A causa della sovrapposizione tra le risposte dei coloranti del filtro Bayer, la perdita di luce è più vicina al 50% (uno stop) rispetto a due terzi.

Il tuo schema funzionerebbe, ma a scapito della precisione del colore e della risoluzione del colore (il processo di demosaicizzazione sarebbe meno vincolato e più soggetto a errori). Combinato con il fatto che il guadagno di sensibilità è piuttosto modesto (fino al 25% a seconda del layout), questo spiega la prevalenza dei sensori RGB Bayer.

Un approccio migliore sarebbe probabilmente quello di ampliare la risposta di tutti i coloranti così ottieni un sensore CMY. Tuttavia si applicano gli stessi inconvenienti e non si guadagna ancora molto in termini di sensibilità.

Ci sono vari sistemi di colori alternativi che sono stati provati in passato, ma alla fine si torna al fatto che Bayer è "abbastanza buono" e altre tecnologie non funzionano. Il design "dual pixel" delle prime reflex digitali Fuji viene subito in mente come una grande idea che alla fine non offriva abbastanza vantaggi (sebbene la gamma dinamica fosse di gran lunga migliore rispetto alle altre reflex digitali in vendita all'epoca).

Hai alcune sfide tecniche da superare: hai bisogno di posizionare pixel di sensibilità diverse (perché N avrebbe molta più luce che lo colpisce rispetto a RB), il che rende l'ingegneria più difficile, non in modo massiccio, ma sufficiente per aggiungere costo quindi ci deve essere un vantaggio. Devi anche fare più elaborazione.

Hai un po 'di fisica in quanto la luce che colpisce il Neutro sarà un ampio spettro che includerà UV e IR. Il filtraggio riduce solo quelle lunghezze d'onda, ma non le rimuove completamente.

Hai delle barriere all'adozione poiché avresti bisogno di applicazioni che funzionino con file raw per essere in grado di gestire il tuo diverso sistema raw. Le persone lo implementeranno, ma prima dovrebbe dimostrare che vale davvero la pena. E dato che comunque visualizzerai / modificherai qualcosa che è RGB, hai aggiunto del lavoro per qualcosa che è essenzialmente invisibile.

Ma alla fine al di là di tutto ci deve essere un guadagno e puoi scommetto che nei laboratori Nikon, Canon, Sony, Sigma, Fuji, Global Foundries, TSMC e simili hanno tutti pensato a lungo e intensamente e fatto molti esperimenti che giungono alla conclusione che i vantaggi (se ce ne sono) di un sistema come quello proposto non giustificherebbe i costi.

Il tipo di mosaico di cui parli è RGBW. Spiegare perché non viene utilizzato è complesso e potrei fornirti informazioni sbagliate. Potrei indicare almeno una cosa che a mio parere è più importante.

Quindi, la mia domanda è: qual è il motivo principale per cui non vediamo prodotti contenenti il ​​filtro colore alternativo descritto sopra?

Ogni canale dell'immagine di output è costruito da tutti e tre i canali di output del sensore - vengono mixati usando la conversione a matrice. Più la risposta spettrale di un sensore è lontana dalla risposta LMS, maggiore è l'errore introdotto da tale conversione. Il bianco è una specie di peggior scenario di questo. Supponi di essere riuscito a creare un canale W che è uguale a R + G + B . Quindi, per ottenere ogni componente da quel canale utilizzando valori adiacenti, dovrai calcolare R = W-G-B e così via. Ciò introdurrà errori molto grandi e probabilmente annullerà tutti i vantaggi derivanti dall'avere il canale W . Lo stesso vale per i sensori CMYK: richiedono coefficienti di conversione molto forti che introducono errori di colore.

Le fotocamere CMYK e RGBW produrranno un'immagine mono-convertita migliore per la stessa quantità di luce, ma i sensori RGB produrranno un RGB migliore immagine anche se la loro efficienza quantistica è come la metà dei sensori CMYK - accade solo a causa delle sorgenti di rumore.

La mia ipotesi è che il mosaico ottimale del sensore (i, e, producendo il minimo rumore per una ) sarebbe 1: 1: 1 RGB invece di 1: 2: 1 RGB e le risposte sarebbero vicine alla risposta LMS ma non posso eseguire il backup di questa dichiarazione ATM.

Uno svantaggio di questo metodo è che circa 2/3 della luce non vengono rilevati. (quantità esatta a seconda della luce e della configurazione del filtro)

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A causa della sovrapposizione tra le risposte dei coloranti del filtro Bayer è più vicino a 50 % di perdita di luce (uno stop) rispetto a due terzi.

Entrambe le affermazioni sono ben lontane dal mondo reale. Canon 5D Mark II perde da 2/3 a 4/5 di luce ai picchi di sensibilità e, rispetto ai sensori mono (non mascherati) ideali, perde ben 9/10 di tutta la luce (ovvero l'immagine mono dalla fotocamera Bayer avrà all'incirca lo stesso rumore dell'immagine dalla fotocamera mono prodotta da 1/10 della luce).

Controlla la scala a sinistra del grafico:

Le fotocamere più moderne potrebbero essere migliori, ma non ho i dati per confrontare. Ci sono cause di perdita di luce diverse dal motivo a mosaico.