Un algorithme de démosaïque pour le noir et blanc serait-il utile?

Étant donné que le but principal du dématriçage est de récupérer la couleur aussi précisément que possible, y aurait-il un avantage à un algorithme de démosaïque "noir et blanc uniquement"? Autrement dit, au lieu de récupérer d'abord la couleur puis de convertir le noir et blanc, serait-il préférable de convertir le fichier RAW directement en noir et blanc?

Je suis particulièrement intéressé par la qualité de l'image (par exemple la plage dynamique et la netteté). Sur une note connexe, quels algorithmes de dématriçage communs sont les plus adaptés à la conversion en noir et blanc?

Il n'y a aucun moyen de convertir un fichier RAW directement en noir et blanc sans récupérer d'abord la couleur, à moins que votre convertisseur ne prenne qu'un seul des ensembles de pixels R, G, B pour produire une image. Cette approche entraînerait une perte de résolution substantielle.

Afin de ne pas perdre la résolution lors de la conversion en noir et blanc, vous devez utiliser tous les pixels RG et B, ce qui signifie implicitement que des calculs de couleur doivent être effectués, auquel cas vous pourriez tout aussi bien utiliser l'un des algorithmes avancés de dématriçage des couleurs, puis convertir le résultat en noir et blanc.

Vous avez besoin d'un algorithme démosaïque même si vous convertissez une image en noir et blanc.

Une raison à cela est assez simple - sinon vous obtiendriez des artefacts sous-pixel partout. Vous devez vous rendre compte que l'image enregistrée par le capteur est assez désordonnée. Jetons un coup d'œil à l'exemple de Wikipedia :

Imaginez maintenant que nous ne procédons à aucun dématriçage et convertissons simplement RAW en niveaux de gris:

Eh bien ... vous voyez les trous noirs? Les pixels rouges n'ont rien enregistré en arrière-plan.

Maintenant, comparons cela avec une image dématriçée convertie en échelle de gris (à gauche):

Vous perdez essentiellement des détails, mais vous perdez également beaucoup d'artefacts qui rendent l'image plutôt insupportable. Le contournement de l'image par contournement perd également beaucoup de contraste, en raison de la façon dont la conversion N&B est effectuée. Enfin, les nuances de couleurs qui sont entre les couleurs primaires peuvent être représentées de manière plutôt inattendue, tandis que les grandes surfaces de rouge et de bleu seront en 3/4 blanc.

Je sais que c'est une simplification, et vous pourriez viser à créer un algorithme qui est tout simplement: plus efficace dans la conversion RAW en noir et blanc, mais mon point est que:

Vous avez besoin d'une image couleur calculée pour générer des nuances de gris correctes dans la photographie noir et blanc.

La bonne façon de faire de la photographie noir et blanc est de supprimer complètement le filtre de couleur - comme Leica l'a fait dans Monochrom - et non pas de changer la conversion RAW. Sinon, vous obtenez soit des artefacts, soit de fausses nuances de gris, soit une baisse de la résolution ou tout cela.

Ajoutez à cela le fait que la conversion RAW-> Bayer-> B&W vous offre de bien plus d'options pour améliorer et éditer l'image, et vous avez à peu près une excellente solution qui ne peut être renversée que par une construction de capteur dédiée. C'est pourquoi vous ne voyez pas de convertisseurs B&W RAW dédiés qui ne retomberaient pas dans le dématriçage quelque part dans le processus.

Les caméras de vision industrielle avec filtres bayer peuvent donner directement des images en niveaux de gris, mais elles le font en démosé, converties en YUV et en envoyant uniquement le canal V (celles que j'utilise normalement au moins). S'ils avaient un meilleur moyen de contourner cette reconstruction des couleurs, je pense qu'ils le feraient, car ils poussent constamment les fréquences d'images (l'appareil photo typique que j'utilise fonctionne à 100FPS par exemple).

S'il devait ignorer le dématriçage basé sur les couleurs, il pourrait représenter la moitié de la résolution et la moyenne pondérée de chaque quad 2x2, mais si vous voulez une résolution complète, il est préférable d'utiliser l'algorithme de dématriçage des couleurs normal qui essaie de mieux préserver les bords. Si nous savons que nous voulons des niveaux de gris, nous obtenons simplement une caméra monochrome dès le début, giflons sur un filtre de couleur si nous recherchons une certaine couleur, car cette configuration est largement supérieure en qualité d'image, ce qui réduit le besoin de suréchantillonnage de la résolution, qui à son tour permet utilisation d'un capteur rapide à faible résolution avec des pixels plus grands, ce qui donne à son tour une image encore meilleure.

L'effet des filtres de couleur sur chaque puits de pixel de la couche Bayer est identique à la prise de vue d'un film noir et blanc avec des filtres de couleur sur l'objectif: cela change la relation entre les niveaux de gris des différentes couleurs de la scène photographiée. Pour obtenir un niveau de luminance précis pour toutes les couleurs de la scène, les signaux de chaque pixel doivent être démosaïqués. Comme d'autres l'ont mentionné, un capteur sans couche Bayer produirait une image monochrome qui n'a pas besoin d'être dématriçée. Cela devrait se traduire par une meilleure netteté de l'image si le cercle de confusion de l'objectif est égal ou inférieur à la largeur de chaque pixel.

En termes pratiques, j'ai remarqué plusieurs choses lors de la conversion de fichiers RAW en monochrome à l'aide de Digital Photo Professional (DPP) de Canon.

1. L'ajustement de la balance des blancs peut effectuer un changement dans la luminance globale perçue de la même manière que l'ajustement du contraste. En tant que tel, il peut être utilisé pour affiner le contraste.
2. La balance des blancs aura également un effet sur la luminosité relative des différentes couleurs de la scène. Cela peut être utilisé pour affiner l'application des effets de filtre "Orange", "Jaune", "Rouge", etc. Le rouge semble être le plus affecté par cela et est beaucoup plus sombre à 2500K qu'à 10000K. Étonnamment, du moins pour moi, c'est que les tons bleus ne démontrent pas l'inverse.
3. Étant donné qu'à toutes fins pratiques, il n'y a pas de bruit de chrominance dans une photo noir et blanc, elle peut être laissée à "0".
4. L'outil de masque non affûté donnera beaucoup plus de contrôle sur la netteté que le curseur "Netteté" plus simple. Surtout si vous avez quelques pixels "chauds" ou "chauds" dans l'image, vous pouvez augmenter la netteté globale sans les accentuer.

Vous trouverez ci-dessous deux versions de la même photo d'exposition sur un Canon 7D avec un objectif EF 70-200 mm f / 2,8L IS II et un téléconvertisseur Kenco C-AF 2X Teleplus Pro 300. L'image a été recadrée à 1000X1000 pixels. Le premier a été converti en utilisant les paramètres de l'appareil photo ci-dessous. Le second a été modifié avec les paramètres indiqués dans la capture d'écran. En plus de l'onglet RAW, un paramètre de réduction du bruit de luminance de 2 a été appliqué, tout comme une valeur d'aberration chromatique de 99.

Je proposerais un algorithme comme celui-ci (suppose que votre cible est blanche et a une température de couleur constante):

• Demosaic RAW Bayer à RGB
• Sous-échantillonner la couleur en niveaux de gris
• Créez une LUT entre les valeurs de bayer brutes et les valeurs de niveaux de gris (cela devrait être effectué une fois par plan de couleur RGGB ou RGB)
• Utilisez le filtre LUT par couleur pour transformer le RAW Bayer directement en niveaux de gris sans aucun filtrage entre pixels

En théorie, cela se rapprocherait des résultats d'un véritable capteur monochrome.