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Grundlagen : Versteckte Dynamik Reserven durch Highlight Recovery herauskitzeln

von Do, 15.März 2018 | 4 Seiten | diesen Artikel auf einer Seite lesen

  Einleitung
  Worum gehts?
  Debayering-Strategien
  In der Praxis
  Nur Vorteile durch Highlight Recovery?

Das Lehrbuchwissen zur Sensordynamik definiert den Sachverhalt eigentlich sehr stringent: Die Dynamik des Sensorsignals wird in den Schatten durch die Grenze zum Rauschen definiert, was den Herstellern bereits viel Spielraum für vage Dynamikangaben lässt. Auf der anderen Seite des Signals, also in den Lichtern, ist die Dynamik dagegen durch das Clipping/FullWell der Sensel (Sensorpixel) beschränkt. Eigentlich logisch: Wenn der Sensor nicht mehr Photonen zählen kann, weil er buchstäblich überläuft, ist das Limit erreicht. Diese Grenze ist -im Gegensatz zum Rauschen- sehr klar definierbar. Schließlich lässt sich für einen Sensor fast auf das Photon genau sagen, wie viel Licht ein einzelnes Sensel (Sensorpixel) maximal fassen kann.

Somit gibt es eigentlich eine native Dynamik-Grenze, die durch die Fläche eines Sensels physikalisch fest steht. Doch so mancher Kamerahersteller scheint diese Grenze der Physik zu umgehen.

Bisher sind wir immer davon ausgegangen, dass solche erhöhten Dynamik-Angaben ausschließlich durch eine stärkere NoiseNoise im Glossar erklärt Reduction zu erzielen sind. Doch auch in den Lichtern, also im Bereich des Sensor-Clippings, gibt es bei näherer Betrachtung noch ein paar Blendenstufen “zu ergaunern”. Und zwar durch ein trickreiches Debayering…



Worum gehts?



Um das weitere Vorgehen zu verstehen, sollte man grundsätzlich wissen, was beim Debayering eigentlich passiert. Vor den lichtempfindlichen Senseln des Sensors sind Farbfilter angebracht, die nur einen gefilterten Spektralbereich des Lichtes durchlassen. So kann jedes Sensel nur entweder den roten, den grünen oder den blauen Teil des eintreffenden Lichts messen.



Für ein fertiges Bild muss die RGB-Farbinformation eines Pixels daher immer aus Informationen von benachbarten Senseln gewonnen werden. Beispiel: Um den Blau- und den Grünanteil eines roten Sensels zu schätzen, interpoliert man diese Werte aus den blauen und grünen Nachbar-Senseln des roten Sensels.

Will man wissen, aus welchen Teilen sich die Helligkeit eines RGB-Pixels zusammensetzt, dann hilft ein Blick auf klassische YUV-RGB-Formeln. Dort sieht man, dass sich die Helligkeit Y aus folgenden RGB-Farbanteilen addiert:

Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B

Die grüne Komponente trägt also fast 60 Prozent zur Berechnung Bildhelligkeit bei, während Rot ungefähr 30 Prozent und Blau nur 11 Prozent beiträgt.

Die entscheidende Frage stellt sich nun beim Clipping eines Sensels. Denn die Formel deutet bereits an, dass bei einer hellen, weißen Lichtquelle die grünen Sensel als erstes clippen, weil sie die meisten Photonen durchlassen. Grüne Sensel sind daher meistens früher gesättigt und clippen, weil ihr FullWell-Wert erreicht ist. Werte der roten und blauen Sensel liegen bei dieser Helligkeit jedoch noch deutlich unter ihrem FullWell. Als Daumenregel (und je nach Lichttemperatur) kann man ungefähr davon ausgehen, dass bei der Aufzeichnung einer weißen Lichtquelle die roten Sensel ungefähr eine Blendenstufe über den grünen clippen während die blauen Sensel sogar noch ca. zwei Blenden unter ihrem FullWell liegen.

Debayering-Strategien / In der Praxis


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Nur Vorteile durch Highlight Recovery?
    

[8 Leserkommentare] [Kommentar schreiben]   Letzte Kommentare:
dienstag_01    17:46 am 17.3.2018
Ich denke aber auch, dass der Aufwand für das reverse engineering, was die Hersteller im Fotobereich für ihre RAW-Entwickler betreiben müssen, vermutlich deutlich geringer ist,...weiterlesen
mash_gh4    15:08 am 17.3.2018
ja -- prinzipiell ist highlight recovery in raw material eine ziemlich interessante sache, die ich hier ohnehin in der vergangenheit bereits mehrfach eingebracht habe. ich...weiterlesen
CandyNinjas    12:43 am 17.3.2018
Ha !!! Das kannte ich gar nicht - für mich ein Grund mehr, des öfteren RAW in Betracht zu ziehen... Vielen Dank ! Hier lernt man immer wieder was neues dazu ...weiterlesen
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