최신 DSLR에 물리적 안티 앨리어싱 필터가 여전히 필요한 이유는 무엇입니까?
On 2월 15, 2021 by admin안티 앨리어싱 (AA) 필터의 목적이 무아레를 방지하는 것임을 이해합니다. 디지털 카메라가 처음 등장했을 때 무아레 패턴을 방지하기 위해 충분한 블러를 생성하려면 AA 필터가 필요했습니다. 그 당시 카메라 프로세서의 성능은 매우 제한적이었습니다. 그러나 최신 DSLR 카메라의 센서 위에 AA 필터를 배치해야하는 이유는 무엇입니까? 이렇게 할 수 없습니다. 센서의 출력이 데모 화 될 때 적용되는 알고리즘으로 쉽게 달성 할 수 있습니까? 현재 카메라에서 사용할 수있는 처리 능력으로 인해 훨씬 더 오래 전부터이를 가능하게 할 것 같습니다. Canon ” 현재 Digic 5+ 프로세서는 Digic III 프로세서보다 100 배 이상의 처리 능력을 가지고 있으며, 이는 초기 디지털 카메라의 성능을 축소합니다. 특히 RAW 파일을 촬영할 때 후 처리 단계에서 AA 블러 링을 수행 할 수 없습니까? 첫 번째 필터를 사용하여 두 번째 필터를 사용하더라도 이것이 Nikon D800E의 기본 전제입니까?
Comments
- 아닙니다. Pentax K-5 II, Nikon D800E, Olympus PEN E와 같은 미러리스 모델을 포함하여 안티 앨리어싱 필터가없는 DSLR이 이미 있습니다. -PM2 및 모든 Fujis (X-E1, X-Pro1). 또한 AA 필터가없는 고정 렌즈 카메라 (X20 및 X100S)도 발표했습니다.
- 그리고 이러한 모든 카메라에는 때때로 모아레가 나타납니다.
- 그렇지만 다른 카메라도 마찬가지입니다. 모아레를 모두 방지하는 앤티 앨리어싱 필터가 너무 강할 것 같아 제조업체는 강도가 약한 AA 필터를 사용합니다. 예를 들어 K-5 II 및 K-5 II 비교 , 두 카메라 모두에 무아레가 발생하며 K-5 II에서는 훨씬 더 많이 발생합니다.
- IIRC the new Nikon D7100 ‘도 없습니다.
- An d 이제 Pentax K-3에는 필터가 없지만 노출 중에 센서를 아주 약간 진동시키는 모드가 있습니다. 이 분야에서 흥미로운 혁신이 많이 있습니다.
답변
앨리어싱은 대략적인 패턴이 반복되는 결과입니다. 바람직하지 않은 방식으로 서로 간섭하는 동일한 주파수. 사진의 경우 렌즈에 의해 센서에 투사되는 이미지의 더 높은 주파수가 픽셀 그리드와 간섭 패턴 (이 경우 모아레)을 생성합니다. 이 간섭은 해당 주파수가 거의 같거나 센서의 샘플링 주파수가 이미지의 웨이블릿 주파수와 일치 할 때만 발생합니다. 이것이 Nyquist 한계입니다. 참고 … 이것은 아날로그 문제입니다 … 모아레는 이미지가 실제로 노출되기 전에 실제 세계에서 실시간으로 발생하는 간섭으로 인해 발생합니다.
이미지가 노출되면 그 간섭 패턴은 효과적으로 “베이킹”됩니다. 소프트웨어를 사용하여 포스트에서 모아레 패턴을 어느 정도 청소할 수 있지만 센서 앞의 물리적 로우 패스 (AA) 필터와 비교할 때 최소한의 효과가 있습니다. 모아레로 인한 디테일 손실은 AA 필터에서 손실 된 것보다 클 수 있습니다. 모아레는 사실상 넌센스 데이터이므로 약간 흐릿한 디테일이 여전히 유용 할 수 있습니다.
AA 필터는 Nyquist에서 이러한 주파수를 흐리게 처리하여 간섭 패턴을 생성하지 않도록 설계되었습니다. 여전히 AA 필터가 필요한 이유는 이미지 센서와 렌즈가 여전히 동일한 주파수로 분해 할 수 있기 때문입니다. 센서 자체의 샘플링 주파수가 최적의 조리개에서 최상의 렌즈보다 지속적으로 더 높은 지점까지 센서가 개선되면 AA 필터의 필요성이 줄어 듭니다. 렌즈 자체가 필요한 블러 링을 효과적으로 처리하고 간섭 패턴이 처음에는 나타나지 않습니다.
댓글
- 여기에 a가 있습니다. 댓글은 photo.stackexchange.com/questions/10755/ … 에 게시되었습니다. 아직도 정확하다고 믿습니까? 그렇다면 RAW 데이터가 데모 화 될 때까지 패턴이 어떻게 구워 집니까? ” 아이 론적으로 적어도 RAW의 경우 이론적 인 니퀴 스트 한계가 항상 엄격한 한계 인 것처럼 보이지는 않습니다. 이는 아마도 빨강, 녹색 및 파랑 빛의 파장이 다르기 때문일 것입니다. 센서의 RGB 픽셀 분포. – jrista ♦ 4 월 10 일 ‘ 11 일 18:50 ”
- 일반적으로 해결 방법에 대해 이야기 한 것 같습니다. 기록 된 디지털 신호의 앨리어싱에 직접적으로 영향을주지 않습니다. nyquist 한계는 RGRG 및 GBGB 행의 고르지 않은 패턴으로 인해 바이엘 센서에서 고정하기가 어렵습니다. 녹색의 공간 해상도 는 빨간색 또는 파란색의 공간 해상도보다 높으므로 빨간색 또는 파란색 빛의 니퀴 스트 한계는 녹색 빛의 니퀴 스트 한계보다 낮은 주파수에 있습니다.Demosaiced 이미지의 nyquist 한계는 정확히 호출하기가 어렵 기 때문에 구체적인 수학적 한계가 아닌 약간 퍼지 밴드가됩니다.
- … 그 패턴은 이미지의 일부가됩니다. 가상 이미지의 정확한 웨이블릿 특성을 알고 있고 그 당시의 푸리에 시리즈를 생성 할 수 있다고하더라도 모아레를 제거하려면 센서의 가상 개념과 관련된 이미지의 방향을 변경해야합니다. ” 완벽하게 “. 이것은 원래 가상 이미지 신호의 정확한 특성과 센서와의 관계를 알고 있다고 가정 할 때 지나치게 강렬하고 고도로 수학적 작업입니다. 앨리어싱이 RAW로 구워지면 거의 완료됩니다. ‘ 세부 사항을 부드럽게하지 않고는 취소 할 수 없습니다.
- 차이점에 대해 모두 알고 있습니다. 빨강 / 파랑과 녹색 사이의 주파수에서. 현재의 모든 광학 AA 필터는 nyquist에서만 필터링하므로 실제로 카메라에 따라 다릅니다. 모든 AA 필터가 똑같이 디자인 된 것은 아니며, 같은 브랜드라도 모델과 라인이 다르면 종종 다르게 작동하는 AA 필터가 있습니다. 역사적으로 1D 및 5D 라인은 니퀴 스트 바로 위의 일부 주파수를 허용했지만 렌즈 해상도와 균형을 맞추는 문제라고 생각합니다.
- Canon 18mp APS와 같이 픽셀이 작은 센서에서 C, D800, D3200 픽셀은 정말, 정말 작아지고 있습니다. 정말 새로운 렌즈 (Canon ‘ s Mark II L 시리즈 세대와 같은, 지난 2 ~ 3 년 내에 출시 된 렌즈 만)가 충분히 해결 될 수 있다면 작은 부분을 제외하고는 세부 사항은 센서를 크게 능가하고 nyquist보다 높은 주파수에서 앨리어싱을 유발합니다. 니퀴 스트 주변에서 필터링하면 렌즈 자체가 그 이상의 디테일을 흐리게합니다. 이것이 5D 라인이 지나치게 강한 AA 필터를 가지고있는 이유 중 하나라고 생각합니다. 렌즈는 더 쉽게 해결할 수 있습니다.
Answer
물리학은 그렇게 작동하지 않습니다. 비가 역적으로 앨리어싱하면 Nyquist 한계를 초과하는 주파수가 한계 미만의 주파수로 표시됩니다. “별칭”은 실제로 존재하지 않습니다. 일반적으로 앨리어싱 된 신호를 처리하면 원래 신호를 복구 할 수 없습니다. 멋진 수학적 설명은 “샘플링 이론과 디지털 신호 처리에 대한 수업이 없다면 들어가기에 다소 길다. 그래도 그랬다면 질문을하지 않을 것입니다.” 불행히도 가장 좋은 대답은 단순히 “물리가 작동하는 방식이 아닙니다. 죄송합니다. “저를 믿으셔야합니다.”.
위의 내용이 사실 일 수 있다는 거친 느낌을 주려면 사진의 경우를 생각해보십시오. 벽돌 벽. AA 필터가 없으면 모아레 패턴 (실제로 별칭 임)이 생겨 벽돌 선이 물결 모양으로 보입니다. 실제 건물은 본 적이없고 물결 선이있는 그림 만 있습니다.
진짜 벽돌이 물결 모양으로 깔려 있지 않다는 것을 어떻게 알 수 있습니까? 추정 벽돌에 대한 일반적인 지식과 벽돌 벽을 보는 인간의 경험에서 나온 것이 아닙니다. 그러나 누군가가 의도적으로 벽돌 벽을 만들어서 실제 (직접 눈으로 볼 때) 그림처럼 보이도록 만들 수 있을까요? 네, 가능합니다. 따라서 정상적인 벽돌 벽의 별칭 그림과 의도적으로 물결 모양의 벽돌 벽의 충실한 그림을 수학적으로 구별 할 수 있습니까? 전혀 그렇지 않다. 사실 당신은 그림이 아마 무엇을 나타내는 지에 대한 당신의 직감이 당신이 할 수있는 인상을 줄 수 있다는 점을 제외하고는 정말로 그 차이를 말할 수 없습니다. 다시 말해서 엄격하게 말해서 당신은 wavies 무아레 패턴 아티팩트이거나 실제입니다.
소프트웨어는 무엇이 진짜인지 아닌지 모르기 때문에 마술처럼 물결 무늬를 제거 할 수 없습니다. 수학적으로 적어도 물결 모양의 이미지 만 보면 알 수 없다는 것을 알 수 있습니다.
벽돌 벽은 앨리어싱 된 그림이 잘못되었음을 알 수있는 명백한 경우 일 수 있지만 실제로 알지 못하고 앨리어싱이 진행되고 있다는 사실조차 알지 못하는 미묘한 경우가 많습니다.
댓글에 대한 응답으로 추가됨 :
오디오 신호와 이미지 앨리어싱의 차이점은 전자가 1D이고 후자가 2D라는 것입니다. 효과를 실현하기위한 이론과 수학은 이미지를 다룰 때 2D로 적용된다는 점에서 여전히 동일합니다. 샘플이 디지털 카메라에있는 것처럼 규칙적인 직사각형 그리드에 있으면 다른 흥미로운 문제가 발생합니다. 예를 들어, 샘플 주파수는 축 정렬 방향에 따라 대각선 방향을 따라 sqrt (2) 낮습니다 (약 1.4 배 낮음). 그러나 샘플링 이론, 나이 퀴 스트 속도 및 별칭이 실제로 무엇인지는 1D 신호에서와 2D 신호에서 다르지 않습니다.주된 차이점은 주파수 공간에서 생각하는 데 익숙하지 않은 사람들이 마음을 감싸고 사진에서 보는 것과 관련하여 모든 의미를 투영하는 것이 더 어려울 수 있다는 것입니다.
다시, 아니, 최소한 원본이 무엇인지 모르는 일반적인 경우에는 사실 이후에 신호를 “악마”할 수 없습니다. 연속 이미지 샘플링으로 인한 물결 무늬 패턴은 앨리어스입니다. 오디오 스트림의 고주파 앨리어싱 및 배경 휘파람 소리에 적용되는 것과 동일한 수학이 적용됩니다. 설명하는 것과 동일한 이론을 가진 동일한 것입니다. 그리고 그것을 다루는 동일한 해결책입니다.
그 해결책은 이전 에 Nyquist 한계 이상의 주파수를 제거하는 것입니다. 샘플링. 간단한 저역 통과 필터로 수행 할 수있는 오디오에서는 저항과 커패시터로 만들 수 있습니다. 이미지 샘플링에서는 여전히 저역 통과 필터가 필요합니다.이 경우에는 빛의 일부를 차지합니다. 하나의 픽셀 만 인접 픽셀로 확산합니다. 시각적으로 이것은 샘플링되기 전 이미지가 약간 흐려진 것처럼 보입니다. 고주파 콘텐츠는 사진에서 미세한 디테일이나 날카로운 모서리처럼 보입니다. 반대로 날카로운 모서리와 미세한 디테일에는 고주파수가 포함됩니다. 샘플링 된 이미지에서 별칭으로 변환되는 것은 바로 이러한 고주파수입니다. 일부 별칭은 원본에 규칙적인 내용이있을 때 무아레 패턴이라고 부르는 것입니다. 일부 별칭은 특히 거의 수직 또는 수 평일 때 선이나 모서리에 “계단 단계”효과를줍니다. 별칭으로 인해 발생하는 다른 시각 효과도 있습니다.
오디오 신호의 독립 축이 시간이고 이미지의 독립 축 (신호가 2D이기 때문에 두 축)이 거리이기 때문에 수학이나 오디오 신호와 이미지를 다르게 만듭니다. 앨리어싱 및 안티 앨리어싱의 이론과 응용이 시간 기반 전압 인 1D 신호에서 개발 되었기 때문에 “시간 도메인”이라는 용어는 “주파수 도메인”과 대조되는 데 사용됩니다. “. 이미지에서 비 주파수 공간 표현은 기술적으로”거리 영역 “이지만 신호 처리의 단순성을 위해 종종”시간 영역 “이라고도합니다. 이것이 실제로 앨리어싱이 무엇인지주의를 분산시키지 않도록합니다. 이다. 그리고 아닙니다. 이론이 이미지에 적용되지 않는다는 증거가 아닙니다. 단지 잘못된 단어 선택이 때때로 역사적 이유 때문에 사물을 설명하는 데 사용된다는 것입니다. 사실, 이미지의 비 주파수 영역에 적용되는 지름길 “시간 영역”은 실제로 이론이 이미지와 실제 시간 기반 신호간에 동일하기 때문에 왜냐하면 사실입니다. 앨리어싱은 독립적 인 축 (또는 축)이 무엇인지에 관계없이 앨리어싱입니다.
샘플링 이론 및 신호 처리에 대한 몇 개의 대학 과정 수준에서이를 탐구하려는 경우가 아니면 결국에는 당신은 단지 가지고있는 것들을 신뢰해야 할 것입니다.이 중 일부는 중요한 이론적 배경 없이는 직관적이지 않습니다.
댓글
- 모두 샘플링 및 디지털 신호 처리에 대한 저의 배경은 디지털 오디오에 관한 것이 었습니다. 저역 통과 필터가 특정 주파수 이상의 사운드가 AD 변환으로 들어가는 것을 제한하는 방식을 이해합니다. ‘ 44,100hz에서 샘플링하는 경우 약 20Khz에서 롤오프되기 시작하는 필터를 적용하면 22Khz의 모든 응답이 거의 사라집니다.하지만 디지털 이미징에서는 그렇게 간단하지 않습니다. ‘ AA 필터를 사용해도 일부 앨리어싱이 통과되기 때문입니다. ‘ 필터가 제공하지 않는 다른 곳에서 읽었습니다. 해상도를 너무 많이 떨어 뜨릴 수 있으므로 Nyquist 위의 모든 것을 차단하려고하지 마십시오.
- 카메라의 저역 통과 필터가 처리하는 문제는 그렇지 않다는 데 동의해야합니다. 오디오 처리의 저역 통과 필터가 다루는 문제와 동일합니다. 나는 그것을 넣는 가장 좋은 방법은 오디오 저역 통과 필터가 전자 신호와 직접 작동한다는 것입니다. 광학 저역 통과 필터는 렌즈에서 생성되는 이미지 신호의 공간 주파수에서 작동합니다. 작업에 익숙한 전자 신호는 이미지 신호와 성격이 다릅니다.
- @Michael : 내 답변에 추가 참조
- ” 연속 이미지를 샘플링하여 발생하는 물결 무늬 패턴은 별칭입니다. “-Olin. 그게 핵심 포인트라고 생각합니다! 실제로 노출을 촬영할 때 원본 가상 이미지의 순수 버전을 기록하는 것이 아니라 원본 가상 이미지 내에서 데이터 포인트의 별칭을 기록하는 것입니다. 컴퓨터의 해당 데이터에는 별칭이 포함되어 있습니다. 아주 멋지고 간결하며 명확한 방법입니다. 🙂
- @Michael : 원시 센서 값에서 풀 컬러 픽셀을 보간하는 방법에 대해 말하는 내용은 정확하지만 앨리어싱 논의와는 관련이 없습니다.
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