部落格(9) 終身 VIP
| |
網路會員
|
歪桑兄! 知道您的論點大漏洞所在嗎? 您談了那麼多,卻沒有一個你自認真正完全懂的。 照您先前說法,那您自身也無法做影像處理IC的工作才對, 可是您卻正在做這些工作。 為何?
因為每個人都有不同領域的專業, 而把自身領域的專業去解釋轉化,變成能讓一般人理解與應用的東西, 這樣炒菜的人就不用去了解油的分子結構與化學反應, 炒菜的人只要知道哪種油炒菜比較相比較好吃就行了, 讓製造食用油的人去製油與研究油就可以了。
所以我可以不用去知道PHOTOSHOP如何將Lab轉換到RGB,或其他的任何計算, 我只要會應用即可。 這些應用,在本質上跟那些複雜的計算與定義沒有衝突, 因為應用是架構在那些複雜的計算與定義之上, 因此將應用反推回去其實也是這些基礎的運用而已。
|
網路會員
|
To太簇:
"對了 歪桑兄 ”較高的G pixel密度可以降低color interpolation的誤差。” 這句話的意思是”選綠色是製程問題”是這樣嗎?"
首先,在我和OV的工程人員交談中了解,製程中的B filter品質最難掌握,變異性最大,而其實半導體製程對以紅色到近紅外線的波長最敏感,但Bayer pattern的每2*2的pixel中為什麼不是兩個R而是兩個G,其實是眾說紛紜,但其實都沒錯,只是說法不同,人眼對亮度的敏感度高於彩度,而亮度裡面G的貢獻最多,所以選擇兩個G的話可以提高G的解析度,提高他的Nyquist frequency,而可以降低aliasing或moire發生的機率,讓畫面看起來比較sharp,相對上,選用R或是B,則對於提高亮度值的解析度,效用就小多了。又因為G的密度高,color interpolation之後產生的誤差較少,所以許多color interpolation的方法都是先將G建立出來,再利用G的資訊來建立R和B,如此可以有效降低false color發生的機會。
|
網路會員
|
To starphoto 的第 425篇:
"Hi~!我又來發表我的『不知正不正確的理論』!!其中有錯請高人指點! 以下係我是我345發言裡我想像中CCD工作原理的延續,我會帶大家遊歷我的以我的知識、常識、推論的CCD工作原理的世界,而嘗試解開G2之謎,還有帶出很多的訊息!<恕刪>"
我只看到這篇就回了,不知道後面有沒有人訂正過你這篇。可是我真的是不知道要從哪裡訂正...
"其實八位元的意義就是八級電壓!" 這部分一開始就錯了,後面也全錯。 還有,不是四個Bayer pixel合成一個pixel,這我已經回答過了。 再來,Sony的四色CCD已經說他是要加大gamut,不是別的東西。 再來... 抱歉,錯誤太多了,真的不知道該怎麼訂正...
|
網路會員
|
『所以我可以不用去知道PHOTOSHOP如何將Lab轉換到RGB,或其他的任何計算, 我只要會應用即可。』
如T2536網友所說!我不用學那麼多複雜色彩學理論吧!我只是喜歡拿著數碼相機攝影吧!
不需要太過硬語調吧~~!學習和討論吧!T2536網友!
不好意思!多口了!抱歉! |
網路會員
|
TO:歪桑!多謝指教!我用我常識推論吧了!多謝教導! |
網路會員
|
不需要太過硬語調吧~~!學習和討論吧!T2536網友!
個性吧! 當有人出現以強硬語調說話,我會跟著用相同語氣回應。 就是如此而已啦。 |
網路會員
|
歪桑網友!你確是這方面專材!多謝你的指正!不過可不可以講你認知的CCD工作基本運作原理呢!!多謝! |
網路會員
|
TO歪桑:點樣利用CCD的濾鏡加電荷偶合器,得知顏色訊號呢!!?多謝教導!希望指教! |
網路會員
|
To T2536 的 426 篇:
Bayer pattern中的每個Bayer pixel本來就在不同的位置,每個位置上只有RGB其中一個值是正確的(透過color filter感光的值),其他兩個值就得靠週邊的點來補回。
週邊的點指的是以某個Bayer pixel為中心的3*3或是5*5的Bayer pixel(論文上也有更大的,但實作上應該沒有吧,我們的產品是只做3*3啦...),以這些點的值來判斷附近這塊區域是平坦的,還是有高頻的細節,方向是如何,顏色的變化是如何,最後再是當挑選週邊的點的值來插值回這個Bayer pixel所缺少的顏色。
本來就沒有2*2四個Bayer pixel直接合成一個pixel的做法,如果有人這樣做,抱歉,不但圖片像素立刻降成1/4,而且aliasing和false color也很嚴重,很難叫人接受的啦。
|
網路會員
| |
網路會員
|
哈....不會po原圖 所以只好改變像素了 |
網路會員
| |
網路會員
|
比想像中複雜好多!多謝高人揭開真貌! |
網路會員
|
To T2536 的第 468 篇:
首先,我再提醒一次,不要把四個Bayer pixel合起來看,除了最原始的color interpolation的方法之外,沒什麼方法是會將隔壁的點直接拿來用的,這樣只會造成你的誤解。
還有,我想我可能發覺你的另一個迷思了。以某個G pixel為例,他利用週邊3*3或5*5的Bayer pixel來"猜測"本身所少掉的R及B。你說這個R及B會不會是"正確"的?當然不可能啊,因為這個點的這個位置上就只有G filter,沒有R/B filter,當然不可能知道這個位置上的"正確"的R/B值。color interpolation只是設法用週邊的資訊去"猜出"這個位置上缺乏的顏色,但不是要去求到"正確"的顏色,因為本來就不可能知道啊。
|
網路會員
|
T歪桑:可否簡單講出一幅畫面的成相原理呢!多謝幫忙! |
網路會員
|
To T2536 的第 470 篇: "我舉實例破解給您看。 首先我先發一個問題,以RGB各8位元為例子, R128 G128 B128我們一般認定為中灰色,<恕刪>" 先稍微介紹一下sRGB及AdobeRGB。AdobeRGB的R和B的xyz是和sRGB一樣,不同的是G的位置,比sRGB的G要接近純色(隨便找一張圖看看 http://ascii24.com/news/i/tech/article/2004/03/22/imageview/images737148.gif.html),所以AdobeRGB比sRGB更能表現綠色,同時yellow及cyan的表現力也增加了。這裡所謂的"更能表現"是指人眼所能分辨的色彩中,有很多色彩是無法用sRGB表現的,參照上圖,整個人眼能夠分辨的色彩是整個彩色的馬蹄形,而sRGB或AdobeRGB所能表現的,只是他們的RGB所包圍起來的三角形,而很明顯的AdobeRGB又要比sRGB大多了,尤其在綠色的部分,舉個例子,sRGB所能表現的最綠是sRGB(0, 255, 0),而這個顏色在AdobeRGB的空間中可能是表現成AdobeRGB(40, 220, 10),而AdobeRGB的最綠Adobe(0, 255, 0),在sRGB中是表現不出來的。 AdobeRGB的spec在這裡 http://www.color.org/adobergb.pdf,和sRGB的spec比較一下 http://www.w3.org/Graphics/Color/sRGB,兩者的Illuminant White是一樣的,都是D65,所以自然界中的一個中灰色,如果拍攝時將色溫調到接近6500K,則拍出來的顏色值不管是用AdobeRGB或是sRGB來表示,應該都是接近(128, 128, 128)(省略gamma的影響)。而這兩個色空間的Ambient White Point又都是D50,所以如果有兩台螢幕,一台校正成AdobeRGB,一台校正成sRGB,則在這兩個螢幕上同時顯示各自的(128, 128, 128)的顏色,你會覺得這兩個顏色一樣(省略gamma的影響)。這一切都不是理所當然的,只是因為這兩個色空間在白點上的定義相同罷了,試試看將同樣的綠色的值顯示在兩台螢幕上會有什麼結果吧。 還有這部分"第二、而後端色彩管理要符合什麼標準顯示是在基本影像已經完成之後的事,因此你別把後端要去做的事重新定義為前端錯誤或是要重新定義去修正。要不然會發生發生一部數位像機到底要拍給螢幕還是要拍給印刷的困擾, 有這種事情嗎?沒有過啦。" 抱歉,許多考慮到色域轉換問題而定出來的新的色空間(如sRGB和AdobeRGB),就是因為預期要在什麼環境下表現顏色,而在輸入的時候就作了修正了。舉個最簡單的例子,CIELAB( http://www.colourware.co.uk/cpfaq/q3-21.htm)的L*的gamme=1/3是模擬人對亮度的感覺,是經過一大堆實驗的結果,怎麼sRGB敢將gamma correction改成1/2.4呢?因為sRGB的應用是:拍攝的環境通常是在戶外數千到上萬lux的環境,而在電腦上看的時候(sRGB是Microsoft和HP定的),往往只剩下兩三百lux,人眼在這兩個環境下對亮度差的感覺是不同的,contrast的感覺會變差,所以希望在影像擷取的時候就將contrast增大(乘個gamma=1.25),則在比較暗的環境下顯示出來時,人還能"覺得"整張影樣的亮暗對比是正確的,所以在擷取的時候的gamma只是1/(3/1.25)=1/2.4,以達到這種效果。 當然你可能會問,在拍照的時候還是維持正確的contrast,而在顯示的時候再增加contrast不就的了?沒錯,這個想法完全正確,只是當初Microsoft和HP在定sRGB時(許多色空間都有相同的考量),希望降低顯示端的運算量,因為拍照只要一次,但可能會看上許多次,所以只要在拍照的時候將contrast調好,螢幕也是校正成sRGB,則顯示的時候只要將每個pixel的RGB直接去驅動顯示卡可就好了,不用再增加一次運算。 |
網路會員
|
還有,我想我可能發覺你的另一個迷思了。以某個G pixel為例,他利用週邊3*3或5*5的Bayer pixel來"猜測"本身所少掉的R及B。你說這個R及B會不會是"正確"的?當然不可能啊,因為這個點的這個位置上就只有G filter,沒有R/B filter,當然不可能知道這個位置上的"正確"的R/B值。color interpolation只是設法用週邊的資訊去"猜出"這個位置上缺乏的顏色,但不是要去求到"正確"的顏色,因為本來就不可能知道啊。.........歪桑
我知道您一直沒把過程看仔細,所以一直搞不清我的說法。 請看468篇,我不是一直用〝正確資訊的比例〞在做計算去糾正你的錯誤, 不是說計算出該畫素正確色彩。 請先看清楚我的說法再發言。
另外,如果您想用週邊畫素去猜測每單一畫素可能的正確顏色, 那麼我可以跟您說除非您的計算非常優秀, 否則先去除多餘的綠點, 把方陣中的三個紅藍綠直接加總成為"低解析度彩色影像〞, 再以兩個綠點為主,紅藍為主計算出的高解析度黑白影像, 兩個相合併後計算出的色彩誤差會更大。 不相信嗎 ? 我可以把poet兄提供的空間拿來放置圖表計算證明給您看。 不過,請您先發表您的偉大計算法吧! 我有空慢慢畫給你看。
|
部落格(4) 網路會員
|
歪桑 兄 果然是~巷子底~的人!
|
網路會員
|
...........本來就沒有2*2四個Bayer pixel直接合成一個pixel的做法,如果有人這樣做,抱歉,不但圖片像素立刻降成1/4,而且aliasing和false color也很嚴重,很難叫人接受的啦。...............歪桑
再次、再次、再次請您仔細做一次324篇的計算。 不要再搞不清楚狀況胡亂發言。 |