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La seconda parte della compensazione dei dati Raw riguarda tre importanti operazioni:

• demosaicizzazione (o interpolazione);
• selezione del punto bianco;
• conversione di colore in uno spazio colorimetrico.

In questa pagina vediamo le problematiche di demosaicizzazione e nelle prossima pagine le tecniche di selezione del punto bianco e conversione di colore.

La demosaicizzazione è il procedimento che consente di calcolare, per ogni pixel, i valori dei canali che sono a zero. Per questo si utilizzano tecniche di interpolazione. La più semplice tecnica di interpolazione è quella detta nearest neighbor. che ripete il valore del pixel più vicino.

Una seconda tecnica è l”interpolazione bilineare, indicata nel grafico qui sotto. I valori di R e B che mancano nei pixel G, si calcolano come media dei due pixel R e dei due pixel B adiacenti (la parte sinistra del grafico). Analogamente per i valori R e G che mancano nei pixel B (la parte destra del grafico). Il funzionamento è analogo per i valori mancanti nei pixel G.

Altre tecniche di interpolazione, via via sempre migliori (ma più laboriose):

• smooth hue transition;
• edge sensing;
• laplacian color correction;
• variable number of gradients (VNG);
• patterned pixel grouping (PPG);
• adaptive homogeneity directed (AHD).

Questo è il capitello demosaicizzato con qualche algoritmo. La selezione del bianco non è ancora stata fatta, così come non è stata fatta la conversione e la resa del colore.

La demosaicizzazione può produrre artefatti che prendono vari nomi: aliasing, color fringing, labirinti, falsa direzione, falsi colori, triggering maze (o zipper). Qui sotto, un esempio di falsa direzione:

Nel sito di Raw Therapee si possono confrontare le demosaicizzazioni fatte da diversi Raw converter.

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Nella prossima pagina vediamo la successiva elaborazione sui dati Raw: il bilanciamento del bianco.