センサーテクノロジー:センサーから期待できること

今日のカメラセンサーのほとんどは、単一の設計に基づいています。 しかし、その長所に加えて、そのデザインには短所もあり、写真に反映される可能性があります。 その為、製造業者は、欠点を軽減できる、より優れた、より機能的な代替手段を常に模索しています。 さまざまなソリューションがどのように異なるか、またセンサーに何が期待できるかをお読みください。

当然、あなたは最後の細部に至るまでのセンサー技術を知っている必要はありませんが、全体的な考え方は間違いなくあなたの助けとなるでしょう。 たとえば、新しいカメラを購入するとき、または写真に奇妙なエラー(センサーが引き起こす可能性のある種類のエラー)が表示されるような場合。

今日の代表的なセンサー

携帯電話であろうと専用カメラであろうと、大部分の機器は、1970年代の終わり頃に発明されたCMOSセンサー(相補型金属酸化物半導体)を使用します。

すべてのチップには、光を電子に変換できる数百万のセル/ピクセルが含まれています。 写真を撮ると、チップのセルごとに蓄積電荷が残ります。 これらの電荷を読みとって、各スポットにどれだけの光が当たるかを判断します。

Sensor Technologies - foundation

光に敏感な 8×8 のセルの配列

それは単純に見えますが、落とし穴があります。 このシステムは、単独では色を区別できません。

ベイヤーフィルター、またはベイヤーマスクと呼ばれており。そのトリックの発明者にちなんで命名された「トリック」を、使用しています。 赤、緑、または青のフィルターはすべてのセルの前に配置され、指定された色の光のみを通過させます。 これらのフィルターが一緒になって、セルの規則的なグリッドを形成し、それぞれが異なる光周波数に敏感です

Sensor Technologies - bayer mask

光に敏感なセルが上に乗ったベイヤーマスク

なぜならばこうです。すべてのピクセルは単一の色のみを記録し、他の2つの色は隣接するセルに基づいて後で計算されます。 したがって、ここに示すセンサーは、8 x 8ピクセルのサイズの写真を提供します。赤と青のセルの数はほぼ等しいですが、緑のセルの数は2倍であることに気付くと思います。 これは、人間の目は「緑」にはるかに最も敏感であるためであり、それはこのチャンネルのほとんどの情報を攻略するために理にかなっています。

余談ですが、CCDセンサーはかつて太陽の下でCMOSセンサーと戦っていました。 これらのセンサーは同じ基本的な方法で動作します。 情報の読み取り方が異なります(行ごとよりもピクセルごとのほうが多い)。 現在、特定のデバイスの特別な場合にのみ使用されています。

ベイヤーフィルターの問題

ここで説明したセンサー設計には多くの素晴らしい特性がありますが、いくつかの欠点もあります:

  • 解像度の低下
  • 失われた光
  • エイリアシング(偽の色など)

解像度の低下

上の画像のセンサーは、64ピクセルの画像を生成するセンサーとして宣伝されています。 しかし実際には、3分の1の情報のみをキャプチャし、残りを計算で取得します。

規定の解像度は、このように誤解されます。 この設定で30メガピクセルのカメラを使用している場合、現実には、約10メガピクセルに相当するセル(うまく配置されたセルではありますが)で間に合わせる必要があります。

 

失われた光

小さなカラーフィルターは、センサーに当たりますが、ベイヤーマスクで間違った色と判断される光はすべて無視されることを意味します。 センサーはそれをまったく知りません。センサーに当たる光の半分以上がこのように失われると言われています。

この破棄された情報を処理する方法を見つけることができれば、ノイズは減少し、弱い光の下で写真を撮るのはいくらか簡単になります。

エイリアシング

最後の問題は、これまでで最も危険なことです。 ベイヤーマスクは、一定の距離で赤、緑、青の値をチェックし、不足しているスペースにピクセルを埋める(補間する)ため、滑らかなグラデーションと色の帯で素晴らしい仕事をします。

しかし、この手法は、色がすばやく交互に変化する、現実世界の微細で規則的な構造のいずれかに遭遇した場合には不十分です。 典型的な例の1つは、細い繊維を使用した衣服です。これにより、写真に想像上のパターンや悪い色が生じます。 この効果は「モアレ」と呼ばれます。

Sensor Technologies - aliasing

衣服の細い繊維は上部で正しく捕捉されていますが、下部に移動する頃には、不要な視覚的な構造が生成され始めています。

Sensor Technologies - aliasing

この黒いシャツとベイヤーマスクの衝突により、虹の模様ができました。

エイリアシングは、風景の写真を撮るとき、例えば以下(織布または遠くの高層ビルなど)人工の、規則的な構造で発生する可能性があります。

カメラメーカーがエイリアシングに対処する方法

上記の写真の問題は、実際にはそれほど頻繁には現れません。 これは、カメラメーカーが既にこれらの落とし穴を考慮しており、通常、画像をわずかにぼかすためにベイヤーマスクの直前にフィルターレイヤーを配置するためです。 このレイヤーのおかげで、微細な構造でさえ隣接するピクセルに広がり、カラースペクトル全体に記録されます。 このレイヤーは「ローパスフィルター」と呼ばれ、ほとんどのカメラにはローパスフィルターがあります。

その欠点は明らかです。このフィルターを使用しないと、写真が鮮明になります。

メガピクセルカウントが大きくなると、エイリアシングの問題は小さくなります。そのため、一部のメーカーは、一部のモデルに対して、ローパスフィルター(またはローパスを補正する別のフィルター)の有無にかかわらずバージョンを提供することを決定しました。 これのカメラが該当にあたります Nikon D800、およびD800E(36メガピクセル、後者はフィルターレス)およびCanon 5DS、および5DS R(50メガピクセル、後者はフィルターレス)の場合。

ライカは、Model M モノクロームを使用して、より極端なアプローチを採用しました。Model M モノクロームは、ローパスフィルターもべイヤーマスクも持たず、純粋に白黒で撮影します。 これにより、悪い色の問題とバイエルマスクに関する他の問題、つまり光と解像度の損失の両方が回避されます。 当然、純粋に白黒で撮影する必要があるため、これに対して賄います。

一方、富士フイルムはより穏やかなソリューションを選択しました。 ローパスフィルターを使用せず、元のベイヤーマスクを独自のX-Transフィルターに置き換えました。 このフィルターでは、ピクセル上の個々の色がわずかに再配置されて、規則的な構造が少なくなり、大きな色誤差が防止されています。

Sensor Technologies - x-trans

X-Transフィルター(下)と通常のBayerフィルター(上)の比較。

ペンタックスはエレガントなシステムを使用しています。ベイヤーマスクを備えたセンサーを使用していますが、ローパスフィルターは使用していません。 ユーザーがぼかしフィルターが有用であると判断するたびに、メニューの設定を反転させて、カメラが安定化システムを使用して、ショット中にセンサーをわずかに振るようにします。 これらは1ピクセル未満のオーダーの振動であり、エイリアシングを排除するのに正確に十分です。 最大のシャープネスが必要な場合、この効果を再びオフにすることができます。

ますます普及しているオプションの1つは、元々センサーの安定化を目的としたシステムを使用して、さまざまな方向に1ピクセルずつ正確にシフトした複数のショットを連続して撮影するオプションです。 これらのショットは瞬時に統合され、すべてのピクセルのすべての色に関する情報が取得されます。 解像度も同様に増加する場合があります。 このソリューションは、マルチショットという名前で見つかります。

多くの目に見えるエイリアシングエラーもコンピューターの編集を使用して解決できますが、これらの問題を抱える写真が多すぎる場合は非現実的で時間がかかります。

フォビオン(Foveon)

シグマ( Sigma)のFoveon。概念的には、ベイヤーフィルターを備えたCMOS以外にも他のセンサーがあります。 ここでは、すべての色がすべてのピクセルに記録されます。 Foveonは、光に敏感な石英を通過するときに、異なる光周波数が異なる深さまで浸透するという事実を利用しています。 すべてのピクセルは、上下に積み上げられた3つのセルで構成され、各セルの厚さは微調整されています。 光はそれらの中とそれらの両方を通過します。 赤の要素のみが最下部のセルに浸透します。 中央のセルには赤と緑が見えます。 最高のセルは青を含む3色すべてをキャプチャします。 個々の色要素の特定の値は、単純な数学を使用して決定されます。

Sensor Technologies - foveon

Foveonセンサーは、すべてのピクセルで異なる深さで3原色の補足をします。

ただし、このシステムは、一般的に使用されているCMOSシステムよりも明確に優れているわけではありません。 現時点では、Foveonの優れた色のディテールは、ノイズの増加と色のわずかな不正確さによって相殺されています

こでも解像度を確認することが重要です。メーカーは、ベイヤーフィルターで他のすべてのユーザーと同様のマーケティング数を達成したいと考えているため、同様の数学を使用して、すべてのピクセルを3倍します。 したがって、60メガピクセルを持つと宣言されたカメラには、実際には「わずか」2,000万個しかなく、各カメラにはその下に異なる色の3つのセルが含まれます・・・

リトロ(Lytro)

私は、好奇心として、Lytroという会社にも言及したいと思います。Lytroは、すべてのピクセルが光量とその方向を記録するセンサーを導入しました。 これにより、深度を決定し、たとえば、写真を撮影した後でも選択した場所に焦点を合わせることができます。

Lytroは一般向けに2つのかなり曖昧なカメラを製造し、映画の専門家のためのビジネスに移りましたが、それでも彼らにとってはうまくいきませんでした。彼らは現在この技術を開発していません。

すべてが良くなる

写真センサーで使用される主なアプローチは以上です。 しかし、メーカーはまだ努力を続けており、使用されている技術に加えて、ピクセルの背後にある電子機器も改善しています。 シーンからデータを取得する電子機器と、このデータを処理する他の電子機器の両方で。 その努力により、私たちは毎日、より良い写真を手に入れることができます。コンピューターの写真撮影や、小さなデバイスに隠されたパワーと合わせて、楽しみが沢山あります。

 

最終更新日 24. October 2019

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著者: 編集長

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