Quelles sont les différences entre la mosaïque Bayer et le capteur Foveon 3 couches?

Pour combler mon appétit sur la faim, je suis tombé sur le site Web de Sigma et j'ai trouvé ce capteur à 3 couches.

Quelqu'un peut-il vraiment expliquer cela sur la base de son expérience ou de ses recherches à ce sujet?

Quelqu'un a-t-il la main sur ce sigma SD15 ou sigma SD1 DSLR puisque je n'ai été dirigé et influencé que par la grande marque de cette industrie?

Le capteur Bayer utilisé par la grande majorité des caméras est essentiellement une grille de capteurs deux par deux avec 1 capteur bleu, 1 rouge et 2 capteurs verts appelés filtre Bayer du nom du scientifique de Kodak Labs qui l'a conçu. Les données d'un tel capteur doivent ensuite passer par un processus de dématriçage qui convertit les 4 points de données en un pixel donnant le résultat de la fusion en 3 couleurs. La raison de 2 sites verts est que l'œil humain serait plus sensible au vert et donc la couleur est accentuée dans le système.

Le modèle Foveon , qui me fascine totalement, est une approche pour suivre un style de film plus traditionnel. Dans ce contexte, l'idée est que les trois bandes primaires de lumière fonctionnent à différentes longueurs d'onde et pénètrent ainsi le matériau du capteur à différentes profondeurs, la prémisse du film couleur. Dans ce cas, le bleu est le moins pénétrant et le rouge le plus, donc en empilant les couches, ils peuvent détecter sur chaque site photo le niveau de chacune des couleurs primaires. En conséquence, la technologie élimine le motif moiré qui peut résulter des algorithmes de dématriçage associés à un filtre Bayer et donne un résultat plus précis.

Je suis vraiment excité par la technologie Foveon et j'ai hâte de voir où Sigma l'emmènera. Ils ont finalement produit et un appareil photo APS-C avec ce capteur, donc quand les critiques et les échantillons auront finalement frappé, je vais les regarder de près. Cela dit, je pense que les fabricants d'appareils photo ont fait un très bon travail avec le modèle Bayer, c'est un moyen de capture d'image éprouvé et bien compris et qui peut être vu à partir des résultats souvent étonnants. Si le Foveon dépasse cela, nous sommes en photographie nirvana. :)

Quoi qu'il en soit, j'ai lié des articles Wiki pertinents sur les deux qui, je pense, vous aideront vraiment à voir les différences.

Je photographie des reflex numériques Sigma depuis plusieurs années, depuis le SD-9. Je suis entré dans le système lorsque je sortais des reflex numériques pour passer au numérique et j'ai fait beaucoup de recherches avant de faire le saut. Moi aussi, je suis tombé sur la puce Foveon et la conception de celle-ci m'a frappé beaucoup plus de son que la conception Bayer sur le plan conceptuel; en plus, j'ai vraiment aimé les images que j'ai vues en provenance de la caméra.

La façon de penser à la différence ici est qu'un capteur Bayer traditionnel prend vraiment trois photos distinctes - une verte, une rouge, une bleue. Pour un capteur Bayer de 14 MP, la photo verte a 7 millions de pixels, tandis que les images rouges et bleues ont 3,5 millions de pixels de données. Aucune de ces données ne se chevauche spatialement; c'est-à-dire que si un objet n'avait qu'un pixel de haut tel qu'il a été capturé par le capteur, il pourrait disparaître dans l'une des images en fonction de la couleur. À tout emplacement spatial donné, 2/3 des données de couleur sont supprimées. Ainsi, bien que la sortie que vous obtenez d'un appareil photo 14MP puisse contenir 14 millions de pixels, c'est essentiellement une version rééchantillonnée et surdimensionnée de l'image avec le plus de détails - l'image verte 7 MP.

Du côté du foveon, il n'y a nulle part où une couleur dans l'image peut "se cacher" car à n'importe quel endroit de détection donné, le spectre complet de la lumière est capté par les trois couches de capteurs et donc il n'y a pas un aussi grand besoin d'entrée des voisins pour résoudre ce que le capteur a vu.

L'effet final est que les capteurs Foveon ne seront pas dupes en pensant que les détails fins sont vraiment une sorte de couleur (moiré de couleur), et le niveau de détail capturé est constant car aucun détail fin n'est accidentellement rejeté. Le capteur bayer qui rejette 2/3 de la lumière à tout moment peut parfois laisser tomber des détails fins que la puce Foveon résoudra - encore une fois, cela dépend de la couleur de la scène.

Étant donné que le niveau de détail d'un capteur Bayer est variable, il peut être très difficile de comparer avec la puce Foveon en ce qui concerne les détails capturés - mais une règle approximative est qu'une image Foveon capturera autour du même niveau de détail qu'un Caméra Bayer avec 2/3 de la note Foveon MP (ou nombre de capteurs). Ainsi, par exemple, le SD1 à venir compte 46 millions de photosites (capteurs), ce qui signifie que vous pouvez vous attendre à des niveaux de détail similaires à une image de 30 MP. Mais c'est encore une image sans moiré couleur, sans filtre AA devant le filtre (quand vous ne vous souciez pas du moiré couleur vous n'avez pas besoin d'un filtre AA).

Vous pouvez voir quelques exemples intéressants comparant le Canon 5D original au Sigma SD-14 ici:

http://www.ddisoftware.com/sd14-5d/

Notez particulièrement ce qui se passe lors de la prise de vue de cibles couleur pour avoir une idée de la façon dont les détails peuvent varier.

Donc, tous les aspects techniques mis à part, avec quoi le capteur fonctionne-t-il bien? Parce qu'il capture le spectre complet à chaque pixel et le même niveau de résolution, quelle que soit la couleur, je pense qu'il capture très bien les subtils changements de tons. Cela signifie un ciel vraiment agréable, ou toute autre chose avec des changements graduels de couleur ou de ton. En tant que tels, ils produisent également de très belles images pour la conversion noir et blanc, en raison des transitions très fluides entre les tons.

http://www.pbase.com/kgelner/image/90304998

http://www.flickr.com/photos/kigiphoto/5308324073/in/set-72157625711613108/

http://www.pbase.com/kgelner/image/108588990

(des versions en taille réelle de chacune de ces images sont disponibles sur les liens).

Lorsque le capteur a rencontré des problèmes, c'est avec une ISO plus élevée - les caméras actuelles peuvent faire ISO 3200 lorsqu'on leur demande:

http://www.flickr.com/photos/kigiphoto/4684772878/in/set-72157624236424558/

mais en réalité, 800 est plus une limite réaliste à la plupart des prises de vue (sauf si vous photographiez en noir et blanc et que ces images peuvent très bien tenir en raison de la nature du bruit).

Les appareils photo Sigma ne sont pas vraiment orientés vers les débutants en photographie, car ils n'offrent pas beaucoup de modes d'assistance ou de choses de cette nature ... alors soyez conscient de cela si vous songez à entrer dans le système. Le moyen le plus simple de tester vous-même le capteur est le Sigma DP-1 ou DP-2, les versions antérieures des caméras peuvent être plus lentes à utiliser, mais toutes vous donneront un bon goût pour les détails et la couleur des images Capturer.

Notez que je ne suis évidemment pas une source impartiale, car j'aime utiliser les caméras depuis longtemps. Donc, l'autre chose à faire avant même d'avoir un appareil photo est d'explorer plus en détail les images du capteur. J'en fournit ci-dessus et vous pouvez explorer mes sites car je ne photographie généralement que des appareils photo Sigma, mais vous pouvez trouver une tonne d'images d'exemple de tous les différents appareils photo que Sigma a produits ici (également avec des images en taille réelle à trouver):

http://www.pbase.com/sigmadslr

Vous pouvez également trouver une tonne d'excellentes informations sur le blog de Carl Rytterfalk:

http://www.rytterfalk.com/

Quelque part là-dedans, il a des exemples de packs RAW que vous pouvez télécharger, et diverses choses concernant les appareils photo Sigma, les objectifs et le capteur Foveon. C'est un grand photographe et très enthousiaste comme vous le verrez si vous regardez l'une de ses vidéos.

EDIT: Carl vient d'écrire un long article de "Pourquoi j'utilise Sigma", qui s'applique directement à cette question:

http://www.rytterfalk.com/2011/01/20/why-i-choose-sigma/

Le résumé de ses motifs est le suivant:

1. Nuances (en couleur)
2. Densité
3. Micro contraste
4. Véritable netteté
5. Plage dynamique

Ce qu'il approfondit sur le lien, avec quelques autres images.

Une note latérale que j'ai oublié de mentionner, qui ne concerne pas vraiment directement le capteur, mais concerne les reflex numériques spécifiques à Sigma qui abritent la puce Foveon - vous pouvez facilement les utiliser pour le travail IR également en retirant simplement le protecteur de poussière sur la caméra ( construit pour être amovible par l'utilisateur et se réinstalle sans aucun outil).

J'ai beaucoup d'éloges pour Sigma pour avoir essayé quelque chose de différent et innovant, et sur le papier, le capteur Foveon est une très bonne idée. Cependant, je ne suis pas d'accord avec la façon dont Sigma se réfère à son modèle actuel avec 4,6 millions de photosites (dont chacun est sensible à la couleur ainsi qu'à l'intensité) comme un capteur de 14 mégapixels!

Multiplier le nombre de photosites par trois pour obtenir l'équivalent Bayer serait correct si les canaux de couleur n'étaient pas corrélés les uns avec les autres. Cependant, dans les scènes réelles, les canaux de couleur varient de légèrement corrélés à fortement corrélés. Prenez cet exemple suivant:

Vous avez un capteur Foveon 5MP et un capteur Bayer 15MP. Chaque capteur a 5 millions de pixels rouges, 5 millions de pixels verts et 5 millions de pixels bleus. Vous photographiez un chat gris assis sur un gros bloc de béton gris. Comme la lumière provenant de la scène est entièrement grise, les pixels rouge vert et bleu de chaque capteur reçoivent tous la même quantité de lumière. Cependant, dans le capteur Foveon, vous vous retrouvez avec trois lectures identiques les unes sur les autres, ce qui n'est pas très utile, ne donnant que 5 millions de valeurs de données uniques. Dans le capteur Bayer, ils sont déplacés latéralement, ce qui donne un potentiel de 15 millions de valeurs uniques. L'image Bayer n'aurait même pas besoin d'être démosquée, elle contiendrait donc beaucoup plus de détails.

Ceci est un exemple très artificiel, mais les canaux de couleur corrélés se produisent assez souvent, et c'est pourquoi les interpolations de Bayer fonctionnent. Lorsque vous photographiez un objet jaune, la lecture rouge vous donne des informations sur ce que serait la lecture verte même si, contrairement au Foveon, il n'y a pas de pixel vert.

Dans les tests du monde réel en raison de la corrélation, la résolution équivaut à un peu plus de 2x le Bayer, pas la revendication 3x Sigma. Cela signifie que le modèle phare actuel de Foveon avec 4,6 millions de photosites équivaut à peu près à un Bayer de 10 mégapixels (bien qu'ils aient encore des qualités légèrement différentes, manque de couleur moiré dans le Foveon par exemple). Cela laisse Foveon à la traîne un peu derrière les reflex numériques 24MP 35 mm. Le Foveon actuel se débat également en basse lumière car la lumière doit pénétrer deux couches au-dessus pour atteindre la couche finale.

L'avenir:

Donc, sur la base de cela, mon conseil actuel serait d'aller avec un appareil photo Bayer, mais il sera intéressant de voir ce que l'avenir nous réserve. Après un long hiatus, Sigma a annoncé le SD1 avec 15,4 millions de photosites. Il n'y a pas encore de date de sortie mais s'ils peuvent réussir cela dans un corps décent, cela donnerait au Nikon D3x 24MP un sérieux coup pour son argent!

De l'autre côté de la médaille, les résolutions de Bayer augmentent à un rythme soutenu et sont soutenues par des considérations économiques (plus de gens font des Bayers en plus grand nombre). À mesure que la résolution du capteur augmente, sans amélioration correspondante de la netteté de l'objectif, le moiré et les autres artefacts Bayer deviennent beaucoup moins problématiques. Finalement, un capteur Bayer avec un nombre de mégapixels suffisamment élevé vous donnera le même effet que le Foveon, mais avec les pixels côte à côte pas les uns sur les autres.