Un sensore fotografico è un dispositivo a stato solido che assorbe particelle di luce (fotoni) attraverso milioni di pixel sensibili alla luce e le converte in segnali elettrici. Questi segnali vengono poi interpretati da un chip elettronico per produrre un’immagine digitale. Il tipo di sensore più diffuso è il Complementary Metal-Oxide Semiconductor (CMOS), presente nella maggior parte delle moderne fotocamere digitali, inclusi smartphone, fotocamere compatte e fotocamere mirrorless a obiettivi intercambiabili (ILC).
Ecco di seguito uno schema di massima che rappresente come è costitutito un sensore fotografico:
Tuttavia, l’illustrazione precedente (la prima paete) creerebbe solo immagini in scala di grigi, poiché le cavità non sono in grado di distinguere la quantità di ciascun colore. Per catturare immagini a colori, è necessario posizionare un filtro su ogni cavità che permetta solo particolari colori di luce. Praticamente tutte le fotocamere digitali attuali sono in grado di catturare solo uno dei tre colori primari in ogni cavità, e quindi scartano circa 2/3 della luce in entrata. Di conseguenza, la fotocamera deve approssimare gli altri due colori primari per avere un colore pieno in ogni pixel. Il tipo più comune di filtro a colori è chiamato “matrice di Bayer”, come mostrato di seguito.
Una matrice di Bayer consiste in file alternate di filtri rosso-verde e verde-blu. Si noti come la matrice di Bayer contenga il doppio dei sensori verdi rispetto a quelli rossi o blu. Ciascun colore primario non riceve una frazione uguale dell’area totale perché l’occhio umano è più sensibile alla luce verde rispetto a quella rossa e blu. La ridondanza dei pixel verdi produce un’immagine meno rumorosa e con dettagli più precisi rispetto a quella che si otterrebbe trattando ciascun colore in modo uguale. Questo spiega anche perché il rumore nel canale verde è molto minore rispetto agli altri due colori primari (vedere “Capire il rumore dell’immagine” per un esempio).
DEMOSAICIZZAZIONE BAYER
La “demosaicizzazione Bayer” è il processo di traduzione di questa matrice Bayer di colori primari in un’immagine finale che contiene informazioni di colore pieno per ogni pixel. Come è possibile se la fotocamera non è in grado di misurare direttamente i colori pieni? Un modo per capirlo è pensare a ciascuna matrice 2×2 di rosso, verde e blu come a una singola cavità di colore pieno.
Questo funziona bene, ma la maggior parte delle fotocamere esegue ulteriori operazioni per estrarre ancora più informazioni da questa matrice di colori. Se la telecamera trattasse tutti i colori di ogni matrice 2×2 come se fossero atterrati nello stesso punto, sarebbe in grado di ottenere solo la metà della risoluzione sia in direzione orizzontale che verticale. D’altra parte, se una telecamera calcolasse il colore utilizzando diverse matrici 2×2 sovrapposte, potrebbe ottenere una risoluzione più elevata di quella ottenibile con un singolo set di matrici 2×2. La seguente combinazione di matrici 2×2 sovrapposte potrebbe essere utilizzata per estrarre più informazioni sull’immagine.
Si noti che non sono state calcolate le informazioni sull’immagine ai bordi della matrice, poiché si è ipotizzato che l’immagine continuasse in ogni direzione. Se questi fossero effettivamente i bordi della matrice di cavità, i calcoli sarebbero meno accurati, poiché non ci sono più pixel su tutti i lati. In genere, però, si tratta di un problema trascurabile, poiché le informazioni ai margini dell’immagine possono essere facilmente ritagliate da telecamere con milioni di pixel.
Esistono altri algoritmi di demosaicizzazione che possono estrarre una risoluzione leggermente maggiore, produrre immagini meno rumorose o adattarsi per approssimare al meglio l’immagine in ogni punto.
ARTEFATTI DELLA DEMOSAICIZZAZIONE
Le immagini con dettagli su piccola scala vicini al limite di risoluzione del sensore digitale possono talvolta ingannare l’algoritmo di demosaicizzazione, producendo un risultato dall’aspetto irrealistico. L’artefatto più comune è il moiré (pronunciato “more-ay”), che può apparire come schemi ripetuti, artefatti di colore o pixel disposti in uno schema irrealistico simile a un labirinto:
Qui sopra sono mostrate due foto separate, ognuna con un ingrandimento diverso. Si noti la comparsa di moiré in tutti e quattro i riquadri inferiori, oltre al terzo riquadro della prima foto (sottile). Nel terzo riquadro della versione ridimensionata si notano artefatti sia di tipo labirintico che di colore. Questi artefatti dipendono sia dal tipo di texture che dal software utilizzato per sviluppare il file RAW della fotocamera digitale.
Tuttavia, anche con un sensore teoricamente perfetto, in grado di catturare e distinguere tutti i colori in ogni sito fotografico, il moiré e altri artefatti potrebbero comunque comparire. Si tratta di una conseguenza inevitabile di qualsiasi sistema che campiona un segnale altrimenti continuo a intervalli o posizioni discrete. Per questo motivo, praticamente ogni sensore fotografico digitale incorpora un filtro ottico passa-basso (OLPF) o filtro anti-aliasing (AA). Si tratta in genere di uno strato sottile posto direttamente davanti al sensore, che agisce sfocando efficacemente qualsiasi dettaglio potenzialmente problematico che sia più fine della risoluzione del sensore.
Effetto Moirè
Il moiré si verifica quando si fotografa un motivo uniforme con una risoluzione pari o superiore a quella del sensore della fotocamera.
I casi più comuni in cui si può notare il moiré sono quando si fotografano muri di mattoni da lontano, tessuti o schermi. Se il motivo fotografato si disallinea con la griglia creata dalla matrice di filtri colorati, compaiono strani effetti, come illustrato nella Figura 3. Questo problema era molto sentito nei primi anni di vita della macchina fotografica.
Questo era un problema importante agli albori della fotografia digitale, quando le risoluzioni dei sensori erano più basse. Tuttavia, con i sensori che oggi godono di risoluzioni molto più elevate, il moiré è meno comune.
Un modo per prevenire il moiré è aggiungere un filtro ottico passa-basso al sensore. Un altro modo è quello di utilizzare una serie di filtri colorati diversi.
ARRAY DI MICROLENTI
Ci si potrebbe chiedere perché il primo diagramma di questo tutorial non ha collocato le cavità direttamente una accanto all’altra. I sensori delle fotocamere del mondo reale non hanno fotositi che coprono l’intera superficie del sensore. In realtà, possono coprire solo la metà dell’area totale per poter ospitare altri componenti elettronici. Ciascuna cavità è indicata con piccoli picchi tra di esse per dirigere i fotoni verso una cavità o l’altra. Le fotocamere digitali contengono “microlenti” sopra ogni fotosito per migliorare la capacità di raccogliere la luce. Queste lenti sono analoghe a imbuti che dirigono i fotoni verso il fotosito dove altrimenti sarebbero inutilizzati.
Le microlenti ben progettate possono migliorare il segnale dei fotoni in ogni fotosito e quindi creare immagini con meno rumore a parità di tempo di esposizione. I produttori di fotocamere sono stati in grado di utilizzare i miglioramenti nella progettazione delle microlenti per ridurre o mantenere il rumore nelle più recenti fotocamere ad alta risoluzione, pur avendo fotositi più piccoli, grazie alla compressione di più megapixel nella stessa area del sensore.
Cos’è un filtro ottico passa-basso?
Un filtro ottico passa-basso, noto anche come filtro anti-aliasing, è un filtro posto davanti al sensore di una fotocamera per sfocare leggermente i dettagli fini della scena esposta, riducendo così la risoluzione a un livello inferiore a quello del sensore.
I filtri ottici passa-basso possono certamente essere efficaci nel prevenire il moiré, ma questo ha un costo.
Sebbene gli effetti del filtro siano così lievi da risultare invisibili a molti fotografi comuni, la sfocatura equivale inevitabilmente a una riduzione della nitidezza. Questo aspetto è indesiderabile per molti professionisti ed è uno dei motivi per cui Fujifilm ha sviluppato la matrice di filtri colore X-Trans.
Gruppo di filtri colorati X-Trans
Composto da circa il 55% di filtri verdi, il 22,5% di rossi e il 22,5% di blu, crea proporzioni di pixel rossi, verdi e blu simili a quelle della matrice Bayer. Ma utilizza una disposizione 6×6 più complicata, composta da schemi 3×3 diversi.
L’uso di uno schema meno uniforme aiuta a ridurre il moiré, eliminando la necessità di un filtro ottico passa-basso e creando immagini più nitide.
Le risoluzioni dei sensori sono aumentate notevolmente rispetto al sensore CMOS X-Trans da 16 megapixel della X-Pro1, rendendo meno probabile la formazione di moiré. Di conseguenza, i filtri ottici passa-basso sono quasi scomparsi, anche se la maggiore nitidezza delle immagini non è l’unico vantaggio potenziale della matrice di filtri colore X-Trans.
Ogni linea verticale e orizzontale di un sensore CMOS X-Trans include una combinazione di pixel rossi, verdi e blu, mentre ogni linea diagonale include almeno un pixel verde. Questo aiuta il sensore a riprodurre i colori più accurati.
Inoltre, lo schema meno uniforme è più simile alla disposizione casuale delle particelle d’argento sulle pellicole fotografiche analogiche, il che contribuisce al tanto apprezzato look da pellicola di Fujifilm.
Evoluzione del sensore CMOS
Sebbene il funzionamento di base del sensore CMOS sia rimasto fondamentalmente lo stesso nel corso della sua storia, il suo design si è evoluto per massimizzare l’efficienza e la velocità.
Nel caso del sensore originale con illuminazione frontale (FSI), tutti i cablaggi e i circuiti necessari per memorizzare, amplificare e trasferire i valori dei pixel corrono lungo i bordi tra ciascun pixel. Ciò significa che la luce deve attraversare gli spazi vuoti per raggiungere il fotodiodo sottostante.
Come suggerisce il nome, il sensore back-side illuminated (BSI) capovolge questo progetto originale, in modo che la luce venga ora raccolta dal lato posteriore, dove non c’è alcun circuito.
Eliminando l’ostruzione causata dai circuiti, una maggiore superficie può essere esposta alla luce, consentendo al sensore di raccogliere più fotoni e quindi di massimizzare la sua efficienza.
Il risultato è una maggiore sensibilità, una riduzione del rumore e, in definitiva, immagini di qualità superiore.
