Uma câmera digital usa uma série de milhões de pequenas cavidades de luz ou "photosites" para gravar uma imagem. Quando você pressiona o botão do obturador da câmera e a exposição começa, cada um deles é descoberto para coletar fótons e armazená-los como um sinal elétrico. Quando a exposição termina, a câmera fecha cada um desses photosites e tenta avaliar quantos fótons caíram em cada cavidade medindo a força do sinal elétrico. Os sinais são então quantificados como valores digitais, com uma precisão determinada pela profundidade de bits. A precisão resultante pode ser reduzida novamente dependendo de qual formato de arquivo está sendo gravado (0 - 255 para um arquivo JPEG de 8 bits).
Matriz de cavidades
Cavidades leves
No entanto, a ilustração acima apenas criaria imagens em tons de cinza, pois essas cavidades não conseguem distinguir o quanto elas têm de cada cor. Para capturar imagens coloridas, um filtro deve ser colocado sobre cada cavidade que permita apenas cores específicas de luz. Praticamente todas as câmeras digitais atuais podem capturar apenas uma das três cores primárias em cada cavidade e, portanto, descartam aproximadamente 2/3 da luz recebida. Como resultado, a câmera precisa aproximar as outras duas cores primárias para ter cor total em cada pixel. O tipo mais comum de matriz de filtro de cores é chamado de "matriz Bayer", mostrado abaixo.
Matriz de filtro de cores
Photosites com filtros de cores
Uma matriz Bayer consiste em linhas alternadas de filtros vermelho-verde e verde-azul. Observe como a matriz Bayer contém duas vezes mais sensores verdes do que vermelhos ou azuis. Cada cor primária não recebe uma fração igual da área total porque o olho humano é mais sensível à luz verde do que a luz vermelha e azul. A redundância com pixels verdes produz uma imagem que parece menos ruidosa e tem detalhes mais finos do que poderia ser obtido se cada cor fosse tratada igualmente. Isso também explica por que o ruído no canal verde é muito menor do que nas outras duas cores primárias (consulte "Compreendendo o ruído da imagem" para obter um exemplo).
Cena Original
(exibida em 200%)
O que sua câmera vê
(através de uma matriz Bayer)
Nota:Nem todas as câmeras digitais usam um array Bayer, mas esta é de longe a configuração mais comum. Por exemplo, o sensor Foveon captura todas as três cores em cada localização de pixel, enquanto outros sensores podem capturar quatro cores em uma matriz semelhante:vermelho, verde, azul e verde esmeralda.
DEMOSAICAÇÃO DA BAYER
Bayer "desmosaicing" é o processo de traduzir esta matriz Bayer de cores primárias em uma imagem final que contém informações de cores completas em cada pixel. Como isso é possível se a câmera não consegue medir diretamente as cores? Uma maneira de entender isso é pensar em cada matriz 2x2 de vermelho, verde e azul como uma única cavidade colorida.
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Isso funcionaria bem, no entanto, a maioria das câmeras realiza etapas adicionais para extrair ainda mais informações de imagem dessa matriz de cores. Se a câmera tratasse todas as cores em cada matriz 2x2 como tendo pousado no mesmo lugar, ela só seria capaz de atingir metade da resolução nas direções horizontal e vertical. Por outro lado, se uma câmera computasse a cor usando vários arrays 2x2 sobrepostos, ela poderia atingir uma resolução mais alta do que seria possível com um único conjunto de arrays 2x2. A seguinte combinação de matrizes 2x2 sobrepostas pode ser usada para extrair mais informações da imagem.
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Observe como não calculamos as informações da imagem nas bordas da matriz, já que assumimos que a imagem continua em cada direção. Se estas fossem realmente as bordas da matriz de cavidades, os cálculos aqui seriam menos precisos, pois não há mais pixels em todos os lados. Isso geralmente é insignificante, pois as informações nas bordas de uma imagem podem ser facilmente cortadas para câmeras com milhões de pixels.
Existem outros algoritmos de demosaicing que podem extrair um pouco mais de resolução, produzir imagens com menos ruído ou se adaptar para melhor aproximar a imagem em cada local.
ARTEFATOS DE DEMOSAICAÇÃO
Imagens com detalhes em pequena escala perto do limite de resolução do sensor digital às vezes podem enganar o algoritmo de demosaicing, produzindo um resultado de aparência irreal. O artefato mais comum é o moiré (pronuncia-se "more-ay"), que pode aparecer como padrões repetidos, artefatos de cores ou pixels organizados em um padrão de labirinto irreal:
Segunda foto em ↓ 65% do tamanho acima
Duas fotos separadas são mostradas acima, cada uma com uma ampliação diferente. Observe a aparência do moiré em todos os quatro quadrados inferiores, além do terceiro quadrado da primeira foto (sutil). Ambos os artefatos de labirinto e cor podem ser vistos no terceiro quadrado da versão reduzida. Esses artefatos dependem do tipo de textura e do software usado para desenvolver o arquivo RAW da câmera digital.
No entanto, mesmo com um sensor teoricamente perfeito que pudesse capturar e distinguir todas as cores em cada photosite, moiré e outros artefatos ainda podiam aparecer. Esta é uma consequência inevitável de qualquer sistema que amostra um sinal contínuo em intervalos ou locais discretos. Por esse motivo, praticamente todos os sensores digitais fotográficos incorporam algo chamado filtro óptico passa-baixa (OLPF) ou filtro anti-aliasing (AA). Normalmente, trata-se de uma camada fina diretamente na frente do sensor e funciona efetivamente desfocando quaisquer detalhes potencialmente problemáticos que sejam mais finos do que a resolução do sensor.
MATRIZ DE MICROLENS
Você pode se perguntar por que o primeiro diagrama deste tutorial não colocou cada cavidade diretamente uma ao lado da outra. Os sensores de câmera do mundo real não possuem photosites que cobrem toda a superfície do sensor. Na verdade, eles podem cobrir apenas metade da área total para acomodar outros eletrônicos. Cada cavidade é mostrada com pequenos picos entre eles para direcionar os fótons para uma cavidade ou outra. As câmeras digitais contêm "microlentes" acima de cada photosite para aprimorar sua capacidade de captação de luz. Essas lentes são análogas aos funis que direcionam os fótons para o photosite, onde os fótons não seriam usados.
Microlentes bem projetadas podem melhorar o sinal de fótons em cada photosite e, posteriormente, criar imagens com menos ruído para o mesmo tempo de exposição. Os fabricantes de câmeras conseguiram usar melhorias no design de microlentes para reduzir ou manter o ruído nas câmeras de alta resolução mais recentes, apesar de terem photosites menores, devido à compressão de mais megapixels na mesma área do sensor.
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Tamanhos de sensores de câmeras digitais:como eles influenciam a fotografia?
