SuperCCD discussie

[henkvw]

Hier een voortzetting van de discussie die in Camera's & Accessoires begonnen was... Zie : http://dc.netadmin.be/topic.asp?TOPIC_ID=25416

Originally posted by Pieter G.

Originally posted by Jochen
Ik heb nu wel zo iets van: "dit is boerenbedrog"... In feite zijn de pixels op die Chip ook gewoon vierkant, maar dan met afgebroken hoekjes.

Interpoleren blijft dus interpoleren. En ik zie niet in waarom deze Fuji-CCD meer data zou hebben om beter te interpolerer. Tenzij de "afgebroken hoekjes" ervoor zorgen dat de pixels dichter op elkaar zitten of zo. Alhoewel... daardoor krijg je toch ook niet méér data?

Of de pixels achthoekig of vierkant zijn, zal wel niets uitmaken volgens mij. In die zin is het wellicht meer marketing dan technisch vernuft (louter de vorm van de pixels dan).

Idd, ik had het overigens maar over achthoeken omdat Jochen zei dat het zeshoeken waren. Maar voor hetzelfde geld kunnen het willekeurige vormen zijn . Trouwens, bovenop een sensor ligt typisch een filter met micro-lensjes, ik kan me niet inbeelden dat die microlensjes niet rond van vorm zouden zijn.

Originally posted by Pieter G.
Door de rotatie van de pixel-lijnen op de sensor krijg je wel het voordeel dat ze dichter bij elkaar liggen in horizontale of verticale richting. Dat betekent dat kleine details beter geregistreerd worden.

Dat klopt ook niet. Horizontaal/Vertikaal liggen ze VERDER van elkaar verwijderd dan bij een gewone CCD. Namelijk vierkantswortel 2 keer verder. De diagonale afstand is namelijk dezelfde als de horizontale/vertikale bij een gewone CCD.

Originally posted by Pieter G.
Als de vergelijking met een honingraat effectief opgaat (want dat weet ik niet helemaal zeker) dan kan je wel stellen dat het sensoroppervlak optimaal benut wordt. (Daarom ook dat een honingraat op die manier is opgebouwd: zoveel mogelijk in een klein volume proppen.) Als je het oppervlak optimaal benut, benut je ook de lichtinval op dat oppervlak optimaal. Dat betekent dan weer dat het mogelijk is om een resultaat te produceren met minder ruis dan een vergelijkbare Bayer-CCD, wanneer alle andere parameters gelijk blijven.

Nogmaals: het is helemaal geen honingraat. Kijk gewoon eens naar de link die ik hier postte.
Als ze de photosites dichter bij elkaar kunnen proppen, kunnen ze dat m.i. ook met gewone CCDs (draai de SuperCCD 45° en je hebt een gewone CCD).

Originally posted by Pieter G.
En zoals je zegt: de praktijk heeft al uitgewezen dat het systeem voordelen biedt.

Ik denk dat het buiten kijf staat dat een 6MP image uit een 3MP SuperCCD een beter beeld oplevert dan een 6MP image uit een 3MP CCD, omdat de diagonale structuur zich perfect leent tot een verdubbeling van het aantal pixels, wat helemaal niet zo evident is bij een matrixstructuur. En da's m.i. het intelligente eraan.
Of een 3MP SuperCCD beeld beter is dan een 3MP CCD beeld durf ik te betwijfelen, omdat je nu immers helemaal geen mooie mapping hebt van 3MP in diagonale vorm naar 3MP in matrixvorm (namelijk een JPG/TIFF van 3 miljoen pixels).

Henk

[henkvw]

Nu, ik heb wel een theorie. Benieuwd wat jullie ervan vinden.

Om te beginnen denk ik dat hoe meer de photosites (i.e. de lichtgevoelige 'pixels' van de sensor) de totale oppervlakte dekken, hoe beter het eindresultaat. Stomweg gezegd zou je kunnen zeggen dat hoe meer lege plaats er tussen de photosites is, hoe meer detail-info er verloren kan gaan. Dit lijkt op het eerste gezicht onzin, gezien een grotere dekking de resolutie niet verandert. Echter, die details gaan wel gemengd worden met de andere beeldinfo en zo toch wat invloed hebben en enigszins te zien zijn in het eindbeeld.
Ik kan dit misschien toelichten met een eenvoudig voorbeeld: stel je hebt een perfect witte scene waarin een ultradunne vertikale zwarte draad loopt. Met veel ruimte tussen de photosites bestaat de kans die zwarte draad tussen de photosites valt, en je uiteindelijk beeld gewoon egaal wit is. Met grotere photosites is de kans dus ook groter dat die draad over de photosites heenloopt. Het effect zal zijn dat op die plaatsen de resultaatpixels niet puur wit, maar lichtgrijs zullen zijn. In de uiteindelijk TIFF zal je dus ook wel niet die zwarte dunne draad zien (omdat de resolutie niet hoog genoeg is) maar ga je toch een lijn lichtgrijze pixels zien die de illusie scheppen dat daar inderdaad een draad is. Het is vergelijkbaar met hoe anti-aliasing werkt.

Op die tekening op de fuji-site (http://home.fujifilm.com/products/digital/sccd/faq.html) is alvast wel te zien dat de dekking van de SuperCCD groter is. Vraag echter blijft waarom die dekking niet groter kan gemaakt worden bij gewone CCDs want dit heeft niets te maken met diagonale of horizontale oriëntatie. (Draai de SuperCCD 45 graden en je hebt een gewone CCD).

Nu, CCDs worden rij per rij uitgelezen. Wellicht is het de onderlinge afstand tussen de photosites op een rij die mee bepalend is voor de kostprijs van een CCD. Hoe korter die afstand, hoe moeilijker en hoe duurder dus. Dus kwamen ze bij Fuji op het briljante idee om een (gewone) CCD niet horizontaal maar diagonaal uit te lezen, omdat de diagonale afstand tussen photosites groter is dan de horizontale afstand. Het probleem echter was nu : hoe maak je van diagonale informatie terug een matrix. Een matrix is immers niet zo gemakkelijk te beschrijven in termen van diagonalen, laat staan om er dan software en elektronica voor te maken. Dat probleem hebben ze gewoon niet opgelost. Ze hadden een tweede briljant idee : draai die CCD 45 graden en de diagonalen worden terug de rijen die je terug moet vinden in de finale image. Ze kregen er wel een nieuw probleem bij : de photosites lagen nu in een diagonaal patroon waardoor het maken van een matrix terug niet simpel was. Briljant idee 3 : pas gewoon interpolatie toe om van het diagonaal-patroon een matrix te maken en het probleem is ook opgelost.

Hmm... dit verklaart nog maar alleen waarom een SuperCCD goedkoper zou kunnen zijn dan een gewone CCD met evenveel pixels. Maar... wellicht speelt niet alleen de afstand tussen de uitgelezen photosites een rol, maar moet er (omwille van technische redenen) ook lege plaats zijn tussen de uitgelezen photosites. En dan speelt die diagonale uitlezing ook weer een belangrijker rol. Gezien de photosites verder van elkaar liggen, kunnen ze groter gemaakt worden terwijl de minimale lege ruimte tussen de photosites toch nog gerespecteerd wordt! Dit verklaart dan ook direct de achthoekige vorm (i.e. de vierkantjes uit een CCD, maar dan groter, maar met afgebroken hoekjes, zoals Jochen het verwoordt).

Henk

[Pieter G.]

Originally posted by henkvw

Originally posted by Pieter G.
Door de rotatie van de pixel-lijnen op de sensor krijg je wel het voordeel dat ze dichter bij elkaar liggen in horizontale of verticale richting. Dat betekent dat kleine details beter geregistreerd worden.

Dat klopt ook niet. Horizontaal/Vertikaal liggen ze VERDER van elkaar verwijderd dan bij een gewone CCD. Namelijk vierkantswortel 2 keer verder. De diagonale afstand is namelijk dezelfde als de horizontale/vertikale bij een gewone CCD.

Je moet iets verder kijken dan 1 lijn. Als je 2 lijnen onder 45 graden geroteerd bekijkt, liggen de pixels geschrankt boven elkaar. Neem een sensor met 3000 pixels aan 1 zijde, 45 graden geroteerd, en er zijn 6000 plaatsen waar je in horizontale lijn detail kan registreren.

Bovendien stel jij dat de SuperCCD een Bayer layout is die 45 graden gedraaid is, maar volgens mij is dat de verkeerde basis om van te vertrekken. Mijns inziens is het principe juist dat er "gaten" in de layout zitten, die worden opgevuld met geïnterpoleerde pixels die informatie uit de omliggende pixels halen. Juist dat laatste doet Fuji dan op een heel intelligente manier - veel beter dan je met imaging software achteraf op je pc kan doen. Kijk eens naar deze message in DPReview Fuji SLR talk: http://forums.dpreview.com/forums/re...essage=3182278 Deze visuele voorstelling is de beste die ik al gezien heb.

[henkvw]

Originally posted by Pieter G.
Bovendien stel jij dat de SuperCCD een Bayer layout is die 45 graden gedraaid is, maar volgens mij is dat de verkeerde basis om van te vertrekken. Mijns inziens is het principe juist dat er "gaten" in de layout zitten, die worden opgevuld met geïnterpoleerde pixels die informatie uit de omliggende pixels halen. Juist dat laatste doet Fuji dan op een heel intelligente manier - veel beter dan je met imaging software achteraf op je pc kan doen. Kijk eens naar deze message in DPReview Fuji SLR talk: http://forums.dpreview.com/forums/re...essage=3182278 Deze visuele voorstelling is de beste die ik al gezien heb.

Met de beste wil van de wereld zie ik nog altijd geen verschil tussen een SuperCCD en een Bayer patroon gedraaid op 45 graden. Die link die je post toont dit perfect aan.
Wat wel zo is (en dat heb ik ook expliciet gezegd) is dat je nu wél gemakkelijk het aantal pixels kunt verdubbelen, wat niet zo is bij een gewone CCD.
Ik zie niet in dat je dat niet in software zou kunnen. M.i. kun je krek hetzelfde bekomen door een foto te nemen met je 10D onder een hoek van 45 graden en vervolgens (via zelf-geschreven software) dat patroon omzetten naar de goede oriëntatie, via verdubbeling van de pixels zoals de SuperCCD het doet. Het enige probleem is dat je dan met een ruitvormige foto zult zitten, maar dat doet eigenlijk niets ter zake.

Ik blijf er bij dat NIET die diagonale schikking de oorzaak is van betere beelden, maar wel het feit dat de photosites groter kunnen gemaakt worden dan bij een gewone CCD. Ongetwijfeld was het daartoe nodig om die diagonale positionering te gebruiken, alleen blijft het me wel bezighouden waarom juist... (zie mijn vorige post).

Henk

[henkvw]

Originally posted by Pieter G.
Neem een sensor met 3000 pixels aan 1 zijde, 45 graden geroteerd, en er zijn 6000 plaatsen waar je in horizontale lijn detail kan registreren.

PS: als je die redenering volgt, kun je even goed zeggen dat een gewone CCD dan veel meer detail kan registreren in diagonalen.
Nu, ik herinner me wel dat je ooit eens gepost hebt dat doordat de meeste foto's meer horizontale/vertikale lijnen hebben dan diagonale, die SuperCCD ook betere foto's levert (je refereerde zelfs naar Newton ).
Daar volg ik je volkomen in, en da's dan direct ook een 2de voordeel van de SuperCCD. Maar opnieuw heeft het niets met hun interpolatie te maken.

(BTW, voor alle duidelijkheid: ik was geenszins sceptisch of die SuperCCD wel beter was, integendeel. Maar het hield me wel bezig waarom juist, gezien eenzelfde aantal pixel in theorie maar eenzelfde hoeveelheid informatie kunnen leveren.)

Dus vanaf nu nemen we allemaal ruitvormige foto's met onze D100 of 10D .

Henk

[Pieter G.]

Henk, bedenk dan even het volgende, los van RGB, puur theoretisch:

SuperCCD layout
x.x.x.x.x.
.x.x.x.x.x
x.x.x.x.x.
.x.x.x.x.x
x.x.x.x.x.

Bayer layout
xxxxx
xxxxx
xxxxx
xxxxx

Beide schematische voorbeeldjes bevatten 25 photosites, zoals ze op de respectieve CCD layouts voorkomen. Nogmaals, we laten RGB verdeling even buiten beschouwing omdat het over layout gaat. Als je nu in horizontale richting door de CCD loopt, zie je bij de Bayer een x op 5 verschillende plaatsen, en bij de Fuji 10. Mijn conclusie is dan dat de SuperCCD twee keer zoveel horizontale resolutie heeft als de Bayer. Wat de vertikale richting betreft, ben ik geneigd aan te nemen dat er geen of nauwelijks verschil is als gevolg van deze layout. Vandaar dat ik eerder al gezegd heb dat het er vooral op aankomt veel horizontaal detail te registreren omdat onze visuele omgeving zeer vertikaal georiënteerd is.

Waar ligt nu het fysieke verschil tussen beide layouts? De horizontale en vertikale ruimte tussen de SuperCCD-pixels (merk op dat ze diagonaal gezien wel gewoon naast elkaar liggen) die moet worden opgevuld door interpolatie (of hoe je het ook wil noemen).

[fredericrom]

allemaal heel interessnt maar ik ben hoe dan ok geen voorstander van het interpoleren, en volgens dat ik het begrijp is die super ccd er beter (correcter) toe in staat dan een gewoon ccd, mar volgens mij kan een geinterpoleerde foto van 6MP niet dezelfde kwaliteit behalen van een echte 6MP foto.

even zijwegje : persoonlijk ben ik meer voor de nieuwe foveon ccd sensor die sigma nu gebruikt, daar zit volgens mij meer toekomst in dan die superccd en ik ben er daar ook in overtuigd dat een 3MP foto dezelfde kwaliteit heeft dan bv een 6Mp foto (normaal zou hij eerder vergeleken moeten worden met een 9Mp foto maar dat is weer een beetje te hoog gegrepen.

[henkvw]

Originally posted by fredericrom
allemaal heel interessnt maar ik ben hoe dan ok geen voorstander van het interpoleren, en volgens dat ik het begrijp is die super ccd er beter (correcter) toe in staat dan een gewoon ccd, mar volgens mij kan een geinterpoleerde foto van 6MP niet dezelfde kwaliteit behalen van een echte 6MP foto.

Frederic, vergeet niet dat eender welke CCD eigenlijk interpolatie doet en die interpolatie wel degelijk een verschil kan maken. Echt begrijpen waarom er een verschil is, is echter enorm moeilijk. Vergelijk het met het gegeven dat stairwise interpolation in PS ook beter zou zijn dan de standaard PS interpolatie terwijl de intuïtie eerder het tegendeel zegt.
Dat een SuperCCD die met 3 miljoen photosites minder goed zou zijn dan een gewone CCD met 6 miljoen pixels lijkt me evident. Dat hij echter beter zou dan een gewone CCD met evenveel pixels, of zelfs met 4 miljoen pixels, vind ik straf en interesseert me wel.
Uit deze thread is al duidelijk waarom :
1) de photosites op een SuperCCD zijn groter.
2) (maar dit is heel subjectief) de interpolatie zou beter geschikt zijn om realworld foto's te renderen. Met interpolatie bedoel ik ook de manier hoe een diagonale structuur van monochroom-achthoekjes omgezet wordt in een matrix van RGB-pixels.

Originally posted by fredericrom
even zijwegje : persoonlijk ben ik meer voor de nieuwe foveon ccd sensor die sigma nu gebruikt, daar zit volgens mij meer toekomst in dan die superccd en ik ben er daar ook in overtuigd dat een 3MP foto dezelfde kwaliteit heeft dan bv een 6Mp foto (normaal zou hij eerder vergeleken moeten worden met een 9Mp foto maar dat is weer een beetje te hoog gegrepen.

Dat kan je echt niet weten. Als in de praktijk een gewone of SuperCCD kan gemaakt worden die 10x kleinere photosites heeft dan wat ze met een Foveon sensor kunnen halen is het evident dat de gewone CCD het wint. En naast resolutie zit je nog met andere aspecten zoals ruis en dynamisch bereik. In theorie wint Foveon het zeker en vast, maar tussen theorie en effectieve productie is een hemelsbreed verschil.

Henk

[henkvw]

Originally posted by Pieter G.
Beide schematische voorbeeldjes bevatten 25 photosites, zoals ze op de respectieve CCD layouts voorkomen. Nogmaals, we laten RGB verdeling even buiten beschouwing omdat het over layout gaat. Als je nu in horizontale richting door de CCD loopt, zie je bij de Bayer een x op 5 verschillende plaatsen, en bij de Fuji 10. Mijn conclusie is dan dat de SuperCCD twee keer zoveel horizontale resolutie heeft als de Bayer. Wat de vertikale richting betreft, ben ik geneigd aan te nemen dat er geen of nauwelijks verschil is als gevolg van deze layout. Vandaar dat ik eerder al gezegd heb dat het er vooral op aankomt veel horizontaal detail te registreren omdat onze visuele omgeving zeer vertikaal georiënteerd is.

Ik denk dat we een beetje naast elkaar dreigen te praten. Er zijn namelijk 2 verschillende zaken :
a) wat de CCD echt ZIET (en dat is m.i. ook de echte 'resolutie' van de sensor). Daarvan is het m.i. toch wel duidelijk dat de SuperCCD niet méér ziet dan een gewone CCD (ttz, eigenlijk ziet hij wel meer maar da's louter omdat zijn photosites groter zijn dan bij een gewone CCD).
b) hoe hetgeen de CCD ziet omgezet wordt in een matrix van beeldpunten, i.e. de foto.

Jouw uitleg slaat volledig op b. Trouwens eerst iets corrigeren. Je zegt dat de horizontale resolutie daardoor 2 keer hoger wordt. Dat klopt natuurlijk niet omdat je je puur laat leiden door je tekeningetje met kruisjes en puntjes. In de werkelijkheid is het niet x2 maar x1.41 (vierkantswortel 2).
Nu, die resolutie is puur virtueel, in de zin dat het gewoon te maken heeft met hoe de waarde van een photosite ook gebruikt wordt voor de berekening van de (blanco) pixel erboven en eronder.
Zoals je zelf al aanhaalde is de keerzijde echter dat de vertikale 'resolutie' kleiner wordt omdat je de pixels ahw vertikaal uitsmeert.
Dat in combinatie met je opmerking dat de wereld vooral vertikaal is, zou betekenen dat de SuperCCD beter is in landscape-oriëntatie maar slechter in portrait. Dat geloof ik nooit.

Hoe meer ik erover nadenk, hoe meer ik ervan overtuigd ben dat het in de eerste plaats de grotere photosites is die voor de consistent betere beeldkwaliteit zorgen. Verder ben ik er nog niet uit of de unieke manier van interpoleren echt wel verschil uitmaakt (gemiddeld gezien that is, gezien het van foto tot foto afhangt).

Henk

[henkvw]

Hoe meer ik er over nadenk, hoe meer ik besef dat het heel moeilijk, if not impossible, is om een 3MP SuperCCD te vergelijken met een gewone 3MP CCD. De kern van het probleem ligt hem immers in het feit dat de pixels/photosites van een SuperCCD niet te mappen zijn op een image (matrix van pixels) van evenveel pixels. Daardoor is het al onmogelijk om kwantitatief beide te vergelijken. Vergelijk je op basis van een 3MP foto, dan doe je de SuperCCD onrecht aan omdat zijn photosites gewoon niet mappen op de pixels uit de foto. Vergelijk je op basis van een 6MP foto, dan doe je de gewone CCD onrecht aan omdat zijn 3 miljoen pixels ook niet simpelweg te mappen vallen op 6 miljoen pixels (wat bij een SuperCCD weer wel gemakkelijk is).

Via de reply van Tom314 in de oorspronkelijke thread, kwam ik wel nog op dit terecht : http://forums.dpreview.com/forums/read.asp?forum=1020&message=2926057 waar Thom Hogan uiteenzet waarom de SuperCCD uiteindelijk schijnbaar meer resolutie oplevert, maar daartegenover minder kleur-informatie, dan een gewone CCD met evenveel pixels. Niet dat ik het 100% begrijp... .

Pieter, bemerk dat er dus eigenlijk helemaal geen sprake is van een betere horizontale dan vertikale resolutie (bemerk in die context trouwens dat een Fuji RAW file ook maar gewoon de photosite-info bevat en het dus echt wel pure interpolatie/software is die, dankzij het dambordpatroon van de photosites, tot betere resultaten dan bij gewone CCDs leidt en je à la limite dat dus ook kunt toepassen op een gewone CCD om een ruitvormige foto te creëren).

Tom314 verwijst ook naar een uitleg van Igoforit (in een thread waar iedereen het maar blijft hebben over zeshoekige photosites ) die het goed verwoord : een SuperCCD kan je beschouwen als een gewone CCD (van dubbele resolutie) waarvan de helft van de pixels is weggevallen.

Henk

[henkvw]

PS: ivm die zeshoekige pixels of honingraat verbaast het me eigenlijk wel dat nog niemand daar mee op de proppen gekomen is. Want als ik het goed voorheb gebruiken CRT beeldschermen ook patronen in honingraat vorm om een beeld te tonen. Dus waarom dan niet om een beeld te registreren. Het argument van maximale beelddekking dat hier al vermeld werd zou dan absoluut zeker opgaan.
Vermoedelijk is het een kwestie van complexiteit van de interpolatie-algoritmen om van die patronen dan een matrix van beeldpunten te creëren.

Henk

[Pieter G.]

Originally posted by henkvw
Pieter, bemerk dat er dus eigenlijk helemaal geen sprake is van een betere horizontale dan vertikale resolutie (bemerk in die context trouwens dat een Fuji RAW file ook maar gewoon de photosite-info bevat en het dus echt wel pure interpolatie/software is die, dankzij het dambordpatroon van de photosites, tot betere resultaten dan bij gewone CCDs leidt en je à la limite dat dus ook kunt toepassen op een gewone CCD om een ruitvormige foto te creëren).

Tom314 verwijst ook naar een uitleg van Igoforit (in een thread waar iedereen het maar blijft hebben over zeshoekige photosites ) die het goed verwoord : een SuperCCD kan je beschouwen als een gewone CCD (van dubbele resolutie) waarvan de helft van de pixels is weggevallen.

Dat de voordelen van de SuperCCD uiteindelijk in de methode van interpolatie zitten, heb ik nooit tegengesproken. Het is echter wel zo dat de layout/oriëntatie van de sensor aan de basis van de interpolatiemethode ligt. In theorie heb je volgens mij gelijk wat betreft de ruitvormige foto uit een conventionele sensor, maar praktisch is dat nu eenmaal niet haalbaar omdat een beeld uit horizontale/vertikale rijen pixels is opgebouwd. Bij de SuperCCD zijn het juist die extra pixels die bijgemaakt moeten worden, die ervoor zorgen dat de diagonale rijen photosites toch in horizontale rijen kunnen worden weggeschreven. Maar dat had je eerder zelf al gezegd en dat kan ook de conclusie zijn van deze brainstorm-sessie.

Je zal gemerkt hebben dat Jos (Igoforit) en ik in de bewuste thread in discussie geraakt zijn over gelijkaardige dingen. Tot op vandaag ben ik er nog altijd van overtuigd dat we hetzelfde bedoelden maar het niet eens geraakten over de bewoordingen. Ik heb ook met jou de indruk dat we uiteindelijk op hetzelfde punt komen, maar het vanuit een andere hoek benaderen.

Het enige wat ik nog in twijfel trek, is het eventuele verschil tussen horizontale en vertikale resolutie (herinner je wat ik zei over Newton) . Jij zegt dat het onaannemelijk is dat de sensor in portrait minder zou presteren dan in landscape, en ik zou dat ook heel eigenaardig vinden. Maar toch vind ik dat de beschrijvingen en schematische voorstellingen die her en der te vinden zijn, eerder laten vermoeden dat er wel een verschil is. Misschien duikt er straks iemand op die alle onduidelijkheid wegneemt.

[VJ]

Originally posted by henkvw

PS: ivm die zeshoekige pixels of honingraat verbaast het me eigenlijk wel dat nog niemand daar mee op de proppen gekomen is. Want als ik het goed voorheb gebruiken CRT beeldschermen ook patronen in honingraat vorm om een beeld te tonen.

Dit lijkt me bizar... De werkwijze bij een CRT is dat je in 2 richtingen (horizontaal en vertikaal) scant, een beetje een patroon zoals dit:
eerste lijn:
1..... -> .1.... -> ..1... -> ...1.. -> ....1. -> .....1
voor de tweede lijn keer je vervolgens terug naar links:
2..... -> ...

http://computer.howstuffworks.com/monitor.htm
http://electronics.howstuffworks.com/tv3.htm
http://electronics.howstuffworks.com/tv2.htm

Eventuele zeskhoekjes die je ziet komen van de shadow mask of de aperture grill.


Jörg

[henkvw]

Originally posted by VJ
Dit lijkt me bizar... De werkwijze bij een CRT is dat je in 2 richtingen (horizontaal en vertikaal) scant, een beetje een patroon zoals dit:
eerste lijn:
1..... -> .1.... -> ..1... -> ...1.. -> ....1. -> .....1
voor de tweede lijn keer je vervolgens terug naar links:
2..... -> ...

Wel, de scanlijnen hebben hier eigenlijk weinig mee te maken.

Originally posted by VJ
Eventuele zeskhoekjes die je ziet komen van de shadow mask of de aperture grill.

Inderdaad, maar ik denk dat je me verkeerd begrepen hebt. Ik bedoelde helemaal niet dat je een CRT eigenlijk moet adresseren als een honingraat (het is inderdaad als horizontale lijnen zoals je zelf ook uitgelegd heb). Maar wel dat het beeld dat je ziet zo is samengesteld zodat een minimum aan ruimte verloren gaat.

Nu ondertussen heb ik gevonden dat het eigenlijk alleen bij een Shadow Mask van gewone CRTs is dat die honingraat teruggevonden wordt. Sony Trinitron beeldbuizen hebben die honingraat blijkbaar niet. Nu weet ik ook direct wat een aperture grill juist is, en begrijp ik waarom die 2 dunne lijntjes nodig zijn.
Hier is de link : http://www.pcmech.com/show/internal/114/2

Henk

[VJ]

Originally posted by henkvw
Nu ondertussen heb ik gevonden dat het eigenlijk alleen bij een Shadow Mask van gewone CRTs is dat die honingraat teruggevonden wordt.

Ik kende de details niet, maar wist dat niet alle schermen die zeshoekjes vertonen... Daarom vond ik het een vreemde analogie...


Jörg

[henkvw]

Originally posted by Pieter G.
Het enige wat ik nog in twijfel trek, is het eventuele verschil tussen horizontale en vertikale resolutie (herinner je wat ik zei over Newton) . Jij zegt dat het onaannemelijk is dat de sensor in portrait minder zou presteren dan in landscape, en ik zou dat ook heel eigenaardig vinden. Maar toch vind ik dat de beschrijvingen en schematische voorstellingen die her en der te vinden zijn, eerder laten vermoeden dat er wel een verschil is. Misschien duikt er straks iemand op die alle onduidelijkheid wegneemt.

In sommige Fuji presentaties lijkt het alsof ze de CCD zodanig uitlezen dat ze horizontaal op een rij zowel B/R als G photosites tegelijk uitlezen. En daar lijkt het dan ook op dat je horizontaal een dubbele resolutie hebt. Maar die heb je eigenlijk vertikaal ook. Trouwens, ik denk niet dat ze zo uitgelezen worden (ik ben er vrij zeker van dat de R/B lijnen en G lijnen afzonderlijk uitgelezen worden).

Wanneer je het louter bekijkt vanuit het standpunt van de vorm van de CCD (en niet van hoe hij uitgelezen wordt) dan zie je heel gemakkelijk dat horizontaal en vertikaal geen verschil maken, gezien het patroon van de CCD 90° draaisymmetrisch is (ie draai hem 90° en je hebt nog altijd krek hetzelfde patroon). Het kan dus nog enkel van het interpolatie-algoritme afhangen of er een verschil is tussen horizontaal en vertikaal, en dat lijkt me ook niet zo waarschijnlijk. Als je immers naar de fictieve pixels kijkt krijgen de helft van de pixels hun G van boven en onder, maar de andere helft krijgt zijn G van links en rechts.

Ik vermoed eigenlijk dat je er verkeerdelijk van uitgaat dat die fictieve pixels effectief al een waarde krijgen bij het uitlezen van de CCD, maar da's niet het geval. Je kan het ook zien aan de RAW-files (RAF) die alleen de informatie bevatten van de echte photosites. De fictieve pixels worden effectief maar bij interpolatie berekend.

Henk

[VJ]

Weten we eigenlijk iets over die interpolatie ? Want ik kan me inbeelden dat het geen gewone Bayer-interpolatie moet zijn; maar anderszijds dat die toch ook moet gebeuren....


Jörg

[Pieter G.]

Originally posted by henkvw
Ik vermoed eigenlijk dat je er verkeerdelijk van uitgaat dat die fictieve pixels effectief al een waarde krijgen bij het uitlezen van de CCD, maar da's niet het geval. Je kan het ook zien aan de RAW-files (RAF) die alleen de informatie bevatten van de echte photosites. De fictieve pixels worden effectief maar bij interpolatie berekend.

De extra pixels die bij interpolatie berekend worden, worden toch wel gewoon weggeschreven naar de geheugenkaart, niet? Maakt het dan uit op welk punt in het proces de interpolatie gebeurt? Bij het uitlezen van de CCD kan het volgens mij nooit, want je hebt geen gecombineerde R, G en B waarden, maar photosites die elk maar voor 1 kleur gevoelig zijn. Je hebt wel gelijk dat het makkelijk is om aan te nemen dat de CCD horizontaal wordt uitgelezen. Je hebt hoogstwaarschijnlijk gelijk dat dat niet zo is, maar er wordt wel horizontaal weggeschreven, als het ware (hoe kun je anders een JPEG wegschrijven?), en dat maakt het allemaal nogal verwarrend als je je de dingen probeert voor te stellen.

Ik probeer zo al een tijdje een visuele voorstelling te maken van hoe de gegevens van de photosites geïnterpoleerd worden naar RGB pixels, maar ik kom er niet uit. Feit is dat uit 3 miljoen photosites bij een Bayer 3 miljoen RGB pixels gemaakt worden, en bij een SuperCCD twee keer zoveel. De logica zou zijn dat die 3 miljoen extra pixels eveneens op basis van de RAW info van de photosites worden berekend, en niet op basis van de reeds geïnterpoleerde 3MP file. Daar zou dan ook de winst moeten zitten ten opzichte van bijvoorbeeld bicubic interpolatie naar 200%. Het zal ongetwijfeld veel complexer zijn dan dit, maar denk ik nu in de juiste richting volgens jullie?

On a side note:
In vergelijking met dit, lijkt de Foveon technologie de eenvoud zelf. Je zou haast kunnen stellen dat er geen interpolatie meer gebeurt: leg de blauwe, rode en groene laag op mekaar en je bent klaar. Geen berekening meer uit een paar rode, groene en blauwe photosites, maar gewoon rood, groen en blauw exact 1 op 1. Nu nog iemand vinden die die beeldchips wil kopen.

[henkvw]

Originally posted by VJ
Weten we eigenlijk iets over die interpolatie ? Want ik kan me inbeelden dat het geen gewone Bayer-interpolatie moet zijn; maar anderszijds dat die toch ook moet gebeuren....

Heeft me ook al altijd geïnteresseerd, alleen vrees ik dat dergelijke zaken gewoon niet vrijgegeven worden. Nu, door RAW image software (bvb PS plugin) te reverse engineeren moet het algoritme wel vrij gemakkelijk te recoveren zijn.
Ik vermoed dat de in-camera algoritmen toch vrij simpel zijn en gewoon gebaseerd zijn op lineaire interpolatie van de nearest neighbours. Kwestie van in-camera geen al te complexe bewerkingen te moeten doen. Hier al een voorbeeld voor gewone CCDs : http://www.siliconimaging.com/RGB%20Bayer.htm (bemerk dat voor de G-interpolatie gekeken wordt naar R en B om te zien of er niet beter alleen horizontaal of alleen vertikaal geinterpoleerd moet worden).
Nu in software zouden veel geavanceerder algoritmen (bvb gebaseerd op wavelets) kunnen gebruikt worden maar ik ben daar eigenlijk nog niet veel over tegengekomen. Ik vraag me nu bvb af of Nikon Capture hetzelfde algoritme gebruikt als de camera zelf.

Voor zij die van een uitdaging houden, nog dit : http://lcavwww.epfl.ch/Teaching/PHOTO/Projects_2002/ref1.pdf
PS: de forumsoftware maakt wel een zootje van die URL (zo parset hij blijkbaar maar vanaf de www). Anyway, hier is de URL zonder de http ervoor : lcavwww.epfl.ch/Teaching/PHOTO/Projects_2002/ref1.pdf en je moet die dus copy-pasten in je browser en niet op de automatisch gegenereerde link klikken, want die werkt niet.

Henk

[henkvw]

Originally posted by Pieter G.
De extra pixels die bij interpolatie berekend worden, worden toch wel gewoon weggeschreven naar de geheugenkaart, niet?

Ja, behalve bij RAW. Bij RAW krijg je gewoon een file met de RGB-values van de echte photosites. Of die dan als RBRBRB...GGGGGG...RBRBRB... weggeschreven worden (i.e. rij per rij) of RGBGRGBG....BGRGBGRG... (i.e. 2 rijen samen), maakt in feite weinig uit, omdat er toch nog software nodig is om die CCD-data om te zetten in een matrix van RGB-values (i.e. een bruikbare RGB-bitmap die dan kan weggeschreven worden in TIFF of gecomprimeerd tot JPG), de zgn demosaicing.

Originally posted by Pieter G.
Maakt het dan uit op welk punt in het proces de interpolatie gebeurt?

Neen, uiteindelijk heb je maar 2 mogelijkheden :
a) de CCD-gegevens worden in het camera-geheugen gedemosaict naar een RGB-bitmap en daar dan weggeschreven als TIFF/JPG.
b) de CCD-gegevens worden weggeschreven als RAW, en later op de PC dan gedemosaict naar een RGB-bitmap.
Bemerk dat b wel meer flexibiliteit toelaat in de zin dat je op een PC gemakkelijker een algoritme zou kunnen aanpassen en dat een PC typisch veel meer rekenkracht heeft dan een camera.

Originally posted by Pieter G.
Bij het uitlezen van de CCD kan het volgens mij nooit, want je hebt geen gecombineerde R, G en B waarden, maar photosites die elk maar voor 1 kleur gevoelig zijn.

Zeg nooit nooit . Het zou ten dele wel kunnen : na het inlezen van enkele rijen zou in principe de demosaicing in parallel kunnen gebeuren met het verder inlezen van de overige photosite-rijen. Dit zou als voordeel hebben dat je nooit de volledige CCD-informatie nodig hebt omdat je de CCD-informatie van de rijen die al gedemosaict zijn al kunt weggooien. Ik ben er vrij zeker van dat dat in de praktijk niet gebeurt omdat camera's wel genoeg geheugen hebben om de hele CCD-info in memory te houden (want ze moet ook als RAW file weggeschreven kunnen worden - al zou dat ook weer in parallel met het inlezen van de photosites kunnen gebeuren, maar dat lijkt me nog onwaarschijnlijker).
M.i. gebeurt dus inderdaad eerst het helemaal uitlezen van de CCD en dan pas de demosaicing in het geheugen van de camera (of alternatief: direct wegschrijven als RAW).

Originally posted by Pieter G.
Je hebt wel gelijk dat het makkelijk is om aan te nemen dat de CCD horizontaal wordt uitgelezen. Je hebt hoogstwaarschijnlijk gelijk dat dat niet zo is, maar er wordt wel horizontaal weggeschreven, als het ware (hoe kun je anders een JPEG wegschrijven?), en dat maakt het allemaal nogal verwarrend als je je de dingen probeert voor te stellen.

Of het horizontaal of vertikaal is, maakt eigenlijk weinig uit. Maar ik ben wel vrij zeker dat sequentieel eerst een RBRBRB rij en dan een GGGG rij gelezen wordt en geen RGBGRGBG ineens. Ik dacht gewoon dat je redenering dat er horizontaal een hogere resolutie zou zijn dan
vertikaal hierop gebaseerd was.
Ivm wegschrijven is het ook wel ietsje complexer dan dat. Ik denk inderdaad wel dat de uiteindelijke RGB-bitmap na demosaicing gewoon in het geheugen zit als rij-per-rij. Maar: is het dan een rij van RGB waarden ? Of is het 3 matrixes, een voor R, een voor B, of een voor G ? Da's eigenlijk allemaal niet zo belangrijk omdat dat pure implementatie-details van de software is. Belangrijk is echter dat die informatie nog moet gecodeerd worden in bvb JPG. En bij JPG kan je simpelweg niet meer spreken over rij-per-rij omdat JPG compressie toepast. Als ik me niet vergis (maar ben helemaal geen JPG kenner) wordt JPG zelfs weggeschreven als blokjes omdat de compressie ook gebeurt in blokjes. Het kan dus goed zijn dat de eerste 2 bytes van de beelddata, al mee bepalen hoe een pixel op de 10de pixelrij er moet uitzien.
Nu, eigenlijk dwalen we hier serieus af omdat we het dan hebben over hoe de RGB-bitmap bewaard wordt in het geheugen en in file, wat eigenlijk niet ter zake doet als we het hebben over interpolatie-algoritmen.

Originally posted by Pieter G.
Ik probeer zo al een tijdje een visuele voorstelling te maken van hoe de gegevens van de photosites geïnterpoleerd worden naar RGB pixels, maar ik kom er niet uit. Feit is dat uit 3 miljoen photosites bij een Bayer 3 miljoen RGB pixels gemaakt worden, en bij een SuperCCD twee keer zoveel. De logica zou zijn dat die 3 miljoen extra pixels eveneens op basis van de RAW info van de photosites worden berekend, en niet op basis van de reeds geïnterpoleerde 3MP file.

Voor een gewone CCD met Bayer patroon toont die link die ik daarnet postte heel mooi hoe een interpolatie zou kunnen berekend worden (het hoeft daarom zo nog niet te zijn).
Ivm SuperCCD, ook daar maakt het eigenlijk niet uit of de extra pixels nu berekend worden uit de (geïnterpoleerde) RGB-waarden van de echte pixels, dan wel uit de originele R, G of B waarden. Immers, een geïnterpoleerde waarde kan per definitie uitgedrukt worden in termen van de echte R, G en B data (dus de niet-geinterpoleerde). Als je in de formule die de geinterpoleerde RGB waarden gebruikt, die waarden dus vervangt door de formule waarmee ze berekend werden uit de echte R, G en B data, krijg je een andere formule waarin de fictieve pixels zuiver berekend worden in termen van de echte R, G, B data van de sensor. Fwew...ik weet niet of dit duidelijk is voor je (ik weet niet hoeveel wiskunde-achtergrond je hebt).

Originally posted by Pieter G.
On a side note:
In vergelijking met dit, lijkt de Foveon technologie de eenvoud zelf. Je zou haast kunnen stellen dat er geen interpolatie meer gebeurt: leg de blauwe, rode en groene laag op mekaar en je bent klaar. Geen berekening meer uit een paar rode, groene en blauwe photosites, maar gewoon rood, groen en blauw exact 1 op 1. Nu nog iemand vinden die die beeldchips wil kopen.

Nagel op de kop. Van de andere kant, moesten we met Foveon chips werken zouden we ook niet de interessante (voor sommigen althans) discussie hebben die we nu voeren .

Henk

[Jochen]

Ja ik snap eerlijk gezegd ook niet waarom er niet weer producenten zijn die de foveon binnenhalen. Stel je voor: de E-1 met een 9mp foveon chip of zo. That would kick @ss!

[henkvw]

Originally posted by Jochen
Ja ik snap eerlijk gezegd ook niet waarom er niet weer producenten zijn die de foveon binnenhalen. Stel je voor: de E-1 met een 9mp foveon chip of zo. That would kick @ss!

Of nog beter: een 9MP Foveon SuperCCD .
Ik vermoed dat het met een hoop factoren te maken heeft :
* licensing.
* productie- en integratie-kosten.
* kwaliteit (het is niet omdat je R, G en B op 1 pixel registreert dat de kwaliteit beter is, er kan bvb meer ruis zijn, minder nauwkeurigheid, etc...)

Henk

[Pieter G.]

Originally posted by henkvw
b) de CCD-gegevens worden weggeschreven als RAW, en later op de PC dan gedemosaict naar een RGB-bitmap.
Bemerk dat b wel meer flexibiliteit toelaat in de zin dat je op een PC gemakkelijker een algoritme zou kunnen aanpassen en dat een PC typisch veel meer rekenkracht heeft dan een camera.

Ik ben eigenlijk nog maar pas begonnen met het gebruik van RAW. Het valt mij wel op dat er niet zoveel software beschikbaar is die echt genoeg mogelijkheden biedt om de files ten volle te benutten. Capture One is schitterend (voor Canon), maar voor mij nog altijd niet overtuigend genoeg om JPEG niet meer te gebruiken. Maar nu gaan we weer helemaal off-topic...

Originally posted by henkvw
Of het horizontaal of vertikaal is, maakt eigenlijk weinig uit. Maar ik ben wel vrij zeker dat sequentieel eerst een RBRBRB rij en dan een GGGG rij gelezen wordt en geen RGBGRGBG ineens. Ik dacht gewoon dat je redenering dat er horizontaal een hogere resolutie zou zijn dan vertikaal hierop gebaseerd was.

Ik laat die redenering nog niet helemaal varen, maar ze was niet daarop gebaseerd. Ik probeer alleen een visuele voorstelling te maken van de ligging van de photosites en waar dan de "gaten" zouden moeten zitten in het pixelpatroon. Ik ga nog wat dingen bekijken op het web om te zien of ik er wijzer uit word.

Originally posted by henkvw
Ivm wegschrijven is het ook wel ietsje complexer dan dat. Ik denk inderdaad wel dat de uiteindelijke RGB-bitmap na demosaicing gewoon in het geheugen zit als rij-per-rij. Maar: is het dan een rij van RGB waarden ? Of is het 3 matrixes, een voor R, een voor B, of een voor G ? Da's eigenlijk allemaal niet zo belangrijk omdat dat pure implementatie-details van de software is. Belangrijk is echter dat die informatie nog moet gecodeerd worden in bvb JPG. En bij JPG kan je simpelweg niet meer spreken over rij-per-rij omdat JPG compressie toepast. Als ik me niet vergis (maar ben helemaal geen JPG kenner) wordt JPG zelfs weggeschreven als blokjes omdat de compressie ook gebeurt in blokjes. Het kan dus goed zijn dat de eerste 2 bytes van de beelddata, al mee bepalen hoe een pixel op de 10de pixelrij er moet uitzien.
Nu, eigenlijk dwalen we hier serieus af omdat we het dan hebben over hoe de RGB-bitmap bewaard wordt in het geheugen en in file, wat eigenlijk niet ter zake doet als we het hebben over interpolatie-algoritmen.

Als je denkt in termen van RAW-bewerking maakt het weinig uit hoe iets wordt weggeschreven naar de geheugenkaart. Wat ik eigenlijk bedoelde, is dat de in-camera interpolatie het verschil kan maken ten op zichte van een Bayer patroon op voorwaarde dat die interpolatie op basis van de RAW CCD-data gebeurt. In het geval van TIFF of JPEG moet dat dus in de camera gebeuren, anders ben je de oorspronkelijke gegevens gewoon kwijt. In discussies lees je bv. geregeld dat je met Photoshop een 3MP kan upsamplen tot 6MP, met even goeie resultaten als een 6MP uit een SuperCCD. Niet dus. En het verschil is met heel gedetaileerde beelden zelfs heel groot. Het was vooral als reactie daarop dat ik in de andere thread begon over in-camera interpolatie.

Originally posted by Henkvw
Voor een gewone CCD met Bayer patroon toont die link die ik daarnet postte heel mooi hoe een interpolatie zou kunnen berekend worden (het hoeft daarom zo nog niet te zijn).
Ivm SuperCCD, ook daar maakt het eigenlijk niet uit of de extra pixels nu berekend worden uit de (geïnterpoleerde) RGB-waarden van de echte pixels, dan wel uit de originele R, G of B waarden. Immers, een geïnterpoleerde waarde kan per definitie uitgedrukt worden in termen van de echte R, G en B data (dus de niet-geinterpoleerde). Als je in de formule die de geinterpoleerde RGB waarden gebruikt, die waarden dus vervangt door de formule waarmee ze berekend werden uit de echte R, G en B data, krijg je een andere formule waarin de fictieve pixels zuiver berekend worden in termen van de echte R, G, B data van de sensor. Fwew...ik weet niet of dit duidelijk is voor je (ik weet niet hoeveel wiskunde-achtergrond je hebt).

Mijn wiskunde zit onder een dikke laag stof, maar ik begrijp perfect wat je bedoelt. Nogmaals, het maakt inderdaad niet uit hoe de RAW data worden weggeschreven omdat je ze kan reconstrueren. Het is een ander verhaal als je een TIFF of JPEG wegschrijft. Dan is achteraf interpoleren hopeloos. (Zie hoger)

Originally posted by Henkvw
Nagel op de kop. Van de andere kant, moesten we met Foveon chips werken zouden we ook niet de interessante (voor sommigen althans) discussie hebben die we nu voeren .

Persoonlijk zou ik niet nee zeggen tegen een 3x6MP Foveon.
Maar discussie en brainstormen is ook leuk.

[VJ]

Originally posted by henkvw

Originally posted by VJ
Weten we eigenlijk iets over die interpolatie ? Want ik kan me inbeelden dat het geen gewone Bayer-interpolatie moet zijn; maar anderszijds dat die toch ook moet gebeuren....

Heeft me ook al altijd geïnteresseerd, alleen vrees ik dat dergelijke zaken gewoon niet vrijgegeven worden. Nu, door RAW image software (bvb PS plugin) te reverse engineeren moet het algoritme wel vrij gemakkelijk te recoveren zijn.
Ik vermoed dat de in-camera algoritmen toch vrij simpel zijn en gewoon gebaseerd zijn op lineaire interpolatie van de nearest neighbours.

Ik bedoelde de interpolatie zoals de Fuji die uitvoert ; dat zou ons een idee kunnen geven over in welke mate de alternatieve layout bijkomende informatie oplevert...

Bij gewone bayer is het inderdaad een nearest neighbour-algoritme.


Jörg

Jörg

[henkvw]

Originally posted by Pieter G.
Ik ben eigenlijk nog maar pas begonnen met het gebruik van RAW. Het valt mij wel op dat er niet zoveel software beschikbaar is die echt genoeg mogelijkheden biedt om de files ten volle te benutten.

Ik heb op DPReview eens gevraagd welke software wel geavanceerde interpolatie toepast. Ben benieuwd.

Originally posted by Pieter G.
Ik probeer alleen een visuele voorstelling te maken van de ligging van de photosites en waar dan de "gaten" zouden moeten zitten in het pixelpatroon. Ik ga nog wat dingen bekijken op het web om te zien of ik er wijzer uit word.

Nu ben ik toch effen de draad kwijt. Je hebt immers zelf een link gepost die heel mooi weergeeft hoe de SuperCCD eruit ziet en waar de gaten zitten : http://forums.dpreview.com/forums/read.asp?forum=1020&message=3182278 en er staan zelfs nummerkes bij die aangeven waar de rijen en kolommen komen van de uiteindelijke RGB-bitmap die uit de demosaicing komt .

Originally posted by Pieter G.
Wat ik eigenlijk bedoelde, is dat de in-camera interpolatie het verschil kan maken ten op zichte van een Bayer patroon op voorwaarde dat die interpolatie op basis van de RAW CCD-data gebeurt. In het geval van TIFF of JPEG moet dat dus in de camera gebeuren, anders ben je de oorspronkelijke gegevens gewoon kwijt.

Ik begrijp niet goed wat je bedoelt. Als je de originele CCD-informatie uit een RAW file neemt, kan je perfect op een PC ook de interpolatie doen (zo doet Fuji's eigen software het trouwens). De interpolatie moet helemaal niet in-camera gebeuren.
Voor alle duidelijkheid : het interpolatie-algoritme moet er dan wel een zijn dat rekening houdt met het SuperCCD patroon met gaten, en niet dat van een Bayer patroon. Je kan onmogelijk Bayer-algoritmen gaan toepassen op output van een SuperCCD omdat je geen Bayer patroon (RGGB) kunt genereren uit een SuperCCD output.
Misschien zit daar je verwarring?

Originally posted by Pieter G.
In discussies lees je bv. geregeld dat je met Photoshop een 3MP kan upsamplen tot 6MP, met even goeie resultaten als een 6MP uit een SuperCCD. Niet dus.

Volledig akkoord. 6MP gegenereerd door demosaicing uit een 3MP SuperCCD is ontegensprekelijk beter dan 6MP bekomen uit een 3MP Bayer CCD (is vrij intuitief, om van 3MP Bayer CCD naar 6MP te gaan moeten er in lengte en breedte 1.41 keer zoveel pixels zijn, wat betekent dat je bijna niets van je oorspronkelijke data overhoudt - van de andere kant, het is dergelijke redenering die me deed denken dat direct een beeld naar 200% brengen beter zou zijn dan in stapjes te vergroten, maar het omgekeerde schijnt waar te zijn).

Originally posted by Pieter G.
Het is een ander verhaal als je een TIFF of JPEG wegschrijft. Dan is achteraf interpoleren hopeloos. (Zie hoger)

Ok, hier suggereer je inderdaad wat ik daarnet al vermoedde. Inderdaad, eens je een RGB-bitmap hebt, maakt verdere interpolatie niet meer uit of je oorspronkelijke data uit een SuperCCD kwam of niet. Het is de demosaicing van RAW data naar RGB-bitmap die essentieel is, maar die kan dus ook op PC gebeuren op voorwaarde dat je de RAW file hebt.
Er was gewoon wat verwarring rond de term interpolatie. Ik stel voor van systematisch 'demosaicing' te gebruiken (die dus ook wel een vorm van interpolatie is) als het gaat over de omzetting van CCD data naar een RGB-bitmap .

Trouwens, ik denk nu dat ik doorheb waaraan jij nog dacht. Een mogelijke manier om ook nog de interpolatie te doen zou zijn om eerst de echte pixels van de SuperCCD te demosaicen en die uit te schrijven als TIFF of JPG, en de fictieve pixels er dan achteraf bij te interpoleren. Maar praktisch gezien gaat dat niet omdat je een beeld van pixeldiagonalen wil stockeren in een TIFF of JPG die horizontale pixellijnen heeft. Eventueel zou je nog onmiddellijk een TIFF/JPG kunnen maken met een nul-waarde op de fictieve pixels (wat trouwens alleen in TIFF kan gezien JPG lossy compression is), maar dan mag je wel zelf de software gaan schrijven om in die TIFF alleen de oneven pixels (de fictieve) nog te gaan berekenen en de even pixels (de echte) ongemoeid te laten.

Henk