Làm thế nào để xác định bộ lọc hiệu chỉnh màu tối ưu cho cảm biến?


9

Ban đầu, câu hỏi này có tiêu đề: Làm thế nào để xác định nhiệt độ màu gốc của cảm biến?

Đối với các câu hỏi về bộ lọc làm ấmbộ lọc màu nói chung , các câu trả lời hàng đầu chỉ ra rằng để tỷ lệ nhiễu tín hiệu tối ưu, điều chỉnh màu sắc là tối ưu. Nhưng để điều chỉnh, trước tiên người ta sẽ đo nhiệt độ màu "bản địa" mục tiêu trong đó màu trắng gây ra tín hiệu bằng nhau trong các kênh màu khác nhau?

Tôi cho rằng nó ở đâu đó gần với ánh sáng ban ngày, nhưng bức ảnh chưa được điều chỉnh này trong đó @Karel đã chứng minh UniWB dường như bị bắn vào ban ngày và có sự thống trị mạnh mẽ trong các kênh màu xanh lá cây và xanh dương:

UniWB

Máy ảnh của tôi (giống như nhiều máy ảnh khác) không có UniWB, vì vậy tôi thích một giải pháp không tận dụng cài đặt UniWB.

CẬP NHẬT

Suy nghĩ thêm một chút, thực ra đó không phải là nhiệt độ màu quan trọng. Kết quả cuối cùng tôi quan tâm là làm thế nào để chọn bộ lọc để sử dụng để đạt được tín hiệu cân bằng trong tất cả các kênh màu ? Có lẽ tôi thậm chí không cần biết nhiệt độ màu, tôi chỉ quen xem thông số kỹ thuật của bộ lọc trích dẫn chuyển đổi nhiệt độ màu.

Tôi thấy câu trả lời sẽ phụ thuộc vào

  • đặc điểm của cảm biến
  • ánh sáng hiện tại

Cảm biến là như nhau, miễn là tôi không chuyển đổi cơ thể. Ánh sáng sẽ khác nhau trong các tình huống khác nhau, nhưng có những kịch bản phổ biến - ánh sáng ban ngày / đèn flash, mây, vonfram.

Vậy, làm cách nào để chọn bộ lọc cho cảm biến của mình trong các tình huống phổ biến đó? Tôi hy vọng có một cách tốt hơn là chỉ mua một bó và thử tất cả.

Câu trả lời:


4

Ảnh mẫu của Karel có màu xanh lục mạnh mẽ vì mọi "pixel" được xử lý mà không có trọng số, do đó cho hiệu ứng màu xanh lá cây gấp đôi màu đỏ và xanh lam. Kết quả là một hình ảnh được xử lý từ các pixel được khuếch đại tối thiểu, trong đó các kênh màu đỏ và màu xanh lam thông thường sẽ được khuếch đại bởi một hệ số lớn hơn một để bù cho số lượng pixel xanh lớn hơn. Từ góc độ tối ưu hóa tín hiệu-nhiễu, điều đó sẽ là tối ưu nhất.

Từ quan điểm "cân bằng trắng" kỹ thuật số, tôi không thực sự chắc chắn có cách nào để xác định chính xác đầu ra cơ sở của cảm biến là gì. Nó có thể khác nhau giữa các nhà sản xuất, nó có thể được xử lý đơn giản bằng cách khuếch đại tín hiệu từ mỗi kênh pixel hoặc nó có thể được thực hiện hoàn toàn bằng logic xử lý hình ảnh sau khi đọc và khuếch đại. Tôi nghĩ rằng một đường cơ sở tốt để làm việc sẽ là sử dụng trọng số 1.0 cho mỗi kênh pixel và cài đặt nhiệt độ ánh sáng ban ngày (5200-5500k). Điều đó sẽ bình thường hóa máy ảnh xung quanh về ánh sáng "trắng" thuần túy như ánh sáng có thể có được.

Nếu tôi hiểu ý của bạn bằng cách điều chỉnh cân bằng trắng về mặt quang học, thì bạn sẽ cần phải có bộ lọc màu được lọc đúng khoảng một nửa bước sóng ánh sáng màu xanh lá cây để bù cho sự thay đổi trong cách bạn xử lý tín hiệu cảm biến. Vì bạn có số pixel màu xanh lục gấp đôi so với màu đỏ và màu xanh lam và tín hiệu được xử lý mà không có trọng số, bạn cần giảm lượng ánh sáng xanh đến cảm biến bằng một lượng tương tự.

Tôi sẽ có một chút hoài nghi về điều này thực sự cải thiện bất cứ điều gì. Nếu đó là trường hợp xử lý ánh sáng theo cách này trước khi chạm vào cảm biến là lý tưởng, thì các nhà sản xuất máy ảnh kỹ thuật số đã tính đến việc lọc bổ sung trong ngăn lọc bộ lọc trước cảm biến mà hầu hết các máy ảnh kỹ thuật số hiện nay có. Tôi nghĩ rằng quyết định sử dụng gấp đôi số pixel màu xanh lục so với màu đỏ và màu xanh được thực hiện vì nhiều bước sóng ánh sáng nằm trong phạm vi màu đó hơn so với màu đỏ và màu xanh lam. Có độ nhạy cao hơn trong dải tần số ánh sáng phổ biến hơn đó là LỢI ÍCH tổng thể, không gây bất lợi cho tỷ lệ tín hiệu. Với cách tiếp cận không có trọng số / được lọc ... bạn đang giảm ánh sáng tổng thể ít nhất là 1/4, yêu cầu khuếch đại tín hiệu cuối cùng trên bảng, không chỉ trong các kênh màu đỏ và màu xanh.


Tôi đồng ý rằng có rất ít điểm trong việc giảm một nửa ánh sáng xanh (tôi có gấp đôi số giác quan cần nó), nhưng Karel cũng báo cáo giá trị kênh màu đỏ và màu xanh khác nhau đáng kể (162 so với 197) cho màu trắng trong hình ảnh này, vì vậy tôi thực sự nghi ngờ về ánh sáng ban ngày là WB tối ưu.
Imre

@Imre: Trong hình ảnh mẫu UniWB thực tế của Karel, trọng số kênh là 1.0 cho cả ba kênh. Về mặt kỹ thuật, UniWB là cài đặt cân bằng trắng, trong đó không có điều chỉnh đầu ra nào được áp dụng cho từng kênh pixel ... vì vậy tôi đoán thực sự không có 5200k + UniWB ... thực sự chỉ có UniWB. Vì vậy, cuối cùng, đối với mục tiêu của bạn, cài đặt "cân bằng trắng" có trọng lượng 1.0 trên cả ba kênh, cộng với bộ lọc quang.
jrista

2

Một đề xuất từ ​​liên kết ( http://www.guillermoluijk.com/tutorial/uniwb/index_en.htm ) được cung cấp trong câu trả lời ban đầu của tôi:

Các bước sẽ là:

  1. Chụp ở một nguồn ánh sáng rực rỡ trong vài giây, để cả ba kênh được thổi trong tất cả các pixel
  2. Sử dụng tệp RAW kết quả sẽ có trong bộ nhớ của máy ảnh để đặt cân bằng trắng tùy chỉnh
  3. Độ chính xác của UniWB đạt được có thể được kiểm tra bằng cách chụp ở bất cứ thứ gì có cân bằng trắng mới và xem số nhân được hiển thị bởi DCRAW khi phát triển RAW kết quả với cân bằng trắng của máy ảnh: dcraw -v -w

Phương pháp nhanh không hoạt động cho tất cả các máy ảnh. Chẳng hạn, Nikons loại bỏ bất kỳ pixel nào bị ảnh hưởng bởi độ bão hòa để tính toán cân bằng trắng. Cả Canon 5D dường như không thừa nhận dữ liệu từ RAW bị thổi. Sony Alpha 100 ở phía bên kia, và ngay cả khi máy ảnh cảnh báo về việc điều chỉnh cân bằng trắng có thể sai, cho phép sử dụng nó cung cấp hệ số nhân hoàn hảo (1.000000). Phương pháp nhanh chóng hoạt động hoàn hảo cho Canon 7D.

Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.