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仔細想想，人眼對明度變化較為敏感，以LAB處理的話，多一個亮度資訊應該對影像表現很有用。如果解raw過程中是用LAB，那我們現在討論的方向是對的嗎？ |
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解RAW 大概是會用到LAB, 但是原始記錄應該不是LAB, 因為photo diode記錄資料是RGB, RAW 若是用LAB 記錄, 勢必要再轉換一次.
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看的我都頭昏了 這兩篇參考一下 http://www.fillfactory.be/htm/technology/htm/rgbfaq.htmhttp://dsplab.ece.cornell.edu/papers/conference/tifest_00.pdf------------------------------------------------------------ http://dsplab.ece.cornell.edu/papers/conference/tifest_00.pdf其中一段 /* The Bayer array (Fig. 1) contains more green (or luminance) pixels than red or blue in order to provide high spatial frequency in luminance at the expense of chrominance signals. */ 為什麼是明度而非顏色(綠色) 這篇 http://www.fillfactory.be/htm/technology/htm/rgbfaq.htm其中一段 /* Bayer (Kodak) basic reconstruction This is the basic reconstruction of the Bayer pattern. It is simple and robust. It tried to reconstruct a smooth luminance image from the green pixels only. Much more sophisticated reconstructions exist, but the basic reconstruction already does a fine job. consider green (G) pixels as luminance (Y) channels obtain Y for non-G pixels by simple interpolation of G neighbours Calculate red and blue chrominances in respectively R and B pixels as Cr = R-Y Cb = B-Y spatially filter Cr and Cb, thus filling in the missing Cr and Cb values by interpolation Y, Cr and Cb as such are sufficient to generate a composite video signal (YUV); RGB reconstruction is also simple: R = Y + Cr B = Y + Cb G from Y = (R+G+B)/3 or from Y=0.2R+0.7G+0.1B */ 不是有大大是寫hdtv程式的嗎? http://www.dvworld.com.tw/forum/dvforum/showthread.php?s=&threadid=2350請他來解釋Y(明度)的取樣頻率(或頻寬)是UV(顏色)的兩倍 最合適了 其實以這四個主題而言 1.Immunity to color artifacts and color moiré. 2.Reaction of the pattern to image sensor imperfections. 3.Ease of color reconstruction. 4.Immunity to optical/electrical cross talk between neighbor pixels 才比較符合實際吧!! --------------------------------------- 特別聲明: 小弟可沒說ccd一定要2g+1b+1r，其他組合有錯ㄡ 所以T大的言論，小弟可沒說您有錯，萬萬不要誤會 小弟也沒說針對明度也好，綠色也好，為符合人眼 增加取樣頻率有錯ㄡ 所以D大，N大，也萬萬不要誤會 天才的設計往往在不知不覺中與自然相符 所以才能名垂千古 |
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抱歉
還有一句忘了說
您們繼續
小弟萬萬不敢打擾 |
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太簇網友！你真考起我！我只是以圖論事！用具體事實分析，我不是這方面專材！
但我從那圖睇到一些，之所以用那區段綠光代替看不到的-R值，是因為它們有相近的波長！它們是一對正負孖兄弟！也意味著CCD感光體測不到-R或者技術上有困難，用上它的兄弟代替吧！也意味著人肉眼所睇見綠色和我們所認知有分別，我們眼和腦感知的綠色原來包含了我們不知道的-R值！這是科學家研究出來吧！
這是我的推測！不過真希望可以翻譯其內文，讓大家知得更多！
但SONY的技術展示給我們知那多出的G位不是必須品，可以運用的棋子！即是不一定要多用一G值模擬人類肉眼感光特性！也帶出因人肉眼對綠色光源敏感而要CCD加多G值模擬人眼這觀念是不正確！（原來可以冇這個G也可以模擬人眼的或1G值也可計算模擬人眼，又原來加上-R值的孖兄弟光值可以更有效運算成接近人類肉眼感光似值。這是軟件運用硬件所得更多數據以達致更理想吧！）
這是個人以事實去分析推論！希望大家繼續指教！
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deshin2 兄所引用的文字, 已經很明顯點出誰對誰錯了. 我想, 這不用辯了吧.
high spatial frequency, 白話一點說, 就是利用它(chrominance)來取得更多細節.
它可一個字都沒提到顏色的reconstruction一定要2個G
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人類眼睛對亮度比色度敏感, 這是為何CCD如此排列的原因: 為了得到更好的亮度sampling.
=== Bayer 在自己專利中說明的很清楚 (US3,971,065) ===
... In providing for a dominance of luminance sampling, recognition is taken of the human visual system"s relatively greater ability to discern luminance detail....
===
CCD 會有 2G/1B/1R 的方式, 並不是要"模擬"人眼. 而是去"適應"人眼對亮度有較高的要求. 幾位堅持"模擬"兩字的仁兄, 可能沒有想到"模擬"並不是這件事實最好的描述, 而且會容易帶來誤解. T兄的意思應該是如此吧.
為何綠色對亮度比較重要, 會HDTV的N兄應該很明白才對.... |
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怎麼辦怎麼辦怎麼辦怎麼辦..........
我真的覺得我前面寫的都是裝笑偉的...
都是雞同鴨講...T兄一直講..."綠色不是抓兩遍不是抓兩遍"
我一直講 "抓兩遍的值不是都給綠色的值"...
下面的文章是我一字不改的重貼一遍喔...
誰對誰錯不重要，大家能知道正確的資訊最重要..
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nfish---> 171) 發表於 - 2004/12/1 下午 11:53:38
多抓一份綠色只是為了模擬人體的感官
人類桿狀細胞主要的吸收波段大約在綠光區域
人類錐狀細胞有三種不同的吸光色素,
可以分別對紅-綠-藍的波段反應,
不過敏感度比桿狀細胞差一些
對光的敏感度不同, 與這兩種細胞的構造有關.
人類的大腦是個很奇怪的器官, 錐狀細胞的訊息會被解釋成顏色,
人類桿狀細胞對綠色波段的反應卻會被大腦解釋成明暗,
大腦真是另人難以理解的器官, 真是傷腦筋
CCD 就是希望完全模擬人體所看到的世界 2G + 1R + 1B
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CCD 上有一個G 的資料是給B或是R 做光線明暗
齁~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
誰告訴你多裝一個G，就代表是孫燕姿 "綠光"
我終於忍不住了....我故意貼人體的錐狀細胞什麼一堆鬼的
就是要給你一點小暗示
沒想到你一直在綠色上面打轉...
我的講法一直都是統一的...
Danny 兄一路走來也是始終如一..
希望我們這次能過半，叭~~~~~~~~~~~~~~~~~~
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可惡!原來偶買到有瑕疵的數位像機,拍出來跟偶眼睛看到的竟差那麼多! |
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我一開始就說明多餘的一個綠點主要是用來計算明度，
不是模擬肉眼特性，千萬不要往這個方向思考。
謝謝貼出專利原文的老兄，省下我數小時的打字說明時間。
下個階段我會試著說明 "我的" RAW解碼方式，很簡單的計算，
並藉此預測出下一代SUPER CCD可能的發展與將獲得壓倒性勝利的可能性，
也就是類似BAYER CCD排列的單次曝光CCD，
如何去得到接近Foveon X3 技術的解析度，
並且大幅降低成本與與節省運算時間。
不過講解過程中需要用到圖片會比較好，我不會貼圖，
誰教我貼圖的話我可以說的比較詳細一些，也省時間。
我先說出其中一項預測...............
300萬畫素單眼數位相機有機會以超高品質與超低價這兩項特質成為市場主流，
並且各方面品質都可能勝過目前600萬畫素單眼數位。
相信嗎？
請勿生氣，等我打完字要很久。
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作一下小整理
botatooo 兄在 246 則發表的
CCD為什麼要做成 Bayer pattern 2G1B1R? 原因很簡單啊。
因為要由 bayer pattern interpolation 回每點都有 rgb
的值時，用這個比例對人眼而言算是能得到最高解析度。
一般600萬像數的CCD只有600萬個感光點。假如直接平均分
配到RGB三原色上頭而不找個方法來插值這些訊號，就會就
會有人開始抱怨買個600萬像數的DSLR其實只有200萬個點
可用。工程師為了cost-down當然要仔細找方法來騙騙人眼。
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在這一則 botatooo兄說明了
增加一個感光點 作插值運算可以讓解析度提昇
但是這個感光點也可以是紅色呀 並不是一定要綠色或是黃色青色吧 <---這是我的疑問
botatooo兄說明是：
而人眼睛裏頭的那個感光細胞(不是直接的RGB三種)分配又
不平均, Green對於人眼感覺亮度的貢獻又最大，既然這樣
當然就多放些Green (或是Yellow, 在補色系CCD上面)來當
成插值的基礎。
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T2536兄 在 250則 回覆 Rick07兄 時提出相同質疑
T2536兄 說明如下：
基本上要同時捕捉平均的三色應該使用灰色非淡綠色，
這樣可以同時捕捉到三色，
那就是1R + 1G + 1B + 1/3R + 1/3G + 1/3B，
這樣不是取樣更平均？
那為何使用淡綠色不用灰色？
接著 T2536兄 提出的理由如下 ：
我認為因為CCD對紅色感應比較強，因此才採用淡綠色濾除部分紅色，
讓紅藍綠三色能同時接收到相同比例或需要的比例。
為何採用淡綠色不用灰色我認為這個可能性較大
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為什麼要多加一個感光點－－－－－－－ 個人認同 botatooo 兄所提出的 以低成本的硬體 得到最高解析度。
為什麼選擇是 綠色 或是 黃色 青色 －－－ 個人認同 T2536兄所說 CCD對紅色感應比較強
在自然界環境中 存在著基礎雜訊
如果這一個在 紅綠藍 三色感光點之外增加出來的感光點是 綠色 或是 黃色 青色
除了能提高解析度之外又能能增強 藍綠色的感光度 提昇 雜訊比 ( 前提是CCD對紅光的感光力強於藍綠光 )
這樣就是一兼二顧摸蛤兼洗褲
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jamesguu 前輩 在 ”kodak 14n 馬路消息 ”
第 39) 發表於 - 2002/11/2 上午 03:45:50 回覆William Chen兄 的問題時 提到
Sensor (CCD or CMOS)上的CMY染料塗佈(Coating)了.由於Sensor的每一個像素上只看一個顏色,
所以看Green的像素上要塗Yellow與Cyan的染料,
Red要塗Yellow與Magenta的染料,Blue便要塗Cyna與Mageta的染料.
基本上這些染料會阻絕光進入Sensor,也就是感度降低.每多塗一次CMY染料將使Sensor下降2格光圈的感度.
但是更多的塗佈會使Sensor的色彩還原性更佳.所以這是一體兩面的問題,
廠商到底是要更高的色彩還原性還是感度.
柯達向來選的是色彩還原性.一般而言柯達都是採用感度非常高的Sensor.再塗上比起其他廠商多2次的CMY塗佈.
共下降4格光圈,換得的是更真實的色彩表現.這也就是為何我們的專業135相機的感度會從80起跳的原因(DCS 760為80-400,Pro 14n為80-800).
其實這也是從底片銷售得出的經驗,別說ISO1600的底片,
就連ISO800的底片都鮮少有人買.而且當使用高感度拍攝時,伴隨而來的問題是雜訊,粗顆粒與色斑問題.
而ISO 1600在一般的攝影上是很少被應用的.而ISO達到1600的相機,一般我記的他們的ISO起跳都是200.
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事隔兩年
minolta D7D ISO 值是從 100~3200 可見 感光元件的技術是一直在進步的
minolta D7D 提出 ZONE MATCH 技術對 CCD寬容度的問題作為解決方案.
這告訴我們 產品還在還在改進中 我們都還有學習的空間 |
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N兄！
我不想再給您難堪了，您想通就好。 |
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photon3d兄與kuniaki兄提到RAW解譯過程回用到RGB還是Lab，
實際上我不懂啦，但是我兩者都用到。
我是養豬出生的，複雜的方程式計算我不會，
我用的是簡單的加減乘除，到時候隨便看看別當真。 |
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柯達向來選的是色彩還原性.一般而言柯達都是採用感度非常高的Sensor.再塗上比起其他廠商多2次的CMY塗佈.
共下降4格光圈,換得的是更真實的色彩表現.這也就是為何我們的專業135相機的感度會從80起跳的原因(DCS 760為80-400,Pro 14n為80-800).
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Olympus DSLR 的柯達 CCD是否也是如此? |
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T2563網友你真努力熱心！期待你的發表！可能帶出另一討論高潮！集思廣益！ |
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SORRY~!寫錯你大名！不好意思！見諒！見諒！T2536網友！ |
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T2536兄: 您可以參考CeRh3B2兄所提供的連結 http://osdlab.eic.nctu.edu.tw/speech02.htm其中 ***************************************** 講題A：色彩再現原理及應用 DownLoad1 DownLoad2 陳鴻興 助理教授/世新大學平面傳播科技學系 **************************************** 當中的DownLoad2 PAGE 11 相信爭執下去是沒有答案的,我是站在影像擷取技術來看 您是站在後端影像來看這件事情 |
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