Demosaicizzazione

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Un algoritmo di demosaicizzazione (dall'inglese demosaicing o demosaicking) permette di ricostruire la rappresentazione a colori di un'immagine partendo dai dati grezzi ottenuti dal sensore di una fotocamera digitale che utilizza un color filter array (CFA).

I CFA sono utilizzati dalla maggior parte delle moderne fotocamere digitali, pertanto gli algoritmi di demosaicing sono parte fondamentale del processo di elaborazione dell'immagine effettuato da una fotocamera al fine di permettere la visualizzazione dell'immagine. Inoltre molte fotocamere permettono anche di salvare le immagini in formato RAW e di trasferire il procedimento di ricostruzione dei dati acquisiti off-line. In questo modo è possibile scegliere la tecnica di demosaicing che si vuole utilizzare al posto dell'algoritmo proprietario della fotocamera.

Obiettivo[modifica | modifica wikitesto]

L'obiettivo di un algoritmo di demosaicizzazione è la ricostruzione di un'immagine a colori (per esempio nello spazio RGB, composto da rosso, verde e blu) a partire dai dati acquisiti da un sensore con CFA.

In particolare, un buon algoritmo deve garantire:

  • l'assenza di artefatti particolarmente fastidiosi per la visione dell'immagine (come aliasing, zippering, falsi colori...);
  • fedeltà all'immagine originale;
  • bassa complessità computazionale, in modo da permetterne l'esecuzione in tempi ragionevoli, questo requisito è necessario se la demosaicizzazione viene operata a bordo della macchina fotografica, trascurabile se l'elaborazione viene svolta in un secondo momento.

Premessa[modifica | modifica wikitesto]

Il Bayer pattern, lo schema più diffuso per il CFA. Ogni cella 2x2 contiene due campioni di verde, uno di rosso ed uno di blu.

La rappresentazione di un'immagine digitale a colori richiede la conoscenza di almeno tre campioni di colore per ogni pixel[1]. Solitamente vengono utilizzati il rosso, il verde ed il blu, basi dello spazio di colore RGB. Pertanto l'acquisizione di un'immagine a colori da parte di una macchina fotografica digitale necessiterebbe di tre sensori per fotosito[2], ognuno sensibile ad uno specifico colore. Il posizionamento dei tre sensori non è semplice e comporta alcuni inconvenienti di sfasamento se questi sensori vengono disposti sullo stesso piano con l'utilizzo di un prisma per indirizzare la luce, o di allungamento dei tempi di esposizione nel caso di sensori disposti in serie, come nel sensore Foveon. Quindi la maggior parte delle macchine fotografiche e delle telecamere digitali non acquisisce l'immagine con tre componenti, bensì utilizza un solo sensore per fotosito, ottenendo una griglia di valori corrispondenti ai diversi colori. Questa griglia, detta anche Color Filter Array (CFA) oppure "mosaico", alterna campioni di rosso, verde e blu secondo alcune disposizioni specifiche, la più nota delle quali viene chiamata Bayer pattern dal nome del suo inventore Bryce Bayer.

Recentemente sono stati proposti nuovi schemi per il CFA, come quello nel nuovo sensore proposto dalla Kodak[3] oppure i nuovi pattern proposti da Hirakawa e Wolfe[4][5].

Anche la Fujifilm nel settembre 2008 ha proposto una variante del CFA per il sensore super CCD EXR[6].

Algoritmi[modifica | modifica wikitesto]

Inizialmente si è cercato di ricostruire le immagini catturate in formato RAW con le tecniche classiche per l'interpolazione di immagini, come per esempio l'interpolazione bilineare, l'interpolazione bicubica o le spline. Tuttavia si è presto osservato che si ottengono risultati decisamente migliori con dei metodi ad hoc, progettati in base alla particolare struttura del CFA. Difatti le componenti di colore rossa, verde e blu presentano una notevole correlazione che può essere sfruttata per la ricostruzione dei campioni di colore mancanti. Pertanto sono state proposte molte tecniche di demosaicizzazione, dalle più semplici, e a ridotta complessità di calcolo, fino ad approcci molto raffinati progettati in ambito accademico utilizzando diverse conoscenze scientifiche nell'ambito dell'elaborazione delle immagini[7]. Una cronologia di gran parte delle tecniche di demosaicizzazione è disponibile on line[8].

Note[modifica | modifica wikitesto]

  1. ^ Il paragrafo, della voce "Fotografia digitale", collegato a questa nota, mostra il contenuto informativo del pixel.
  2. ^ Nel paragrafo della voce "Fotografia digitale", collegato a questa nota, si trova la distinzione fra photosite e pixel
  3. ^ Kodak High Sensitivity Image Sensor, su dpreview.com. URL consultato il 18-01-2009.
  4. ^ K. Hirakawa, Wolfe P.J., Spatio-Spectral Color Filter Array Design for Optimal Image Recovery (PDF), in IEEE Trans. Image Processing, vol. 17, n. 10, ottobre 2008, pp. 1876-1890. URL consultato il 18 gennaio 2009 (archiviato dall'url originale il 15 aprile 2010).
  5. ^ Demosaicking, su danielemenon.netsons.org. URL consultato il 17-01-2009 (archiviato dall'url originale il 4 marzo 2016).
  6. ^ Sensore Super CCD EXR, su fujifilm.com. URL consultato il 19-01-2009 (archiviato dall'url originale il 25 gennaio 2009).
  7. ^ B. Gunturk, et al., Demosaicking: color filter array interpolation (PDF), in IEEE Signal Proc. Mag., vol. 22, n. 1, Jan. 2005, pp. 44-54 (archiviato dall'url originale il 28 luglio 2010).
  8. ^ Lista degli algoritmi di demosaicizzazione, su danielemenon.netsons.org. URL consultato il 17-01-2009 (archiviato dall'url originale il 27 luglio 2011).

Voci correlate[modifica | modifica wikitesto]

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