Filtre Bayer

Une mosaïque de filtre Bayer est une matrice de filtres de couleurs (CFA) permettant d’agencer des filtres de couleurs RVB sur une grille carrée de photocapteurs. Son agencement particulier de filtres de couleur est utilisé dans la plupart des capteurs d’images numériques monopuce utilisés dans les appareils photo numériques, les caméscopes et les scanners pour créer une image couleur. Le motif de filtre est 50% vert, 25% rouge et 25% bleu. Il est donc également appelé BGGR, RGBG, GRGB ou RGGB.

Il est nommé d’après son inventeur, Bryce Bayer d’Eastman Kodak. Bayer est également connu pour sa matrice récursivement définie utilisée dans le dithering ordonné.

Les alternatives au filtre Bayer incluent à la fois diverses modifications de couleurs et de disposition et des technologies complètement différentes, telles que l’échantillonnage de co-site couleur, le capteur Foveon X3, les miroirs dichroïques ou un réseau de filtres diffractifs transparents.

Explication
Le brevet de Bryce Bayer (brevet US n ° 3 971 065) en 1976 appelait les éléments sensibles à la luminance des photodétecteurs verts et les éléments sensibles à la chrominance rouge et bleu. Il a utilisé deux fois plus d’éléments verts que le rouge ou le bleu pour imiter la physiologie de l’œil humain. La perception de luminance de la rétine humaine utilise des cellules coniques M et L combinées, pendant la vision diurne, qui sont les plus sensibles à la lumière verte. Ces éléments sont appelés éléments de détection, sensels, capteurs de pixels ou simplement pixels; les valeurs d’échantillon détectées par eux, après interpolation, deviennent des pixels d’image. Au moment où Bayer a déposé son brevet, il a également proposé d’utiliser une combinaison cyan-magenta-jaune, c’est-à-dire un autre ensemble de couleurs opposées. Cet arrangement n’était pas pratique à l’époque parce que les colorants nécessaires n’existaient pas, mais sont utilisés dans certains nouveaux appareils photo numériques. Le grand avantage des nouveaux colorants CMY est qu’ils ont une caractéristique d’absorption de la lumière améliorée; c’est-à-dire que leur efficacité quantique est plus élevée.

La sortie brute des caméras à filtre Bayer est appelée image de modèle Bayer. Comme chaque pixel est filtré pour n’enregistrer qu’une seule des trois couleurs, les données de chaque pixel ne peuvent pas spécifier toutes les valeurs rouges, vertes et bleues seules. Pour obtenir une image en couleur, divers algorithmes de dématriçage peuvent être utilisés pour interpoler un ensemble de valeurs rouges, vertes et bleues complètes pour chaque pixel. Ces algorithmes utilisent les pixels environnants des couleurs correspondantes pour estimer les valeurs d’un pixel particulier.

Différents algorithmes nécessitant différentes quantités de puissance de calcul résultent en des images finales de qualité variable. Cela peut être fait à l’intérieur de l’appareil, en produisant une image JPEG ou TIFF, ou en dehors de l’appareil photo en utilisant les données brutes directement à partir du capteur.

Démolissage
Le dématriçage ou le “debayering” peuvent être effectués de différentes manières. Des méthodes simples interpolent la valeur de couleur des pixels de la même couleur dans le voisinage. Par exemple, une fois que la puce a été exposée à une image, chaque pixel peut être lu. Un pixel avec un filtre vert fournit une mesure exacte de la composante verte. Les composants rouge et bleu pour ce pixel sont obtenus à partir des voisins. Pour un pixel vert, deux voisins rouges peuvent être interpolés pour obtenir la valeur rouge, et deux pixels bleus peuvent être interpolés pour obtenir la valeur bleue.

Cette approche simple fonctionne bien dans les zones avec des couleurs constantes ou des dégradés lisses, mais elle peut provoquer des artefacts tels que des saignements de couleur dans les zones où il y a des changements abrupts de couleur ou de luminosité. Pour cette raison, d’autres méthodes de dématriçage tentent d’identifier les contours à contraste élevé et d’interpoler seulement le long de ces bords, mais pas à travers eux.

D’autres algorithmes sont basés sur l’hypothèse que la couleur d’une zone dans l’image est relativement constante même dans des conditions de lumière changeantes, de sorte que les canaux de couleur sont fortement corrélés les uns avec les autres. Par conséquent, le canal vert est interpolé d’abord, puis le canal rouge et ensuite le canal bleu, de sorte que les rapports de couleur rouge-vert respectivement bleu-vert sont constants. Il existe d’autres méthodes qui font des hypothèses différentes sur le contenu de l’image et à partir de cette tentative de calculer les valeurs de couleurs manquantes.

Artefacts
Les images avec des détails à petite échelle proches de la limite de résolution du capteur numérique peuvent être un problème pour l’algorithme de dématriçage, produisant un résultat qui ne ressemble pas au modèle. L’artefact le plus fréquent est le moiré, qui peut apparaître comme des motifs répétitifs, des artefacts de couleur ou des pixels disposés dans un labyrinthe irréaliste.

Artefact de couleur fausse
Un artefact commun et malheureux de l’interpolation ou du dématriçage de filtre de filtre de couleur (CFA) est ce qui est connu et vu comme couleur fausse. Typiquement, cet artefact se manifeste le long des bords, où des changements brusques ou non naturels de couleur se produisent à la suite d’une mauvaise interpolation au travers, plutôt que le long, d’un bord. Diverses méthodes existent pour prévenir et éliminer cette fausse coloration. L’interpolation de transition de teinte lisse est utilisée pendant le dématriçage pour empêcher les fausses couleurs de se manifester dans l’image finale. Cependant, il existe d’autres algorithmes qui peuvent supprimer les fausses couleurs après le dématriçage. Ceux-ci ont l’avantage de supprimer les faux artefacts de coloration de l’image tout en utilisant un algorithme de dématriçage plus robuste pour l’interpolation des plans de couleur rouge et bleu.

Artefact zippé
L’artefact de fermeture à glissière est un autre effet secondaire du dématriçage CFA, qui se produit également principalement le long des bords, est connu comme l’effet de fermeture à glissière. Tout simplement, zippering est un autre nom pour le floutage des bords qui se produit dans un motif marche / arrêt le long d’un bord. Cet effet se produit lorsque l’algorithme de dématriçage fait la moyenne des valeurs de pixels sur un bord, en particulier dans les plans rouge et bleu, ce qui entraîne son flou caractéristique. Comme mentionné précédemment, les meilleures méthodes pour empêcher cet effet sont les divers algorithmes qui interpolent le long, plutôt que sur les bords de l’image. L’interpolation de reconnaissance de modèle, l’interpolation de plan de couleur adaptative et l’interpolation à pondération directionnelle tentent toutes d’empêcher l’effacement par interpolation le long des bords détectés dans l’image.

Cependant, même avec un capteur théoriquement parfait qui pourrait capturer et distinguer toutes les couleurs à chaque photosite, Moiré et d’autres artefacts pourraient encore apparaître. C’est une conséquence inévitable de tout système qui échantillonne un signal par ailleurs continu à des intervalles ou des emplacements discrets. Pour cette raison, la plupart des capteurs numériques photographiques incorporent un filtre passe-bas optique (OLPF), également appelé filtre anti-aliasing (AA). Il s’agit généralement d’une couche mince située directement devant le capteur et qui bloque efficacement les détails potentiellement problématiques qui sont plus fins que la résolution du capteur.

Modifications
Le filtre Bayer est presque universel sur les appareils photo numériques grand public, et largement répandu parmi les autres appareils photo. Les alternatives comprennent:

Filtre CYGM (cyan, jaune, vert, magenta)
Filtre RGBE (rouge, vert, bleu, émeraude)
Capteur Foveon X3 (pas de mosaïque)
Certains filtres mosaïques ajoutent des pixels non filtrés, pour un quart ou demi ou une autre fraction des pixels du capteur. Leurs formats peuvent inclure:

CMJN (cyan, magenta, jaune et blanc)
Un inconvénient principal pour les modèles personnalisés peut être un manque de support complet dans un logiciel de traitement brut tiers.