interpolação cromática

Controla como são interpolados cromaticamente os arquivos RAW.

🔗filtros bayer

As células do sensor de uma câmera digital não são sensíveis à cor – elas somente são capazes de registrar diferentes níveis de luminosidade. Para obter uma imagem em cores, cada célula é coberta por um filtro colorido (vermelho, verde ou azul) que deixa passar primariamente a luz daquela cor. Isto significa que cada pixel de uma imagem RAW contém somente informação sobre um canal de cor único.

Os filtros de cor se organizam comumente em um padrão de mosaico conhecido como matriz de filtros da Bayer. Um algoritmo reconstrui os canais de cor faltantes por interpolação com os dados dos pixels vizinhos. Para obter mais informações, consulte os artigos da Wikipedia sobre interpolação cromática e o filtro Bayer.

O darktable oferece diversos algoritmos de interpolação cromática, cada um com suas próprias características. As diferenças entre eles são frequentemente sutis e podem ser vistas ao observar os pixels em detalhes. No entanto, como o programa funciona pixel por pixel e a interpolação gera os dados base para os outros módulos, a seleção do algoritmo pode ter um efeito visualmente significativo na qualidade dos detalhes mais finos da imagem. Isto pode incluir a aparição de padrões de labirintos falsos, assim como impacto na qualidade de reprodução das bordas coloridas.

Os algoritmos de interpolação cromática costumam ser propensos a produzir artefatos, normalmente visíveis como padrões de Moiré ao se ampliar a imagem. O algoritmo selecionado poderá lidar com padrões pré-existentes do tipo Moiré ou Maze nos dados em RAW de uma maneira melhor ou pior. Nestas circunstâncias, o VNG4 e LMMSE costumam ser mais estáveis.

Os seguintes algoritmos de interpolação cromática estão disponíveis para sensores com filtros da Bayer:

O PPG costumava ser o algoritmo de interpolação padrão do darktable. Ele é rápido, mas outros algoritmos geralmente produzem melhores resultados.
O AMaZE e o RCD oferecem melhor reconstrução de conteúdo de alta frequência (detalhes mais finos, bordas, estrelas) mas pode gerar problemas com os excessos na reconstrução de cor ou o ruído adicionado em áreas de baixo contraste. Enquanto o AMaZE frequentemente retém mais detalhes de alta frequência, ele também é mais propenso a exagero de cores do que o RCD. Uma vez que o RCD agora oferece desempenho similar ao PPG, mas com melhores resultados, atualmente ele é o algoritmo padrão.
O LMMSE é mais adequado para uso em imagens com ISO alto e com ruído do que o AMaZE ou RCD, que tendem a gerar artefatos de superexposição quando aplicados a estas imagens. Isto pode também ser útil para gerenciar imagens que exibem padrões de Moiré com outros algoritmos.
O VNG4 é mais adequado para uso em imagens com conteúdo de baixa frequência (por exemplo, regiões de baixo contraste como o céu) mas, em comparação com o AMaZE e o RCD, causa perdas de alguns detalhes de alta frequência e pode algumas vezes adicionar mudanças de cores locais. O VNG4 não é mais recomendado – para a maioria das imagens, os outros algoritmos disponíveis produzem melhores resultados.

Nota: O desempenho dos algoritmos de interpolação diferem significativamente, com o AMaZE sendo, por larga margem, o mais lento.

🔗sensores sem filtros bayer

Existem algumas câmeras cujos sensores não usam um filtro Bayer. Câmeras com um sensor “X-Trans” possuem seu próprio conjunto de algoritmos de interpolação. O algoritmo padrão para sensores X-Trans é o Markesteijn 1-passada, que produz resultados muito bons. Para uma qualidade ligeiramente melhor (ao custo de um processamento muito mais lento), selecione o Markesteijn 3-passadas. Ainda que o VNG seja mais rápido que o Markesteijn 1-passada em alguns computadores, ele é mais propenso à artefatos.

🔗algoritmos especiais

O passar direto (monocromático) somente é útil para câmeras que tenham removido fisicamente a matriz de filtros de cor do sensor (por exemplo, devido a algum arranhão). Os algoritmos de interpolação normalmente reconstroem os canais de cor faltantes por interpolação com dados dos pixels vizinhos. No entanto, se a matriz de filtro de cor não estiver presente, não há nada a interpolar, e então o algoritmo simplesmente define todos os canais de cor para o mesmo valor, resultando em uma imagem monocromática. Este método previne os artefatos de interpolação que poderiam ser introduzidos pelos algoritmos padrão.

O fotossensível à cor (depuração) não está destinado a ser usado para o processamento de imagens. Ele obtém os dados em RAW fotossensíveis e os apresenta como pixels vermelhos, azuis e verdes. Isto é desenhado para fins de depuração de modo a ver os dados em RAW e poder auxiliar com a análise de erros produzidos por outros algoritmos de interpolação.

🔗algoritmos de interpolação duais

Algumas imagens possuem áreas que são melhor processadas usando um algoritmo que preserva informações de alta frequência (como o AMaZE ou RCD) e outras áreas que podem beneficiar-se de um algoritmo mais adequado para conteúdo de baixa frequência (como o VNG4).

Em algoritmos de interpolação dual (por exemplo, o RCD+VNG4) os dados do sensor são interpolados duas vezes; primeiro pelo RCD, AMaZE ou Markesteijn 3-passadas e então pelo VNG4. Ambos os conjuntos de dados interpolados são mantidos para processamento posterior.

Os dados do algoritmo de alta frequência são então analisados por mudanças de dados locais e, usando um limite (há um pouco mais de matemática envolvida aqui), a imagem de saída é escrita, pixel por pixel, para cada canal de cor usando os dados de cada algoritmo de interpolação ponderado pela mudança dos dados locais.

Em geral, as áreas com maior detalhe são processadas pelo algoritmo mais adequado a esse propósito (RCD, AMaZe, Markesteijn 3-passadas) e as áreas planas (como o céu azul) são interpoladas usando o segundo algoritmo (VNG4).

A ‘mudança de dados locais’ é tecnicamente implementada com uma máscara de seleção difusa gaussiana de canal único calculada a partir de uma combinação do valor do limite e a luminância dos pixels.

🔗selecionar o limite

Um limite calculado automaticamente é difícil de implementar. Ao invés disso, o botão “mostrar máscara de mesclagem” pode ser usado para exibir a máscara de seleção de modo que você controle a seleção do algoritmo manualmente. Quanto mais brilhante for o pixel na máscara mostrada, maior será a saída de algoritmo de alta frequência.

🔗controles do módulo

método: O algoritmo de interpolação a ser utilizado (ver acima).
limite de borda (somente para PPG): O limite para um passo de mediana adicional. O padrão é “0”, que desabilita o filtro da mediana.
LMMSE refine (LMMSE only): Refinement steps for use with the LMMSE demosaic algorithm. Median steps average the output. Refinement steps add some recalculation of red and blue channels. While the refinement options work well for luma noise, they may decrease quality on images with heavy chroma noise.
suavização de cor: Ativa um número adicional de passadas de suavização de cor. O padrão é “desligado”.
coincidir verdes: Em algumas câmeras os filtros verdes possuem propriedades ligeiramente distintas. Este parâmetro adiciona um passo de equalização a mais para suprimir artefatos. As opções disponíveis são “desabilitado”, “média local”, “média global” e “media global e local”. Esta opção não é exibida para sensores X-Trans.
limiar da interpolação cromática dual (somente para modos de interpolação dual): Define um limite de contraste para os modos de interpolação cromática duais. Valores menores favorecem o algoritmo de interpolação de alta frequência e os valores mais altos favorecem os algoritmos de baixa.
mostrar máscara de mesclagem (somente para modos de interpolação dual): Mostra a máscara de mesclagem que será usada para diferenciar áreas de alta e baixa frequência (ajustada pelo parâmetro “limiar da interpolação cromática dual”). Para cada pixel, quanto mais brilhante for a máscara, mais da saída do módulo é tomada pelo algoritmo de interpolação de alta frequência.