Зображення з кольорових камер: порівняння CFA-Split і дебаєризації
Оригінальні зображення, зняті кольоровою камерою (OSC), мають CFA (матрицю кольорових фільтрів), і щоб перетворити їх на придатні для використання кольорові дані, є переважно два шляхи: перший — «CFA-Split», другий — «Debayer». Який вплив мають ці два підходи на подальшу деталізацію та шум? Цей експеримент я хотів провести вже давно, і цього разу нарешті взявся за порівняння.
Чотири шляхи обробки
Я розробив чотири процеси обробки для порівняння:
- Спочатку CFA-Split, потім видалення зір, далі up sample (2x).
- Спочатку CFA-Split, потім up sample (2x), далі видалення зір.
- Спочатку Debayer (RGB combined), потім вилучення R, далі видалення зір.
- Спочатку Debayer (RGB separated), далі видалення зір з R.
Результати спостережень
- Зображення, де спочатку зроблено CFA-Split, розмитіші, але шлях 2 має більше деталей, ніж шлях 1.
- Зображення, де спочатку зроблено Debayer, чіткіші, але в ділянках, де фоновий SNR низький, багато чорних точок.
- Шлях 3 і шлях 4 повністю однакові.
Мої поточні висновки
- Якщо спочатку робити CFA-Split, тоді після цього найкраще зробити drizzle 2x.
- Якщо спочатку робити Debayer, тоді доведеться зіткнутися з проблемою фонового шуму.
- Є ще один висновок: якщо спочатку зробити CFA-Split, а це зображення використати лише для кольору RGB, знімаючи канал яскравості (luminance) окремо, такий результат, імовірно, буде кращим.
Однак варто додати одне застереження: зображення, використане в цьому тесті, не пройшло калібрування (я нашвидкуруч узяв якесь фото, щоб скористатися ним), тож результат міг через це зазнати впливу; суворіший підхід полягав би в тому, щоб спершу відкалібрувати, а вже потім тестувати.