Ist ja schön, dass es jemand gemacht hat - aber soooo überraschend fand ich das jetzt nicht. Das Moiré-Muster Rückschlüsse auf Ihre Ursache ziehen lassen, hatte ich eigentlich erwartet. Aber natürlich muß es erst mal jemand machen.
Also: Lasst Moiré-Patterns sprechen!
Demnächst gibt es dann wahrscheinlich Software-Plugins, die DSLR-Material mit einem RED-Moiré versehen. Oder andersherum: Das 7D-plugin für Alexa-Material, wenn man echten Indie-Film-Look anstrebt.
Wieder so ein Internet "Küchen-Test".
Auch die Überschrift ist falsch
Moiré-Patterns, und was sie uns sagen können
Nicht die Pattern sagen uns das, sondern irgendwelche Amateure, die glauben, das daraus zu lesen.
Es stimmt nämlich nicht und ganz elementare Basisbedingungen sind unberücksichtigt geblieben.
Allein die Empfindlichkeitsberechnung des Sensors widerlegt die ganze experimentelle Ausführung. (gleichwohl auch andere Betrachtungen).
Nur solche Feinheiten scheinen ja nicht interessant zu sein, solange es bunte Bilder gibt.
Siehe http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution
und hier http://asp.eurasipjournals.com/content/ ... 12-125.pdf
Es hätte aber auch schon gereicht, wenn er sich mal um den Sensor in seiner Nikon D5100 bemüht hätte, da ist nämlich ein Toshiba MT9H004 drin und wenn man sich die Specs mal anschaut, sieht man auch dass der bei Video Auflösung mit 2x2 Binning arbeitet: http://www.promelec.ru/pdf/mt9h004_flyer.pdf
Und wenn man sich das dann mal durchrechnet, dann stimmt das auch wieder mit der Kameraempfindlichkeit überein.
Es bewahrheitet sich immer wieder:
Das Internet nutzt nur dem, der nicht alles glaubt.
Ich glaube, das Hauptproblem liegt im Zusammentreffen von amorphen mit kristallinen Strukturen.
Kristallin ist alles geordnete, geordnete Pixelstrukturen auf Sensoren, geordnete wiederholbare Rechenalgorithmen (Debayer etc. etc.).
Ist in der Natur als Totale aber eher selten anzutreffen.
Erst wenn regelmäßige, quasi kristalline Strukturen (Hausdächer, Gartenzäune, Siebe, Gitter) auf einen kristallinen Sensor oder auf strenge Algorithmen treffen, dann gibt es die erwähnten Probleme.
Insofern nicht schlimm, weil schon lange vom Hirn in die üblichen Sehgewohnheiten bei digitalen Bildern übernommen und als „normal" empfunden.
Ursache? Womöglich wird die Nyquistfrequenz nicht eingehalten, die eigentlich doppelt so hoch wie die höchste Ortsfrequenz sein müsste.
Das mit dem Nyquist Theorem ist auch so eine Sache, denn es sagt ja, dass man MINDESTENS mit der doppelten Frequenz eine brauchbare Rekonstruktion hinbekommt.
Das sich das auf eine Sinusschwingung bezieht, wird dabei meistens unterschlagen.
Da kriegt man das mit der ersten Harmonischen hin.
In der Fourier-Reihe kommen aber ein paar mehr Harmonische vor.. nämlich bis unendlich viele.
Nun gibt es keine unendlich hohe Frequenz, deswegen kann man die Reihe im praktischen Betrieb irgendwo abbrechen. - aber macht man das bereits bei der ersten Harmonischen heisst das, dass niedrige Frequenzen zwar gut rekonstruiert werden können, aber das bezieht sich nicht auf höhere Frequenzen.
Um Moire kommst Du also auch mit eingehaltenem Nyquist nicht herum.
Aber selbst ein "idealer Nyquist" reicht nicht aus denn das ist eine mathematische Idealisierung, die nur unter der Bedingung gilt, daß die einzelnen Sinusschwingungen nicht zueinander phasenverschoben sind denn wenn die Grundschwingung durch Null geht, haben auch alle Harmonischen einen Nulldurchgang).
Die Sinusschwingungen stehen auf dem Papier und lassen sich leicht zur resultierenden näherungsweisen Rechteckwelle addieren.
Jedes wirkliche Signal braucht aber Zeit, um wirkliche Signalwege (Leitungen und Schaltungen) zu durchlaufen.
Eine Zeitverzögerung ist aber nichts anderes als eine Phasenverschiebung zwischen ein- und ausgangsseitigem Signalverlauf. Und damit wieder Moire.
Damit wären wir jetzt beim Tiefpass ... aber lassen wir das.
Der Blogschreiber sollte sich mal einwenig informieren, wie solche Effekte wirklich entstehen.
Warum packen manche Leute immer Themen an, die sie gar nicht ausreichend beherrschen ?
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