Freitag, 8. Februar 2008

Foveon vs. Bayer - ist dreilagig wirklich besser?

Weil Dietmar Wüller ein vielbeschäftigter Mensch ist, habe mich damit abfinden müssen, doch selbst ein populär-wissenschaftliches Werk zum Thema Bayer-Sensor versus Foveon-Sensor zu schreiben.

Ich werde mein Bestes geben - aber wie immer ohne Gewähr! Trotzdem, wenn es sachliche Fehler gibt, bitte ich herzlich um korrigierende Kommentare. Auch Anmerkungen, Ergänzungen oder gar Erfahrungen sind willkommen!


Der Aufbau des Foveon-Senors ist auf den ersten Blick verständlich: ähnlich wie bei Farbfilmen wird die unterschiedliche Eindringtiefe des einfallenden Lichts ausgenutzt und auf drei Schichten des Senors verteilt.
In Kombination mit einem IR-Sperrfilter ergibt sich damit ein “Farbsehen” nicht unähnlich dem des menschlichen Auges.

Allerdings gelingt die Farbtrennung nicht optimal. Die Bilder mussten bisher - bis zur Sigma SD14/DP1 - als RAW-Daten ausgelesen und mit externer Software optimiert werden.
Aktuelle Kameras können jetzt auch kameraintern JPG's erstellen, allerdings bisher mit nicht so gutem Ergebnis.

Der Vorteil der Foveon-Technologie ist, dass jeder Sensorpixel alle Farbinformationen direkt aufnimmt.
Die Farbinformationen müssen nicht wie beim Bayer-Sensor interpoliert (nachträgliches Einfügen von errechneten Inhalten) werden.
Es entstehen deshalb Bilder mit großer Farbgenauigkeit und, weil kein Anti-Aliasing-Filter zur Verhinderung von Moiré notwendig ist, auch mit hoher Schärfe.

Ein Nachteil ist allerdings das hohe Bildrauschen.
Der Grund dafür ist eine geringe Farbtrennung und daraus resultierend die Notwendigkeit einer hohen Rückverstärkung der Farbsättigung.

Die Auflösung des Foveon-Sensors wird üblicherweise “schöngerechnet”, indem die Pixelzahl des Sensors einfach mit 3 (Farblayern) multipliziert wird.
Tatsächlich (ich erspare mir die Rechenformel) dürfte die realistische Auflösung einer SD14/DP1 eher bei 8 bis 10MP, als den angegebenen 14MP liegen.

Dafür sprechen auch Vergleiche zwischen Canon 5D und Sigma SD14, wobei die kleineren Sigma-Dateien (4,xMP) auf die 12MP der Canon interpoliert zeigen, dass die Bildqualität der SD14 annähernd der der 5D enspricht, die Canon trotzdem aber einen Vorsprung bei der Auflösung verbuchen kann.

Entsprechende Erfahrungen habe ich mit verfügbaren JPG-Dateien der DP1: sie lassen sich ohne wesentlichen Qualitätsverlust auf 10MP interpolieren und durch leichtes Nachschärfen und anheben des lokalen Kontrasts optimieren.

Ohne diese “Hochrechnen”, also in der Originalausgabe, ist der Datensatz aber - da beißt die Maus kein' Faden ab - bei 300dpi mit 14,9 x 22,35cm nicht viel größer als ein 13/18-Print!


Im Gegensatz zum Foveon- ist der Bayer-Sensor farbenblind und liest nur Helligkeitswerte (Luminanz) aus.
Erst mit Hilfe der Bayer-Matrix, einem vorgesetzten schachbrettartigen Farbfilter, kann er Farbinformationen interpolieren.

Die Farbverteilung auf der Matrix ist entsprechend dem des menschlichen Sehens verteilt: 50% Grün, je 25% Blau und Rot.

Weil nun jeder Pixel nur eine Farbinformation erhält, müssen Informationen aus benachbarten Pixeln mit zur "Farbherstellung" herangezogen werden.

Bei diesem als Interpolation bezeichneten Verfahren werden Farbdaten eingefügt, die mit wahrscheinlicher Ähnlichkeit bzw. statistischen Verfahren erzeugt wurden.
Artefakte, Moiré, Farbstörungen oder sogar Falschfarben bei sehr kleinen Objekten an der Auflösungsgrenze (kleine Äste vor hellem Hintergrund, siehe Beitrag von Carl Weese) sind die Folge.

Bei Grün müssen folgerichtig 50% einer Farbfläche, bei den anderen Farben sogar 75% durch Interpolation dazugerechnet werden.

Es ergibt sich daraus, dass für einen Pixel des Bildes ein Pixel des Sensors (wie bei Foveon) allein nicht ausreicht.
Das heißt, die tatsächliche Auflösung ist geringer, als uns die Pixelzahl des Sensors vorgaugelt.

Trotzdem: eine Datei aus der Canon D5 hat bei 300dpi eine Größe von ca. 25x37cm, also annähernd A3.

Zusammengefasst:
wir haben es mit zwei unterschiedlichen Ansätzen zur Bilderzeugung zu tun.
Mit beiden Lösungen können wir heute Bilder auf allerhöchstem technischen Niveau erzeugen.
Der Foveon-Sensor ist trotz seiner Leistung aus welchen Gründen auch immer ein Exot geblieben.
Entscheiden werden wir uns aber eher für oder gegen ein Kamerasystem, als für oder gegen eine bestimmte Sensortechnologie.

Kommentare:

  1. hallo martin!
    danke fuer die muehe und deine erklaerungen!

    fazit fuer mich: alle gaukler rechnen , die einen dies, sie anderen das. mal sehen wann die DP1 fuer mich greifbar ist, dann schau ich mir mal die eigenen test-ergebnisse unter hiesigen lichtverhaeltnissen an...

    und scheinbar rauschen bei diesen street-photography-cameras ab 400 ISO alle aehnlich...

    aber sie sind eben nicht so teuer, leichter und kleiner als die D3 und 5D ...

    ein schoenes wochenende wuenscht
    DET

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  2. Mich wundert es immer wieder, warum ein Sensor "farbenblind" sein soll und erst durch die Interpolation die Farbe ins Bild käme, tztz.

    Nehmen wir die abgebildete Bayermatrix als Beispiel. Sie hat 48 farbige Pixel, die die gesamte Farbinformationen über Blau, Grün und Rot liefert. Da muss keine Farbe hineingerechnet werden. Das Ergebnis wäre ein Farbbild mit 48 RGB-Pixeln.

    Aus Werbegründen macht es sich besser, alle Subpixel einzeln zu zählen, das sind dann 192 monochrome Pixel. Um nun auch ein Bild mit 192 Pixeln zu bekommen, muss interpolierend auf 200% vergrößert werden.

    Was der Bayermatrix recht ist, sollte auch dem Foveon-Sensor billig sein.

    Die Auflösung bei der abgebildeten Bayermatrix beträgt für Blau oder Rot 48 Punkte pro Fläche.

    Ein Foveon-Sensor hätte auf dieser Fläche eine Auflösung 64 Pixel. Das sind 64 Blau, 64 Grün, 64 Rot. Das sind 64 gemessene RGB-Pixel. Und somit ein Bild mit genau 64 farbigen Bildpunkten. Damit ist die geometrische Auflösung um den Faktor 64:48 besser.

    Entsprechend der werbewirksamen Zählweise liefert er ebenfalls auf wundersame Weise 192 vollwertige RGB-Pixel. Es wird also um den Fakror 3 interpolierend vergrößert (bei der Bayermatrix ist es der Faktor 4).

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