基本的な方式では、各ピクセルについて、その周囲のピクセルをサンプリングして色を予測します。1 つのピクセルが高いレベルの緑の光を捉え、その周囲のピクセルが非常に低い青と赤の強度を記録している場合、正しい色は、強いが純粋ではない緑色の影と推定できます。しかし、この単純なアルゴリズムは、各ピクセルがその隣接ピクセルと同じ色を持っていると仮定しています。それは多くのピクセルには当てはまるかもしれませんが、例えば、エッジやテクスチャで突然の色の変化がある場合など、大きく誤っているケースも多々あります。

リアリティのある結果に到達するには、アルゴリズムは基盤となるシーンについて仮定する必要があります。 しかし、そうした仮定には根拠が必要であり、そのためには蓄積が必要です。

画像における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、元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 が他社よりも優れているのは何ですか?

20 年にわたって RAW 画像処理の最先端を走り続けてきた DxO のアルゴリズムは常に卓越したものであり続けてきました。現在では、わたしたちはカメラ自体のメーカーよりもより多くのピクセルを読み取ることができます。つまり、DxO はあなたのキヤノンソニーあるいはライカのカメラが出力するよりも、さらに多くのピクセルを提供できるのです。

さらに、機械学習によって、わたしたちはテクノロジーをさらに進化させる機会を得ました。DeepPRIME では、そのニューラルネットワークの学習フェイズ中に、数十億に及ぶサンプル画像を供給しています。これによって、現実で最も頻繁に発生する構造やパターン、そしてモザイク状態の画像上でそれらを認識する方法を学習できたのです。その結果、経験的な知識に基づいて構築されたアルゴリズムは、人間が過去数十年間に独力で考え出してきたものよりも優れた結果を生み出せる、ということが証明できています。

DeepPRIME の大きな利点は、一方の効果が他を潜在的に阻害する可能性がある形、すなわちデモザイキングとノイズ除去を別々のプロセスとして実行するのではなく、ニューラルネットワークが両方を包括的かつ同時に解決する、ということです。

結論

DxO は、RAW ファイルのノイズ除去とデモザイキングに関する研究の先駆者であり、フォトグラファーたちに最高の結果を保証しています。DxO PhotoLab 7 または DxO PureRAW  4 を使用すれば、常に、最先端の科学によって完璧に処理された画像を得ることができるのです。

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