Изображения с цветных камер: сравнение CFA-Split и дебайеризации

Необработанные снимки, сделанные цветной камерой (OSC), несут на себе CFA (матрицу цветных фильтров), и чтобы превратить их в пригодные для использования цветные данные, есть в основном два пути: один — «CFA-Split», другой — «Debayer». Как эти два подхода влияют на детализацию и шум в дальнейшей обработке? Я давно хотел провести этот эксперимент, и в этот раз наконец взялся за сравнение.

Четыре пути обработки

Я выстроил четыре последовательности обработки для сравнения:

1. Сначала CFA-Split, затем удаление звёзд, затем up sample (2x).
2. Сначала CFA-Split, затем up sample (2x), затем удаление звёзд.
3. Сначала Debayer (RGB combined), затем извлечение R, затем удаление звёзд.
4. Сначала Debayer (RGB separated), затем удаление звёзд из R.

Результаты наблюдений

• Изображения, где сначала выполнялся CFA-Split, более размыты, но путь 2 даёт больше деталей, чем путь 1.
• Изображения, где сначала выполнялся Debayer, более чёткие, но в областях с низким фоновым SNR много чёрных точек.
• Путь 3 и путь 4 полностью идентичны.

Мои текущие выводы

• Если сначала делать CFA-Split, то после этого лучше выполнить drizzle 2x.
• Если сначала делать Debayer, то придётся столкнуться с проблемой фонового шума.
• Ещё один вывод: если сначала сделать CFA-Split и использовать это изображение только для цвета RGB, снимая канал яркости отдельно, результат должен быть лучше.

Однако стоит добавить одну оговорку: изображение, использованное в этом тесте, не прошло калибровку (я на скорую руку взял первое попавшееся фото), поэтому это могло повлиять на результат; более строгим подходом было бы сначала откалибровать, а затем тестировать.