صور الكاميرات الملونة: مقارنة بين CFA-Split و Debayer

تحمل الصور الخام الملتقطة بكاميرا ملونة (OSC) مصفوفة CFA (مصفوفة الفلاتر اللونية)، ولتحويلها إلى بيانات لونية صالحة للاستعمال هناك طريقان رئيسيان: الأول «CFA-Split»، والثاني «Debayer». فما أثر هاتين الطريقتين في التفاصيل والضوضاء لاحقًا؟ لطالما أردت إجراء هذه التجربة، وقد شرعت هذه المرة أخيرًا في المقارنة.

أربعة مسارات للمعالجة

صممت أربعة تدفقات معالجة للمقارنة:

1. CFA-Split أولًا، ثم إزالة النجوم، ثم up sample (2x).
2. CFA-Split أولًا، ثم up sample (2x)، ثم إزالة النجوم.
3. Debayer أولًا (RGB combined)، ثم استخراج R، ثم إزالة النجوم.
4. Debayer أولًا (RGB separated)، ثم إزالة النجوم من R.

نتائج الملاحظة

• الصور التي جرى فيها CFA-Split أولًا كانت أكثر ضبابية، لكن تفاصيل المسار 2 أكثر من تفاصيل المسار 1.
• الصور التي جرى فيها Debayer أولًا كانت أوضح، لكن في المواضع التي تنخفض فيها نسبة الإشارة إلى الضوضاء في الخلفية توجد نقاط سوداء كثيرة.
• المسار 3 والمسار 4 متطابقان تمامًا.

استنتاجاتي حتى الآن

• إذا أُريد إجراء CFA-Split أولًا، فمن الأفضل إجراء drizzle 2x بعده.
• وإذا جرى Debayer أولًا، فلا بد من مواجهة مشكلة الضوضاء في الخلفية.
• وثمة استنتاج آخر: إذا جرى CFA-Split أولًا واستُخدمت هذه الصورة للون RGB فقط، مع تصوير قناة اللمعان على حدة، فمن المفترض أن تكون النتيجة أفضل.

غير أن ثمة تحفظًا ينبغي إضافته: الصورة المستخدمة في هذا الاختبار لم تمر بالمعايرة (اكتفيت بصورة عثرت عليها على عجل)، وقد تتأثر النتيجة بذلك؛ والأسلوب الأكثر دقة هو إتمام المعايرة ثم إجراء الاختبار.