Conversión a BN óptima - Subexposición
Publicado: Sab Oct 19, 2019 11:32 am
Otra cosa que quería probar es qué tal se comporta una conversión a BN óptima de este sensor RYYB, es decir maximizando la relación S/N (el procedimiento está explicado aquí y aquí), vs una conversión estándar en Photoshop con capa de BN. Al ser un sensor con niveles especialmente desviados hacia el canal "G" del RAW, la optimización podría notarse todavía más que en un sensor Bayer RGGB.
La escena la disparé a ISO100 pero subexpuesta para asegurar que tuviera una mala relación S/N (la idea era tener algo equivalente a usar un ISO alto pero sin perder altas luces; ver al final porqué en este móvil es una mala estrategia hacer esto, que es tan normal en sensores ISO invariantes):
Y el histograma RAW donde puede verse la fuerte subexposición:
Lo siguiente es un mapa sintético que muestra en cada zona de la imagen qué canales del RAW participaron más en la construcción del BN final (el color en cada píxel refleja precisamente el peso de cada canal en el BN): lo normal en cualquier sensor Bayer es que el canal verde sea dominante en casi toda la escena, pero aquí como era de esperar ese dominio es prácticamente absoluto:
De una escena similar el sensor de mi A7 II daba este mapa: puede verse como el verde, siendo dominante, no llegaba a esa barbaridad de ponderación:
Aquí la comparación entre el BN obtenido con el algoritmo óptimo y el BN estándar que tendríamos en Photoshop (no me he complicado, le he dado al 'Automático' así que tocando un poco se podría mejorar, pero no mucho). Para los que no sepan de qué va el rollo del algoritmo óptimo, calcula en cada zona de la imagen los pesos ideales de los canales rojo, verde y azul con la intención de reducir al máximo el ruido visible final. La contrapartida es que los tonos de gris obtenidos pueden estar alejados de lo que sería una luminosidad percibida correcta:
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Comentario final sobre porqué en este sensor no se puede jugar a la subexposición con idea de levantar sombras, como se hace a menudo en sensores ISO invariantes de cámaras "grandes" (no lo he comprobado pero con toda probabilidad los sensores de los móviles son todos ISO invariantes): es una cuestión de bits. Ya no es que el sensor tenga mucho o poco rango dinámico (que tiene poco), es que al tener solo 10 bits efectivos, subexponer es prácticamente equivalente a condenar a recortar a 0 (negro) amplias zonas de las sombras profundas. Lo que habitualmente se llama "sombras empastadas".
Ya se veía en el histograma RAW, el pico máximo está en la región etiquetada como -9EV y todo eso es información perdida. Se marcan aquí en azul las zonas del RAW totalmente carentes de información en ningún canal del RAW, es un negro puro sin una pizca de ruido con el que fabricar un cierto degradado de sombras profundas:
Usando la misma exposición pero un ISO superior esas sombras habrían resultado muy ruidosas pero no recortadas a negro. Esto se puede aplicar con seguridad a cualquier móvil.
Salu2!
La escena la disparé a ISO100 pero subexpuesta para asegurar que tuviera una mala relación S/N (la idea era tener algo equivalente a usar un ISO alto pero sin perder altas luces; ver al final porqué en este móvil es una mala estrategia hacer esto, que es tan normal en sensores ISO invariantes):
Y el histograma RAW donde puede verse la fuerte subexposición:
Lo siguiente es un mapa sintético que muestra en cada zona de la imagen qué canales del RAW participaron más en la construcción del BN final (el color en cada píxel refleja precisamente el peso de cada canal en el BN): lo normal en cualquier sensor Bayer es que el canal verde sea dominante en casi toda la escena, pero aquí como era de esperar ese dominio es prácticamente absoluto:
De una escena similar el sensor de mi A7 II daba este mapa: puede verse como el verde, siendo dominante, no llegaba a esa barbaridad de ponderación:
Aquí la comparación entre el BN obtenido con el algoritmo óptimo y el BN estándar que tendríamos en Photoshop (no me he complicado, le he dado al 'Automático' así que tocando un poco se podría mejorar, pero no mucho). Para los que no sepan de qué va el rollo del algoritmo óptimo, calcula en cada zona de la imagen los pesos ideales de los canales rojo, verde y azul con la intención de reducir al máximo el ruido visible final. La contrapartida es que los tonos de gris obtenidos pueden estar alejados de lo que sería una luminosidad percibida correcta:
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Comentario final sobre porqué en este sensor no se puede jugar a la subexposición con idea de levantar sombras, como se hace a menudo en sensores ISO invariantes de cámaras "grandes" (no lo he comprobado pero con toda probabilidad los sensores de los móviles son todos ISO invariantes): es una cuestión de bits. Ya no es que el sensor tenga mucho o poco rango dinámico (que tiene poco), es que al tener solo 10 bits efectivos, subexponer es prácticamente equivalente a condenar a recortar a 0 (negro) amplias zonas de las sombras profundas. Lo que habitualmente se llama "sombras empastadas".
Ya se veía en el histograma RAW, el pico máximo está en la región etiquetada como -9EV y todo eso es información perdida. Se marcan aquí en azul las zonas del RAW totalmente carentes de información en ningún canal del RAW, es un negro puro sin una pizca de ruido con el que fabricar un cierto degradado de sombras profundas:
Usando la misma exposición pero un ISO superior esas sombras habrían resultado muy ruidosas pero no recortadas a negro. Esto se puede aplicar con seguridad a cualquier móvil.
Salu2!