Los filtros RGBW son una evolución del mosaico del filtro de Bayer (RGB). Consiste en un tipo de mosaico de colores RGB creado a partir de pixeles pancromáticos que permiten reducir la información que no podemos asimilar mediante el ojo.
Definición
Se trata de una modificación aparentemente insignificante, que mejora el rendimiento de la pantalla. Añadiendo un subpixel blanco para formar un píxel RGBW prescindimos de uno de los cuatro filtros de color. De esta manera estimulamos la eficiencia. Hay desarrollados más de un patrón para adoptar este enfoque con diferentes arquitecturas de sensores y aplicaciones. Por ejemplo, diferentes patrones pueden tener diferentes niveles de procesado de imagen asociados a ellos.
Los nuevos diseños usan píxeles pancromáticos. Una ventaja es que los píxeles pancromáticos son más sensibles ya que detectan todas las longitudes de onda de la luz visible. Cuando nos referimos a la luminancia, el sistema visual humano tiene una capacidad de resolución mejor que la percepción del color y con estos nuevos diseños tenemos esta ventaja. Podemos observar más rangos de gris y veremos diferentes colores. Es un sistema logarítmico y esta es la razón por la cual observamos diferentes rangos de brillo. En términos de luminancia y crominancia podemos observar esta característica. En el diseño original de la máscara de Bayer los píxeles verdes se usan para cubrir la información de luminancia de la imagen. Con este método, usamos píxeles pancromáticos, los cuales son más sensibles que los píxeles verdes.
En realidad, si utilizamos píxeles pancromáticos, no obtenemos una imagen más detallada. El detalle de la imagen proviene del canal de luminancia de la imagen. Con máscara de Bayer, la mitad de los píxeles son verdes y se usan para la luminancia. Con este nuevo diseño, la mitad de los píxeles de las celdas son pancromáticos y se usan para la luminancia, por tanto, obtenemos el mismo número de información de luminancia, pero incrementamos la sensibilidad. La información de color proviene de una vía similar. Con la máscara de Bayer solo obtenemos dos canales de croma (R-G & B-G) y con este nuevo diseño obtenemos tres.
Este nuevo diseño nos proporciona las mejoras más grandes en situaciones donde queremos más sensibilidad de luz. En situaciones con baja luz, este nuevo diseño produce mucho menos ruido de color que la máscara de Bayer. También observamos mejoras con imágenes donde hay objetos con movimiento, donde con la nueva tecnología obtenemos unos contornos mucho más definidos.
https://es.m.wikipedia.org/wiki/Filtro_RGBW
El filtro, máscara o mosaico de Bayer es un tipo de matriz de filtros, rojos, verdes y azules, que se sitúa sobre un sensor digital de imagen (CCD o APS) para hacer llegar a cada fotodiodo la información de luminosidad correspondiente a una sección de los distintos colores primarios. Interpolando las muestras de cuatro fotodiodos vecinos se obtiene un pixel de color. Se llama así por su creador, Bryce Bayer, de la empresa Eastman Kodak,
Algoritmos Adaptativos
Los Algoritmos Adaptativos son, por el contrario, algoritmos más complejos. Estos hacen un análisis de las características de la imagen o parte de la imagen y, dependiendo de estos parámetros evaluados, aplican un tipo de procesamiento u otro para que se adecue a esta imagen y poder así obtener el resultado óptimo. Estos algoritmos son más complejos y por lo tanto tendrán un coste procesal y energético mayor. No obstante, es evidente que se obtendrá un resultado mucho más exacto y de más alta calidad.
- Interpolación con Detección de Bordes:
El Sistema Visual Humano es muy sensible a los bordes y a los relieves que forman las imágenes, y es justamente en los bordes donde los Algoritmos No-Adaptativos tienen las carencias más notables. Así que, el Algoritmo Adaptativo, primero fue aquel que detectaba bordes para aplicar en esa zona el procesamiento más adecuado. De hecho, en la Interpolación con Detección de Bordes, no se crea ningún algoritmo nuevo, sino que primero se hace un «barrido» de la imagen y se aplica un Algoritmo de Detección de Bordes y, según si hay o no un relieve, se da un valor a una variable umbral por aquel píxel. Después se hace el procesamiento del demosaicing, primero por el canal verde, donde, en cada píxel, según el valor del umbral que indicará si pertenece a una zona homogénea, una zona donde hay un borde vertical o una zona donde hay un borde horizontal, se aplica el procesamiento no-adaptativo más conveniente. Así, si estamos en una zona homogénea, se aplica el algoritmo de Interpolación Bilineal tanto en los píxeles verde vecinos de arriba, de abajo, de la derecha y de la izquierda. Si, en cambio, estamos en un borde vertical, se aplica el algoritmo de interpolación bilineal sólo con los píxeles verdes de la izquierda y la derecha (ya que es en horizontal donde está la homogeneidad). Y si, finalmente, tenemos un borde horizontal, se calcula con los píxeles verdes en sentido vertical. Para los canales azul y rojo se pueden adoptar varias variantes, pero siempre se aplica un algoritmo no-adaptativo, ya sea el de Transición de Tonalidad suavizada (logarítmica o no) o simplemente el de Interpolación Bilineal. Donde sí que podemos ajustar el procesado, es en la mejora del algoritmo de Detección de Bordes, ya que es la base de este proceso de demosaicing.
- Interpolación con Corrección de Color:
Este algoritmo y los que siguen son ya de un grado de complejidad más elevada, que implicará un coste procesal mayor. Siguen aplicando algoritmos de Detección de Bordes, que hacen que el algoritmo final de demosaicing se decante por un código u otro respecto una variable umbral que crea el algoritmo de detección de bordes. La gran diferencia es que, en el cálculo del canal verde, no sólo utilizamos los píxeles verdes en dirección horizontal, vertical o todos según si tenemos un relieve vertical, horizontal o estamos en zona homogénea respectivamente, sino que incluimos en el cálculo del píxel verde (de una posición donde en la Imagen Bayer había un píxel azul) el valor de un gradiente (Derivada Laplaciana de Segundo Orden) de los píxeles azules vecinos. En los píxeles donde en la Imagen Bayer había rojo, se incluye un gradiente rojo en vez de un gradiente azul. Para calcular el valor de azul o rojo en un píxel donde en la Imagen Bayer había verde, también se crean unos gradientes que dependen de los valores de verde de los píxeles vecinos (los que hemos calculado primero) y los valores de los píxeles vecinos del componente azul o rojo.
Así que, en definitiva, con este algoritmo, no sólo se tiene en cuenta el hecho de si hay o no un borde, sino que además se añade la interrelación de los valores de los píxeles en las tres capas de color.
PanaPixel 