¿Por qué el canal azul es el más ruidoso?

Además de la respuesta del sensor discutida por Tall Jeff, la iluminación de la mayoría de las escenas (luz solar, incandescente) es deficiente en luz azul en relación con la verde y la roja. Encienda este simulador de cuerpo negro de Java y vea que el azul es más bajo que el verde o el rojo para las temperaturas de color de interés (~5500 K luz diurna, ~3000 K incandescente).

Hay otro pequeño factor que agrava el problema. Las matrices CCD y CMOS son detectores de conteo de fotones. La mayoría de los gráficos, incluidos los del simulador de cuerpo negro anterior, muestran la densidad de energía espectral , no el recuento de fotones. Los fotones azules son más energéticos que los fotones rojos, por la razón inversa de sus longitudes de onda, por lo que para el mismo valor de energía en las gráficas, obtendría alrededor de un 25 % más de fotones rojos que de fotones azules. Y ese es el punto de partida para los efectos de sensibilidad que describe Tall Jeff.

Con respecto a los CCD y los sensores con iluminación posterior, los CCD con iluminación frontal sufren la misma sensibilidad azul disminuida, ya que gran parte de la luz azul se absorbe al atravesar la estructura de puerta no sensible del chip. Los sensores iluminados en la parte trasera verán una respuesta azul mejorada. Vea esta curva de respuesta espectral típica (para varios tipos de CCD de grado de investigación).

Dado el estado actual de la técnica, el ruido en el canal azul es una combinación de efectos en cascada que trabajan juntos para hacer que el azul "se vea" peor. En primer lugar, con la configuración del patrón de Bayer, hay el doble de píxeles verdes que rojos o azules en la matriz*. Esto pone inmediatamente al azul y al rojo en una desventaja espacial en comparación con el canal verde y da como resultado mucho más ruido espectral para esos dos canales cuando los tripletes RGB se reconstruyen a partir de píxeles de sensores adyacentes. Por ejemplo, un sensor de 10 millones de píxeles tendrá 5 millones de píxeles verdes de origen, 2,5 millones de rojos y 2,5 millones de azules. Claramente, cuando forma esa información sin procesar en los tripletes RGB de 10M finales, está claro que no puede haber mejor que la mitad de la información para el canal rojo o azul y esto aparece como una forma de ruido en la imagen final.

El siguiente efecto tiene que ver con las sensibilidades espectrales del sistema sensor a través de los filtros Rojo, Verde y Azul. Como sistema, los sensores CMOS modernos son aproximadamente un 50 % más sensibles a las áreas verde y roja del espectro que a las áreas azules. Por ejemplo, para este sensor CMOS de Cypress , podemos ver en la página 3 que las sensibilidades relativas son de rojo (75 %), verde (80 %), azul (50 %) cuando indexa las curvas en las longitudes de onda correctas para cada color. Esta falta de sensibilidad, combinada con un nivel fijo de sensor y ruido de muestreo para todos los píxeles a través de los sensores, coloca al azul en una desventaja significativa en la relación señal/ruido en comparación con los otros dos colores.

Obteniendo esto, esto significa que los sensores CMOS de color son los que mejor reproducen el verde, seguidos en segundo lugar por el rojo y, finalmente, por el azul, que es el peor de los tres desde una perspectiva de ruido general.

Mirando hacia el futuro, tenga en cuenta que estas limitaciones con el canal azul son en realidad principalmente una cuestión de optimización de costo/rendimiento. Es decir, no hay nada inherente a la física que requiera que el rendimiento azul sea peor, solo que sería MUCHO MUCHO más costoso dadas las construcciones de dispositivos actuales para mejorar el canal azul por un margen notable. Además, dado que el ojo humano no es muy sensible al eje de color azul/amarillo, las soluciones ya son una solución muy bien optimizada. De hecho, estoy seguro de que la mayoría de los fabricantes de cámaras preferirían reducir primero el costo total antes de pagar lo mismo o más solo para mejorar el rendimiento del ruido del canal azul.

**Bayer eligió configurar la matriz de esta manera porque el sistema visual humano obtiene la mayor parte de su señal de luminancia (es decir, información de brillo) de la parte verde del espectro de color. Es decir, los bastones de los ojos son más sensibles a la luz verde, lo que hace que la parte verde del espectro sea visualmente más importante.*

Porque los ojos/cerebros humanos no son tan sensibles a los cambios en la luz azul como lo son a los cambios en las luces verde/roja. Los sensores de las cámaras modernas actúan más como los ojos humanos y, por lo tanto, son menos sensibles al azul que al verde/rojo. Dado que el estándar para mostrar neutral en los monitores de color es tener cantidades iguales de azul, verde y rojo, y dado que los sensores son menos sensibles al azul que al rojo y al verde, es conveniente amplificar el canal azul. La amplificación de la señal del canal azul también amplifica el ruido del canal azul.

La reducción de ruido de la cámara solo se aplica si está grabando en JPEG, pero como mucha gente graba en RAW, el canal azul siempre tiene algo de ruido. He buscado un remedio a este problema. Uno sugirió convertir la imagen a color de laboratorio y suavizar/difuminar solo el canal de luminancia, luego volver a convertir a RGB para eliminar el ruido. Puedes probar.

Hemos realizado un análisis de los canales azul-verde-rojo de una DP3 Merrill en modo digital (RAW). Acabo de comprar esta cámara en junio de 2018. El canal azul muestra un error dependiente del nivel en el convertidor a/d que no está presente en los canales rojo-verde, que funcionan como se esperaba. Parece que puede haber un error en el cableado del canal azul a/d o en el código que traduce el voltaje a/d a la señal digital del canal azul. NO es un problema de sensibilidad. Podría ser un problema de saturación, es decir, los voltajes físicos exceden el rango a/d en voltajes muy bajos, es decir, demasiada ganancia en ese canal. La cámara se configuró en ISO 100 para adquirir datos, y los datos se adquirieron en un rango de velocidades de obturación y niveles de señal en un marco. Las mediciones del canal azul fueron señales casi correctas en los niveles de señal MÁS BAJOS. Cuanto mayor sea la señal, mayor será el error. Es un problema de ganancia/digitalización en el algoritmo que produce los archivos X3F, o quizás un problema de ordenación de bytes. Estamos mirando los archivos X3F directamente para ver si el error ya está presente allí, pero espero que lo esté, ya que tanto los archivos TIFF como los JPEG producidos por el convertidor tienen el mismo problema. Es una pregunta si el fabricante estará interesado en corregir este problema. El chip Foveon es una buena idea que debe diseñarse correctamente. Es una pregunta si el fabricante estará interesado en corregir este problema. El chip Foveon es una buena idea que debe diseñarse correctamente. Es una pregunta si el fabricante estará interesado en corregir este problema. El chip Foveon es una buena idea que debe diseñarse correctamente.