Por que o canal azul é o mais barulhento?

É amplamente observado que o canal azul nas câmeras digitais é o mais barulhento. Eu certamente notei isso com minha câmera. Por que é isso?

É um artefato de alguma tecnologia específica (por exemplo, matriz Bayer ou sensores CMOS), ou tem algo a ver com a física da luz de frequência mais alta ou está relacionado à visão humana?

_{Pergunta de acompanhamento: Por que os sensores são menos sensíveis à luz azul?}

Além da resposta do sensor discutida por Tall Jeff, a maior parte da iluminação da cena (luz solar, incandescente) é deficiente em luz azul em relação ao verde e vermelho. Acione este simulador de corpo negro de Java e veja se o azul é menor que o verde ou o vermelho para temperaturas de cor de interesse (~ 5500 K de luz do dia, ~ 3000 K de luz incandescente).

Há outro pequeno fator que agrava o problema. Matrizes CCD e CMOS são detectores de contagem de fótons. A maioria dos gráficos, incluindo os do simulador de corpos negros acima, mostra densidade de energia espectral , e não contagem de fótons. Os fótons azuis são mais energéticos que os vermelhos, pela razão inversa de seus comprimentos de onda; portanto, para o mesmo valor de energia nas plotagens, você obteria cerca de 25% mais fótons vermelhos do que os fótons azuis. E esse é o ponto de partida para os efeitos de sensibilidade que Tall Jeff descreve.

Em relação aos CCDs e sensores iluminados na parte traseira, os CCDs iluminados na parte frontal sofrem a mesma sensibilidade azul diminuída, pois grande parte da luz azul é absorvida ao passar pela estrutura de porta não sensível do chip. Os sensores iluminados na parte traseira verão uma resposta azul aprimorada. Veja esta curva de resposta espectral típica (para vários tipos de CCDs de nível de pesquisa).

Dado o estado da arte atual, o ruído no canal azul é uma combinação de efeitos em cascata que trabalham juntos para fazer com que o azul "pareça" o pior. Primeiro, com a configuração do padrão Bayer, existem duas vezes mais pixels verdes que os vermelhos ou azuis na matriz *. Isso coloca imediatamente o azul e o vermelho em desvantagem espacial em comparação ao canal verde e resulta em muito mais ruído espectral para esses dois canais quando os trigêmeos RGB são reconstruídos a partir de pixels adjacentes do sensor. Por exemplo, um sensor de pixel de 10M terá 5M de pixels verdes de origem, 2,5M de vermelho e 2,5M de azul. Claramente, quando você forma essas informações brutas nos trigêmeos RGB finais de 10M, fica claro que não pode haver melhor que 1/2 de tanta informação para o canal vermelho ou azul e isso aparece como uma forma de ruído na imagem final.

O próximo efeito tem a ver com as sensibilidades espectrais do sistema de sensores através dos filtros Vermelho, Verde e Azul. Como sistema, os sensores CMOS modernos são cerca de 50% mais sensíveis às áreas verde e vermelha do espectro do que às áreas azuis. Por exemplo, para esse sensor CMOS da Cypress , podemos ver na página 3 que as sensibilidades relativas são vermelhas (75%), verde (80%), azul (50%) quando você indexa as curvas nos comprimentos de onda certos para cada cor. Essa falta de sensibilidade combinada com um nível fixo de sensor e ruído de amostragem para todos os pixels nos sensores coloca o azul em uma desvantagem significativa da relação sinal / ruído, em comparação com as outras duas cores.

Para compensar isso, isso significa que os sensores CMOS coloridos estão se saindo melhor na reprodução de verde, seguidos em segundo por vermelho e, finalmente, por azul, que é o pior de três da perspectiva geral do ruído.

Olhando para o futuro, observe que essas limitações do canal azul são realmente uma questão de otimização de custo / desempenho. Ou seja, não há nada inerente à física que exija que o desempenho azul seja pior, apenas que seria MUITO MUITO mais caro, dadas as atuais construções de dispositivos para melhorar o canal azul por uma margem perceptível. Além disso, como o olho humano não é muito sensível no eixo de cores azul / amarelo, as soluções já são uma solução muito bem otimizada. Na verdade, tenho certeza que a maioria dos fabricantes de câmeras prefere o custo total cair primeiro antes de pagar o mesmo ou mais apenas para melhorar o desempenho do ruído do canal azul.

** A Bayer optou por configurar a matriz dessa maneira porque o sistema visual humano obtém a maior parte do seu sinal de luminância (ou seja: informações de brilho) da parte verde do espectro de cores. Ou seja, as hastes nos olhos são mais sensíveis à luz verde, tornando a parte verde do espectro a mais importante visualmente. *

Porque os olhos / cérebros humanos não são tão sensíveis às mudanças na luz azul quanto às mudanças nas luzes verde / vermelha. Os sensores modernos da câmera funcionam mais como olhos humanos e, portanto, são menos sensíveis ao azul do que ao verde / vermelho. Como o padrão para exibição de monitores neutros em cores é ter quantidades iguais de azul, verde e vermelho, e como os sensores são menos sensíveis ao azul do que ao vermelho e verde, é conveniente amplificar o canal azul. Amplificar o sinal do canal azul também amplifica o ruído do canal azul.

A redução de ruído da câmera é aplicada apenas se você estiver gravando em JPEG, mas como muitas pessoas gravam em RAW, o canal azul é sempre um pouco barulhento. Eu procurei um remédio para esse problema. Um sugeriu converter a imagem em cores de laboratório e suavizar / desfocar apenas o canal de luminância e depois converter novamente em RGB para remover o ruído. Podes tentar.

Fizemos uma análise dos canais azul-verde-vermelho de um DP3 Merrill no modo digital (RAW). Acabei de comprar esta câmera em junho de 2018. O canal azul exibe um erro dependente de nível no conversor a / d que não está presente nos canais verde-vermelho, que funcionam conforme o esperado. Parece que pode haver um erro na fiação do canal azul a / d ou no código que traduz a tensão a / d no sinal digital do canal azul. NÃO é um problema de sensibilidade. Pode ser um problema de saturação, ou seja, as tensões físicas estão excedendo a faixa a / d em tensões muito baixas, ou seja, muito ganho nesse canal. A câmera foi ajustada na ISO 100 para aquisição de dados e os dados foram adquiridos em uma variedade de velocidades do obturador e níveis de sinal em um quadro. As medições do canal azul eram sinais quase corretos nos níveis de sinal MAIS BAIXO. Quanto maior o sinal, maior o erro. É um problema de ganho / digitalização no algoritmo que produz os arquivos X3F, ou talvez um problema de pedido de bytes. Estamos analisando os arquivos X3F diretamente para ver se o erro já existe, mas espero que seja porque os arquivos TIFF e JPEG produzidos pelo conversor têm o mesmo problema. É uma pergunta se o fabricante estará interessado em corrigir esse problema? O chip Foveon é uma boa ideia que precisa ser projetada corretamente. É uma pergunta se o fabricante estará interessado em corrigir esse problema? O chip Foveon é uma boa ideia que precisa ser projetada corretamente. É uma pergunta se o fabricante estará interessado em corrigir esse problema? O chip Foveon é uma boa ideia que precisa ser projetada corretamente.