tag:blogger.com,1999:blog-1759243590410572608.post5086323394562372822..comments2023-09-23T07:12:45.797-07:00Comments on FEBON: 使用影像演算法方式(Video Algorithm) 取代IR CUT Filter (IRCF) & OLPF 光學濾光片 (Optical filter) 的可能性FEBONhttp://www.blogger.com/profile/05538112947713311559noreply@blogger.comBlogger3125tag:blogger.com,1999:blog-1759243590410572608.post-31304557183926953412010-08-18T18:52:43.754-07:002010-08-18T18:52:43.754-07:00目前知道有些 Sensor 在color filter array 設計上作修改 ( R,G,B I...目前知道有些 Sensor 在color filter array 設計上作修改 ( R,G,B IR),<br />再透過後端 ISp 運算可以做有限度的補正Unknownhttps://www.blogger.com/profile/03161748493928643897noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-1759243590410572608.post-60484572955547861342009-09-27T05:02:32.620-07:002009-09-27T05:02:32.620-07:00> OLPF 倒是可能用軟體處理
我說的軟體處理, 其實是 "不處理"....> OLPF 倒是可能用軟體處理<br /><br />我說的軟體處理, 其實是 "不處理".<br />OLPF 真正主要在濾的是: sensor pixel size 的 alias frequency.<br /><br />假想: pixel size 是 2mm*2mm. 當有一個物體的成像(成在 sensor 上) 是 1mm黑/1mm白 時 (總合是 2mm), 那麼 sensor 是分辨不出來的. 也就是 sensor 感應到的是 2mm 的 "灰". OLPF 主要在濾掉這種 1mm黑/1mm白 的影像.<br /><br />Security/IP Cam 用的 sensor 像素都不高(相比於 DSC), 所以 pixel size 會比較大. 相對地, 自然界中比較容易出現 alias freqyency. 所以又回到 Nyquist law 上去了. 所以我認為還是無法用軟體處理掉.<br /><br />只能說, 當 alias frequency 的信號所佔成分比重低時(量很少), 乾脆就不理它.Kevinhttps://www.blogger.com/profile/17876618826717464000noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-1759243590410572608.post-58357247484755252252009-09-27T04:27:30.835-07:002009-09-27T04:27:30.835-07:00IRCF/OLPF 的用途如你文中所說的兩個. 實際上是一片有鍍膜的 crystal. 其中 IR-...IRCF/OLPF 的用途如你文中所說的兩個. 實際上是一片有鍍膜的 crystal. 其中 IR-cut 是靠鍍膜的方式來濾除. OLPF 則靠 Crystal 本身. 這兩個用處裡, IR-cut 是不可能用軟體方式處理掉.<br /><br />目前 CCD/CMOS 本身 micro-lens 上的 coating, 在 Red channel 可以響應到 800nm. 而 IR-cut 一般都在 650~680nm. 也就是 650~680nm 以上波長的光都會被濾掉.<br /><br />如果不用 光學濾掉 IR, 一旦被 R channel 感應到, 那就會和 570~650nm 的 Red 混在一起. 如此, 後段處理是沒辦法從 Red 輸出分辨出 IR 的成分有多少, 再予以濾除.<br /><br />很直覺的一個類比: 假想一個 Red pixel 就像擺在路邊的一個水桶. 它接收了來自天上的雨水和路過汽車濺起的水花. 兩者都進到水桶後, 就分不出哪些是雨水, 哪些是水花了.<br /><br />需要 IR-cut 的原因在於它是人眼不可視, 若也接收, 在後段的 AWB 計算時, 會計算錯誤而讓色彩不正確 (與人眼所見相比).<br /><br />OLPF 倒是可能用軟體處理. 把自然界裡 "像" 頻率 (image)(想成百葉窗就可以理解)與鏡頭的解像力相比較, 一般來說, 鏡頭的解像力還是比較高. 要找到鏡頭解像力的兩部以上的像頻率 (alias frequency), 幾乎很少, 佔的比重很低. -- 除非鏡頭解像力很低.(數位相機鏡頭的解像力約在 800~1200lppi (line pair per inch).Kevinhttps://www.blogger.com/profile/17876618826717464000noreply@blogger.com