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歪桑！
麻煩一下，
您利害，那麼來否定一次我的計算，我幫您貼到國際天文網站當中，
改變一下天文界行10多年的笨蛋演算法，造福天文界，
也順便告訴SBIG這些白痴廠商不要再騙業餘天文人士了，
老是教人家用這種笨蛋演算法。
如何？哈哈哈 |
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如果偶是版主，我一定會把那個硬凹的人禁言啦
看不下去了..Danny 兄也跳出來啦，哈~~
把四個Pixel 混在一起看，一直講RGB RGB..累不累啊
這邊在講CCD啦...
.....................................
N兄，我們或許沒你們這麼專業，不過從之前看你的發言，何必冷嘲熱諷，
T大或許發言較直爽，可是致少不會暗箭傷人，
古云，見微知著，見文其人，
敝友人通曉德法義英四種語言，從未見其驕矜之心，
世界之大我們需抱持虛懷若谷，謙虛之心來尊重他人
很抱歉，
我無意冒犯，但有些話還是必須說的，
若N兄自己無法提出完整論述，
只是拿別人的文章來舉證，
完全提不出自己的本身看法，那也枉然，
WHAT IS YOUR OWN THEORY?
這也是我佩服T大的地方
...............................
抱歉打擾了...
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To T2536 的第 510 及 517 篇：
喔，看來還有一點點。
"如果單獨靠利用週邊畫素來預測該點會是什麼色彩，
那麼因為預測誤差，藍紅會比綠誤差多一些，
因為綠色有兩次擷取，所以比紅藍可以少猜測一次，
因為紅藍誤差會多一些，因此整體畫面會"容易"偏向綠色。"
這又回到CFA了？請確認一下您是要討論什麼好嗎？不管Nikon, Canon, Olympus, Pentax等等的DSLR（喔，Sigma不算），都是用CFA。
還有這個
"不同環境的誤差或反射率都可以在理論中忽略，
那只是偏移量多少的問題，
您要重新定義R50 G50 B128為中灰階也沒問題的，
但是整體計算就跟著偏移多少，毫不影響理論基礎。"
請問您為何上面會偏率，而下面又說毫無影響呢？你下面說可以從新定義，上面為何又不行呢？
color interpolation 之後的結果是要作color correction，顏色才會正確的，而您卻說將raw RGB直接拿來運算，證明會偏綠，這樣的證明是沒有意義的。
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透過 T兄的解說 讓我認識了富士super ccd 提高解析度的巧思 .
這一整串的討論,也知道CCD並非模擬眼球來設計的<----這一點大家還有異議嗎?
這都是很好的
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『歪桑！
麻煩一下，
您利害，那麼來否定一次我的計算，我幫您貼到國際天文網站當中，
改變一下天文界行10多年的笨蛋演算法，造福天文界，
也順便告訴SBIG這些白痴廠商不要再騙業餘天文人士了，
老是教人家用這種笨蛋演算法。
如何？哈哈哈』
這種帶有鬥氣的氣味討論不大好！其實歪桑網友好好人！為我們揭開好多原理數據！T2536網友係有深入研究的業餘人事！我睇得出！但有點意動氣去和討論了！其實有冇需要爭雄！要為難別人！大家在討論學習吧！友善點不好嗎！
我好多謝兩位網友帶給我們好多深入的知識還有其他有識之士！本學生向大家多謝一聲！ |
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To T2536 的第 521 篇：
抱歉，回了一整晚，有點迷糊了。我並沒有說您在第 509 篇中的方法是不行的，您可以再仔細看一下，三次曝光我有研究過，甚至是故宮在用的MultiSpectrum的方法，用十幾片濾鏡曝光，建立出完整的頻譜，以便到時候能模擬各種色光下的真實情況，這部分你是誤會了。
我只是說，我也一直是這麼認為，這裡討論的是一般（99%）的取像設備所使用的CFA的方法，為了讓大家對色彩處理有更多的認識，也能了解這其中的複雜之處，所以才花了大半天來打這些字，希望我得到的不只是敵意和冷嘲熱唪。
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.....................抱歉，這種CCD一般市面上沒有賣，一般市面上所賣的DSC, DV 或是 camera phone，都沒有人用這種三次曝光的CCD，知道為什麼嗎？只有拍靜物的camera才可以用這種三次曝光的方法，會動的東西都不行，要達到同樣的效果，以往都是用分光稜鏡再加上3CCD的方法。目前看這個討論串的人，手上的攝影設備有99%以上都是用CFA的sensor。 我以為我們從頭開始討論的就是用CFA的sensor，不知道您是有技巧的...（嗶...消音，不要口出惡言）， 還是我一開始就誤解你要討論的問題了。............歪桑！ 沒人用這種CCD完全不是重點，我說過，硬體缺失不要考慮入列， 請硬體工程師加油努力即可，跟理論基礎毫無關係。 如果還是不能服您，就如您所說的，我提出CFA的sensor的例子來說明。 首先，您是否看到您自己提供的網頁， http://www.dpreview.com/learn/?/Glossary/Camera_System/Color_Filter_Array_01.htm，當中的兩個比較圖檔看到了嗎？ 第一份R25% + G50% +B 25% = 偏綠色，非常明白說明會偏綠色調， 也就很明白說明如果照我的基礎計算， 先去掉一個綠點，那麼等於R25% + G25% + B25% =0.33R+0.33G+0.33B =白色 這樣做低解析度彩色檔， 另外您再計算一張高解析度灰階檔， 照我324頁的方式合併之，那麼顏色誤差不但不會太大， 計算也容易許多，這是基礎計算法。 您親身算算吧！看這樣計算出來的東西您能不能接受， 可以的話，可以再加入您更犀利得演算法改進之， 我只提供基礎與原理。 如果還是不信，我再提出其他方法，不過我要先睡覺了。掰 |
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害我不知道該不該繼續問下去, 因為n 兄三天不發言, 一發言就是@#$%....好像這篇最後不打到保留話題區不甘心咧. 這樣不好啦. 再說n 兄您敢說我抓您矛盾的那篇沒有矛盾嗎? 至少我到目前為止, 我不認為T 大說的有錯, 他提出的那個實驗我做過, 說真的, 我了解那個實驗的意思, 我也無法反駁, 因為, 結果真的就如同T 大所說的一樣. 如此看來, Super CCD 這樣做, 不也是很聰明的做法嗎? 而說RGGB多出來的那個G, 是要取得luminance資料也沒錯啊, 之前deshin2 網友找了Bayer 的專利原文, 就說的很明白多的這個G 是拿來做什麼用的. 如此說來, T 大說的並沒有錯啊. PS: 我在前面幾篇有問歪桑問題....可否麻煩歪桑有空時看一下? 雖然目前好像吵的蠻兇的....:( deshin2 網路會員 61.219.36.xxx 台東縣 發表過2篇文章 回應過90篇文章 263) 發表於 - 2004/12/3 下午 01:51:13 -------------------------------------------------------------------------------- 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. */ |
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To T2536 的第 527 篇：
上半部不是CFA的部分，我想不用再繼續討論了，不過我想提醒一下，不用color interpolation並不表示不用color correction喔，3CCD的RGB filter 的 CMF(color matching function)並不等同於sRGB的，所以還是不能直接拿來用，一樣要經過color correction的。舉個例子，B filter敏感度低，得到的RGB直接用的話會偏黃，而且raw RGB的saturation也不對，相當的偏灰，不飽和，這都是為什麼要作color correction的原因。
至於下半部呢，網頁不要只看一半！上面是CFA的raw RGB（其實是被修正過了啦，raw RGB顏色不會這麼飽和的），下面才是color interpolation之後的，所有的JPEG檔都是下面的樣子了，只要color correction做好，沒有偏色的問題啦～（或是反過來說，color correction之後，我要偏什麼顏色都行）
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有回到G問題了！！真係峰迴路轉！有回到起點似的！ |
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終身 VIP
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歪桑兄 想要請問
一個號稱2M pixel Bayer pattern的sensor，如 OV 2620，他的有效pixel數約是1600*1200=1920000，（稱作 Color Filter Array，CFA）
這樣的 CCD 需要幾組 A/D 轉換器?
每一 pixel 都用一個 A/D 轉換器器嗎?
還是有其他的技術轉出每一pixel資料?
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忘了提出一點，想自己計算看看準不準的話，
如果有佳能或尼康的raw檔，可以擷取其中一小塊來做計算即可。
先說明，很累，除非寫軟體，手動解碼是好玩而已。
真的做得下去的人可能很少。
1.首先，先各拍攝紅綠藍紙張各一張畫面，用該畫素明暗確認GRGB四點的位置。
2.如果3個檔案於整體畫面都只顯示相同灰階，沒有明顯格點，
那這相機抓到的就不是原始RAW檔案，必須換一台相機再測試。
2.再拍攝2張想解碼的圖片，一張取RAW灰階檔案﹝彩色就不是原來的RAW﹞。
一張拍彩色影像﹝備用﹞。
3.轉成8位元﹝三色共24位元﹞方便計算，稱為"灰檔"。
4.複製一張檔案轉成彩色24位元，縮小一半解析度，稱做"彩檔"。
5.先去掉一個綠點不列入計算，把"灰檔"2*2方格中的剩餘RGB灰階值紀錄下來。
6.填入縮小"彩檔"中的相對位置。
7.全部填完畢。
8.把"彩檔"放大回原來尺寸。
9.把"彩檔"轉成Lab。
10.好！休息一下，因為會眼花。
11.回到"灰檔"。
12.把兩個綠色點先不做處理，當作正確灰階。
13.把紅綠兩點修正到與兩個綠點接近或依感覺改變該畫素灰階，
這是模擬軟體計算，暫時用頭腦與手替代。
或把"彩檔"轉成灰階，與"灰檔"結合，圖層透明度選擇50%，
合併，直接混合修正"灰檔"明度。
14.把"灰檔"影像拷貝下來，
15.貼到"彩檔"的L，取代灰階。
16.完成基礎計算了，先喝杯茶。
17.比較影像看原廠計算法優秀還是基礎計算法好用。
觀察影像，
整體色彩應該沒有誤差，但是暖色系的東西濃度﹝亮度﹞會稍微偏低，
解析度不會有100%水準，
因為是bayer ccd 的關係，線條計算不可能完全正確。
注意：如果合成影像的飽和度偏低，那直接加飽和度處理，
那是廠商為了提高感光度與降低雜訊而採用淡色塗層，
加彩度可以解決。
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..........至於下半部呢，網頁不要只看一半！上面是CFA的raw RGB（其實是被修正過了啦，raw RGB顏色不會這麼飽和的），..............歪桑
歪桑！
這部分我也說明了，再上面這頁。 |
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To kuniaki 的第 506 篇： "真的很感謝您的回答, 我想我有比較懂Lab 了. 如果我用下面這個說法來說, 是否正確呢? 由 RGB 轉 Lab 是可行的, 但是反向由Lab 轉RGB, 則要指定某個"參考白", 不然不知道要轉到什麼樣的RGB 空間去. 也就是說, 在Lab 空間裡, 是沒有色溫不同的問題, 因為在RGB 空間中的色溫不同問題, 在Lab 空間只有"參考白"的不同而已. 所以我們說的某個RGB, 其實只是Lab的一個子集合?" 嗯，有點麻煩... 一個Lab如果已經存在，表示是依據某個"參考白"而建立的，要轉換成某個RGB色空間的話，還是得先利用這個"參考白"轉到XYZ，再利用那個RGB色空間的XYZ->RGB公式轉換。一個Lab是依照某個"參考白"而建立的，所以在這個Lab色空間裡面當然沒有色溫的問題，但如果兩個Lab的"參考白"不同，轉換的時候當然注意這個問題。舉個例子，你可以在一張A4大小的紙上印個滿版的台灣地圖，在另外一張A4上面印個滿版的日本地圖，但如果是要印個東北亞的地圖，台灣和日本的大小就不能亂來了，了解了嗎？ "不過話說回來, 如果我上面的那種"不專業"的講法沒錯的話(抱歉, 我真的不是學這個的), Lab 空間的L 是可以想像的, 但是a, b 到底各是什麼東西, 真的超出我的想像範圍. 我只會實做, 更狹義一點說, 我也只會用Photoshop 來實做, 當一張RGB 的圖轉成Lab 時, 在a 色板及b 色板所顯示的那堆怪東西, 我真的搞不懂它到底代表的是什麼. 有沒有一個比較容易了解的方式來說明給大家了解呢? 關於這個, 我想有興趣的人應該不少, 在這個討論區上, 大家都喜歡拍照, 但是....理論這東西, 我想了解的人, 真的是少之又少吧." 這裡有啊， http://www.colourware.co.uk/cpfaq/q3-21.htm。a軸是紅綠軸，+a是紅，-a是綠；b軸是黃藍軸，+b是黃，-b是綠。 |
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..................舉個例子，B filter敏感度低，得到的RGB直接用的話會偏黃，而且raw RGB的saturation也不對，相當的偏灰，不飽和，這都是為什麼要作color correction的原因。..........歪桑
歪桑！
對不起！再浪費個口舌！
這是數據上的問題而已，不影響理論基礎。 |
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.........大家用 這個圖 然後將相鄰三個RGB圈起來 每個點要重複利用喔
就能了解 歪桑兄在465則發表的意思........太簇
太簇兄！
我上面說過，反覆計算並不是不行，本來就可以的。
只是我說過，這樣的計算紅藍誤差值一定會出現，
會使畫面帶綠色，而且讓顏色混濁，畫面也容易產生一層霧狀，
如果計算不是很優秀乾脆就別用。
會出現像一般數位相機的死顏色。 |
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To 太簇 的第 532 篇：
"一個號稱2M pixel Bayer pattern的sensor，如 OV 2620，他的有效pixel數約是1600*1200=1920000，（稱作 Color Filter Array，CFA）
這樣的 CCD 需要幾組 A/D 轉換器?
每一 pixel 都用一個 A/D 轉換器器嗎?
還是有其他的技術轉出每一pixel資料?"
這裡是CCD和CMOS最大的不同之一，CMOS的每個感光元件旁都有一個ADC，所以總共要1920000個！不要懷疑！就是因為每個ADC很難做的一致，所以傳統CMOS在拍一整片平坦的顏色時，總是容易出現一些本來沒有的細節...
CCD就完全不一樣了，不管是interline或是full frame transfer的方式，所有的感光元件的值（類比的），都由上到下逐漸shift，到最下行的時候再向右shift，在最右端有一個，唯一的一個ADC（喔，有些CCD是整個畫面分成幾區同時傳送，那每一屈就有一個ADC），色彩值從這裡才開始變成數位的。這個ADC可以做的很好，所以CCD的影像均勻性會比較好，但最大缺點是整個shift的過程中如果有壞的cell，則整個column甚至大部分的畫面都會出錯，所以良率很低，而CMOS就沒這個問題，錯個點，就由旁邊補回來就是了。
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還有這個
"不同環境的誤差或反射率都可以在理論中忽略，
那只是偏移量多少的問題，
您要重新定義R50 G50 B128為中灰階也沒問題的，
但是整體計算就跟著偏移多少，毫不影響理論基礎。"
請問您為何上面會偏率，而下面又說毫無影響呢？你下面說可以從新定義，上面為何又不行呢？......................
歪桑！
我說的是"數據"整體偏移，理論不會動。
我沒有說不能重新定義吧？
我說定義不影響理論，重先定義不過是定義數據或起始點，
理論還是不會更動。
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............這裡是CCD和CMOS最大的不同之一，CMOS的每個感光元件旁都有一個ADC，所以總共要1920000個！不要懷疑！就是因為每個ADC很難做的一致，所以傳統CMOS在拍一整片平坦的顏色時，總是容易出現一些本來沒有的細節.............歪桑！
謝謝新資訊！
今天感謝歪桑花大筆時間講解，
我的基礎理論與歪桑的更細部討論恐怕差異不大，
除了某些演算的小爭議。
但是我認為硬體應該歸硬體，
理論可以不涉及硬體工程而運行無礙的。
硬體工程師加軟體工程師有責任將複雜的東西做給一般人理解與運用，
就像SBIG這家公司一般，業餘人士可以透過簡單的數據進行運算，
因為所有背景數據已經轉換成一般人容易理解的數字，
這就是我說的硬體歸硬體，理論不受影響。 |
