{"id":2326,"date":"2009-10-12T23:22:31","date_gmt":"2009-10-12T22:22:31","guid":{"rendered":"http:\/\/francescophoto.wordpress.com\/?p=2326"},"modified":"2009-10-12T23:22:31","modified_gmt":"2009-10-12T22:22:31","slug":"la-vera-risoluzione-dei-sensori","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/francescophoto.it\/blog\/2009\/10\/12\/la-vera-risoluzione-dei-sensori\/","title":{"rendered":"La vera risoluzione dei sensori"},"content":{"rendered":"

\"tut_sensors_bayer\"<\/a>La caratteristica pi\u00f9 nota e pubblicizzata delle fotocamere digitali \u00e8 in numero di megapixel. All’aumentare di questo aumenta la risoluzione della fotocamera e addirittura molti pensano che questo sia l’unico indice di qualit\u00e0 di una digitale. Attualmente il numero di megapixel raggiunge il valore di 12 anche per le compatte, mentre le reflex fullframe arrivano a 24. Sembrerebbe quindi che le fotocamere digitali abbiano raggiunto una risoluzione sufficientemente alta per competere e forse superare quelle a pellicola e adeguata alle attuali esigenze dei fotografi-
\nMa la risoluzione dichiarata e tanto pubblicizzata dai produttori \u00e8 vera o c’\u00e8 qualcosa dietro che non ci vogliono dire?<\/p>\n


\nLa maggior parte dei sensori usati sulle attuali fotocamere digitali \u00e8 del tipo CCD o CMOS con tecnologia Bayer, dal nome dello scienziato Bryce Bayer della Kodak che la invent\u00f2 nel 1976.
\nUn sensore ditipo bayer \u00e8 composto da tante cellette (pixel), di norma quadrate, sensibili alla luce. Questi sensori per\u00f2 non distinguono i colori, sono solo in grado di emettere un segnale elettrico, proporzionale alla quantit\u00e0 di luce (di fotoni) raccolta fino alla saturazione.<\/p>\n

\"tut_sensors_reservoirsidec\"<\/a><\/p>\n

Come \u00e8 possibile allora distinguere i colori? E quali colori innanzitutto?
\nCome nella fotografia a pellicola (chimica), nei monitor dei computer e nelle televisioni i colori necessari per riprodurre una qualsiasi immagine possono essere ridotti a tre, i cosiddetti colori primari, rosso, verde e bl\u00f9 (RGB). Combinando opportunamente luci di questi tre colori \u00e8 possibile riprodurre qualsiasi sfumatura di colore.<\/p>\n

\"rgb_small\"<\/a><\/p>\n

I pixel contenuti nel sensore per\u00f2 sono sensibili solo alla quantit\u00e0 di luce, ma non distinguono i colori. Quindi ci danno solo un’informazione quantitativa sulla luce che ricevono, ma non sul suo colore. Per poter avere anche l’informazione sul colore nei sensori di tipo Bayer si antepone a ciascun pixel un filtro colorato, rosso, verde o blu, che lascer\u00e0 passare solo la luce di quel colore.<\/p>\n

\"tut_sensors_reservoir1\"<\/a><\/p>\n

\u00a0In questo modo i pixel col filtro rosso daranno informazioni sulla luce rossa ,verde e blu. I pixel sono distribuiti sul sensore secondo lo schema in figura.<\/p>\n

\"tut_sensors_bayer2\"<\/a><\/p>\n

Il 25 % dei pixel sono sensibili al rosso, il 25 % al bl\u00f9 e il 50 % al verde. Questo perch\u00e8 l’occhio \u00e8 pi\u00f9 sensibile al verde che richiede quindi maggior precisione. Quindi su una riga si alternano un pixel rosso ed uno verde, mentre sulla successiva uno verde ed uno blu e cos\u00ec di seguito. La risoluzione del sensore \u00e8 in queste consizioni il 25 % dei pixel dichiarati per il rosso ed il bl\u00f9 ed il 50 % per il verde: molto meno di quanto ci si aspetterebbe. In questo modo inoltre l’informazione colore \u00e8 solo parziale: come \u00e8 possibile ricostruire l’informazione di colore dove manca, in modo di avere per ogni pixel l’informazione sui tre colori primari e riprodurre cos\u00ec i colori originali dell’immagine?
\nQuesta operazione \u00e8 effettuata tramite un algoritmo di interpolazione. In pratica il software nella fotocamera, oppure quello sul pc del convertitore raw ricostruisce l’informazione di colore per ciascun pixel derivandola da quella dei pixel adiacenti. In questo modo si potrebbe, considerando i pixel a gruppi di quattro, ricostruire per ciascun gruppo un pixel con l’informazione colore completa (vedi figura).<\/p>\n

\"tut_sensors_bayer1comb\"<\/a><\/p>\n

\u00a0Con questo algoritmo per\u00f2 si dimezzerebbe la risoluzione orizzontale e quella verticale ed il numero totale dei pixel dell’immagine sarebbe solo un quarto di quelli del sensore.
\nCi sono per\u00f2 degli algoritmi che considerando i pixel adiacenti a ciascun gruppo di quattro riescono a ricostruire ulteriori pixel con informazioni complete. si pu\u00f2 arrivare a valori del 70-80 % della risoluzione nominale Cos\u00ec \u00e8 possibile aumentare la risoluzione effettiva del sensore.<\/p>\n

\"tut_sensors_bayer2comb\"<\/a><\/p>\n

\"tut_sensors_bayer3comb\"<\/a><\/a><\/p>\n

<\/a>\"tut_sensors_bayer4comb\"<\/a><\/a><\/p>\n

\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0<\/p>\n

\u00a0Naturalmente il file di output jpeg conterr\u00e0 tutti i pixel dichiarati, quelli che mancano saranno ulteriormente interpolati da quelli ricostruiti con le informazioni del sensore non aggiungendo quindi nessuna nuova informazione nell’immagine.
\nDi seguito un crop di una foto come vista dal sensore di una fotocamera digitale prima dell’interpolazione e demosaicizzazione Bayer.<\/p>\n

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\"SDIM0006_BAYERIZEDc_cr\"<\/a>
Come appare una foto senza interpolazione Bayer<\/figcaption><\/figure>\n

Oltre a questa tecnica necessaria per la riproduzione dei colori c’\u00e8 un altro fattore che limita la risoluzione dei sensori: il filtro antialias. I sensori, come tutti i sistemi di campionamento digitale, possono riprodurre un’informazione che vari con una frequenza inferiore o uguale alla met\u00e0 della frequenza con la quale rilevano l’informazione (frequenza di Nyquist). Cosa vuol dire questo discorso un po’ complicato e contorto (\u00e8 semplice e comprensibile esprimerlo con formule matematiche) nel campo della fotografia? Se ho un sensore con, ad esempio, 4000 pixel in orizzontale e 3000 in verticale (12 Mpx), questo potra risolvere al massimo 2000 linee in orizzontale e 1500 in verticale. Il numero di righe per unit\u00e0 di lunghezza si definisce la loro frequenza. Se si tenta di riprodurre una frequenza maggiore, cio\u00e8 un numero di righe maggiore di 2000 in orizzontale, il sensore non \u00e8 in grado di farlo, anzi le informazioni che restituisce saranno sbagliate dal punto di vista risoluzione e colore con la produzione di righe ed artefatti multicolori (effetto moir\u00e8). nei sensori Bayer in particolare questo fenomeno \u00e8 molto accentuato perch\u00e8 la risoluzione dei colori rosso e blu \u00e8 solo il 25 % di quella dichiarata e del verde il 50%. Per evitare ci\u00f2 davanti al sensore viene posto un filtro che riduce la risolvenza in modo da evitare l’effetto moir\u00e8. Questo filtro ovviamente non pu\u00f2 tagliare completamente le frequesze al di l\u00e0 delle quali l’effetto si verifica (frequenza di Nyquist), altrimenti ridurrebbe troppo la risolvenza anche per quelle inferiori. I produttori cercano dunque un compromesso che limiti l’effetto moir\u00e8 senza penalizzare troppo la risolvenza, che risulta comunque inferiore a quella teoricamente possibile.
\nla risoluzione effettiva di un sensore in funzione del numero dei pixel \u00e8 espressa dalle curve in figura.<\/p>\n

\"Bayer<\/a><\/p>\n

L’unico sensore che non funziona secondo questi principi \u00e8 il sensore Foveon, utilizzato dalle fotocamere Sigma. Questo sensore \u00e8 composto da tre strati sovrapposti sensibili rispettivamente al blu, al verde ed al rosso. Ogni pixel quindi \u00e8 sensibile ai tre colori e restituisce un’informazione completa.<\/p>\n

\"foveon\"<\/a><\/p>\n

La risoluzione del sensore \u00e8 quindi pari a quella nominale. Inoltre visto che ogni pixel pu\u00f2 ricevere i tre colori \u00e8 possibile eliminare il filtro antialias non limitando in alcun modo la risoluzione del sensore. L’effetto moir\u00e8, che pu\u00f2 essere presente anche se in forma molto pi\u00f9 ridotta che sui sensori Bayer, viene controllato via software.
\nI sensoi Foveon hanno una risoluzione nominale pi\u00f9 ridotta dei Bayer: attua\u00f2mente l’ultima versione montata sulle Sigma SD15 reflex e DP2 compatta \u00e8 di 4,7 Mpx contro una risoluzione media di 12 Mpx per i Bayer, anche se Sigma la pubblicizza come una 14,1 Mpx. In realt\u00e0 \u00e8 vero che ha, a rigore, \u00a014 Mpx, per\u00f2 i pixel sono sovrapposti a tre a tre per cui l’immagine di output risulta di 4,7 Mpx.
\nLa risoluzione del sensore Foveon \u00e8 per\u00f2 effettiva e non subisce diminuzioni dovute all’interpolazione come quella dei Bayer e pu\u00f2 essere paragonata a quella di un Bayer da almeno 8 Mpx. Un sensore Bayer da 12 Mpx ha invece una risoluzione effettiva di circa 8 Mpx.<\/p>\n

Per verificare l’influenza della demoicizzazione Bayer sulla risoluzione. Ho utilizzato\u00a0una foto che ho scattato in una breve prova della Sigma DP1 con sensore Foveon da 4,7 Mpx. Ho usato foto scattate con il sensore Foveon perch\u00e8 queste per essere trasformate in un formato visibile non sono sottoposte alla demoicizzazione. Per simulare l’effetto del sensore Bayer ho utilizzato un filtro, plug-in di Photoshop, che elimina dai pixel alternativamente i colori per trasformare le foto secondo lo schema Bayer e poi un secondo filtro che applica l’interpolazione per riportare la foto ai colori originali. I filtri sono stati utilizzati tramite IrfanView, un programma di fotoritocco gratuito molto interessante di cui parler\u00f2 in futuro.
\nHo applicato la demicizzazione bayer anche ad una foto scattata con un sensore Bayer e ne ho scelta una ad elevata risoluzione (21 Mpx) fatta con una Canon 1Ds III.
\nI risultati si possono vedere nei crop al 100 % presentati.
\nHo pubblicato poi i crop di \u00a0altre foto di esempio dal sito di Imaging Resource, con la Sigma DP1 e di DPReview con la Sigma DP1 e la SD10 reflex, tutte con sensore Foveon da 4,7 Mpx
\nCome si pu\u00f2 vedere le foto originali Sigma perdono tutte risoluzione e dettaglio e risultano pi\u00f9 “impastate”. In particolare si possono notare nella foto con le scritte, che sono al limite della risoluzione del sensore,\u00a0le alterazione di colore delle scritte dovute all’interpolazione a partire dal 25 o 50 % dei colori originali.<\/p>\n

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\"SDIM0006c\"<\/a>
Sigma DP1 crop 100 % originale<\/figcaption><\/figure>\n
\"Sigma<\/a>
Sigma DP1 crop 100 % demosaicizzato Bayer<\/figcaption><\/figure>\n

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\"Sigma<\/a>
Sigma DP1 foto originale<\/figcaption><\/figure>\n

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\"Sigma<\/a>
Sigma DP1 come la vede il sensore Bayer<\/figcaption><\/figure>\n
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\"Sigma<\/a>
Sigma DP1 jpeg "debayerizzato"<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n

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\"Canon<\/a>
Canon 1Ds III crop 100 % originale<\/figcaption><\/figure>\n
\"Canon<\/a>
Canon 1Ds III crop 100 % demosaicizzato Bayer<\/figcaption><\/figure>\n

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\"Canon<\/a>
Canon 1Ds III originale crop al 200 %<\/figcaption><\/figure>\n
\"Canon<\/a>
Canon 1Ds III demosaicizzato Bayer crop al 200 %<\/figcaption><\/figure>\n
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\"Canon<\/a><\/dt>\n
Canon 1Ds III originale jpeg da raw<\/dd>\n<\/dl>\n<\/div>\n<\/div>\n
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\"Canon<\/a>
Canon 1Ds III come la vede il sensore Bayer<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n
\"Canon<\/a>
Canon 1Ds III jpeg "debayerizzato"<\/figcaption><\/figure>\n

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\"Sigma<\/a>
Sigma DP1 originale crop al 100 %<\/figcaption><\/figure>\n
\"Sigma<\/a>
Sigma DP1 crop 100 % demosaicizzato Bayer<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n

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\"Sigma<\/a>
Sigma DP1 originale da DPReview<\/figcaption><\/figure>\n

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\"Sigma<\/a>
Sigma SD10 originale crop 100 %<\/figcaption><\/figure>\n
\"Sigma<\/a>
Sigma SD10 demosaicizzato Bayer crop 100 %<\/figcaption><\/figure>\n

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\"Sigma<\/a>
Sigma SD10 originale da DPReview<\/figcaption><\/figure>\n

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\"Sigma<\/a>
Sigma DP1 originale crop al 100 %<\/figcaption><\/figure>\n
\"Sigma<\/a>
Sigma DP1 demosaicizzato Bayer crop al 100 %<\/figcaption><\/figure>\n

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\"Sigma<\/a>
Sigma DP1 originale crop al 200 %<\/figcaption><\/figure>\n
\"Sigma<\/a>
Sigma DP1 demosaicizzato Bayer crop al 300 %<\/figcaption><\/figure>\n

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\"Sigma<\/a>
Sigma DP1 originale da DPReview<\/figcaption><\/figure>\n

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Nei crop al 200 % di quest’ultima foto si notano in particolare nelle scritte le alterazioni di colore dovute all’interpolazione Bayer.<\/p>\n

In conclusione la risoluzione reale dei sensori digitali, CCD o CMOS, che funzionano secondo lo schema Bayer \u00e8 inferiore a quella dichiarata e a quella che si aspettano i fotografi e non superiore al 70 % del valore nominale. I sensori Foveon, pur avendo invece una risoluzione inferiore non soffrono di questo problema in quanto la loro immagine non necessita di demosaicizzazione ed interpolazione e la loro risoluzione \u00e8 quella dichiarata. Anche l’assenza del filtro antialias contribuisce alla sua maggior sensazione di nitidezza. Inoltre la sua resa dei colori \u00e8 molto pi\u00f9 naturale<\/p>\n

Perch\u00e8 allora il sensore Foveon non \u00e8 adottato da tutti i produttori? Prima di tutto anche questo sensore ha i suoi problemi che sono essenzialmente la scarsa sensibilit\u00e0 ed il rumore alle alte sensibilit\u00e0, che si traduce in una alterazione ed una diminuzione di intensit\u00e0 dei colori. Poi la ragione principale \u00e8 che tutti i pi\u00f9 grandi produttori di sensori, Canon e Sony prima di tutti, hanno fatto grandi investimenti nei sensori CCD e CMOS di tipo Bayer e non hanno certo l’intenzione di buttarli via per investire in una nuova tecnologia di sviluppo incerto e di cui il grande pubblico non sente la necessit\u00e0 perch\u00e8 soddisfatto da ci\u00f2 che attualmente gli viene offerto.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

La caratteristica pi\u00f9 nota e pubblicizzata delle fotocamere digitali \u00e8 in numero di megapixel. All’aumentare di questo aumenta la risoluzione della fotocamera e addirittura molti pensano che questo sia l’unico indice di qualit\u00e0 di una digitale. Attualmente il numero di megapixel raggiunge il valore di 12 anche per le compatte, mentre le reflex fullframe arrivano … Continua la lettura di La vera risoluzione dei sensori<\/span> →<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[34],"tags":[271,287,292,571,1075,1144],"class_list":["post-2326","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-tecnologia","tag-bayer","tag-ccd","tag-cmos","tag-foveon","tag-risoluzione","tag-sensori"],"jetpack_featured_media_url":"","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/francescophoto.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2326","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/francescophoto.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/francescophoto.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/francescophoto.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/francescophoto.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2326"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/francescophoto.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2326\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/francescophoto.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2326"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/francescophoto.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2326"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/francescophoto.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2326"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}