{"id":708,"date":"2008-08-24T07:39:29","date_gmt":"2008-08-24T05:39:29","guid":{"rendered":"http:\/\/www.boscarol.com\/blog\/?p=708"},"modified":"2016-05-29T04:14:26","modified_gmt":"2016-05-29T02:14:26","slug":"compensazione-dei-dati-raw-demosaicizzazione","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/www.boscarol.com\/blog\/?p=708","title":{"rendered":"Ricostruzione della scena: demosaicizzazione"},"content":{"rendered":"<p>La seconda parte della compensazione dei dati Raw riguarda tre importanti operazioni:<\/p>\n<ul>\n<li>demosaicizzazione (o interpolazione);<\/li>\n<li>selezione del punto bianco;<\/li>\n<li>conversione di colore in uno spazio colorimetrico.<\/li>\n<\/ul>\n<p>In questa pagina vediamo le problematiche di demosaicizzazione e nelle prossima pagine le tecniche di selezione del punto bianco e conversione di colore.<\/p>\n<p>La <strong>demosaicizzazione<\/strong> \u00e8 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 pi\u00f9 semplice tecnica di interpolazione \u00e8 quella detta <em>nearest neighbor<\/em>. che ripete il valore del pixel pi\u00f9 vicino.<\/p>\n<p>Una seconda tecnica \u00e8 l&#8221;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 \u00e8 analogo per i valori mancanti nei pixel G.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" title=\"Interpolazione\" src=\"https:\/\/i2.wp.com\/www.boscarol.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2008\/08\/raw6.jpg?resize=336%2C173\" alt=\"\" width=\"336\" height=\"173\" data-recalc-dims=\"1\" \/><\/p>\n<p>Altre tecniche di interpolazione, via via sempre migliori (ma pi\u00f9 laboriose):<\/p>\n<ul>\n<li><em>smooth hue transition<\/em>;<\/li>\n<li><em>edge sensing<\/em>;<\/li>\n<li><em>laplacian color correction<\/em>;<\/li>\n<li><em>variable number of gradients<\/em> (VNG);<\/li>\n<li><em>patterned pixel grouping <\/em>(PPG);<\/li>\n<li><em>adaptive homogeneity directed<\/em> (AHD).<\/li>\n<\/ul>\n<div>Maggiori particolari ed esempi di alcune di queste tecniche in questo <a href=\"http:\/\/www.photoactivity.com\/Pagine\/Articoli\/005DCRaw\/DCRaw.asp\" target=\"_blank\">articolo di Alberto Maccaferri<\/a>.<\/div>\n<p>Questo \u00e8 il capitello demosaicizzato con qualche algoritmo. La selezione del bianco non \u00e8 ancora stata fatta, cos\u00ec come non \u00e8 stata fatta la conversione e la resa del colore.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" title=\"Immagine demosaicizzata\" src=\"https:\/\/i1.wp.com\/www.boscarol.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2008\/08\/raw8.jpg?resize=500%2C296\" alt=\"\" width=\"500\" height=\"296\" data-recalc-dims=\"1\" \/><\/p>\n<p>La demosaicizzazione pu\u00f2 produrre artefatti che prendono vari nomi: <em>aliasing<\/em>, color <em>fringing<\/em>, labirinti, falsa direzione, falsi colori,\u00a0<em>triggering maze<\/em> (o <em>zipper<\/em>). Qui sotto, un esempio di falsa direzione:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" style=\"border: 0px none;\" title=\"Labirinto\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/www.boscarol.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2008\/08\/labirinto.jpg?resize=319%2C274\" alt=\"Labirinto\" width=\"319\" height=\"274\" data-recalc-dims=\"1\" \/><\/p>\n<p>Nel sito di <a href=\"http:\/\/www.rawtherapee.com\/RAW_Compare\/\" target=\"_blank\">Raw Therapee<\/a> si possono confrontare le demosaicizzazioni fatte da diversi Raw converter.<\/p>\n<p>&#8212;<\/p>\n<p>Nella prossima pagina vediamo la successiva elaborazione sui dati Raw: il bilanciamento del bianco.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>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. 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