Ich werde ein paar Fotos von Hardware zu Dokumentationszwecken machen; Leider ist das einzige verfügbare Licht monochromatisch (denken Sie an eine Niederdruck-Natriumdampflampe). Das ist eigentlich kein großes Problem, da die Bilder ohnehin schwarz/weiß sein sollten, um sie einfach in einem Handbuch ausdrucken zu können.
Dies brachte mich dazu, über den DNG => monochromen Bildprozess nachzudenken.
In einem normalen Entwicklungsprozess (auf technischer Ebene) würden Sie das DNG nehmen und es demosaikieren, indem Sie die beiden fehlenden Farben pro Pixel interpolieren. Dann filtern/entsättigen Sie diese Pixel, indem Sie einige Berechnungen mit allen drei Farbwerten durchführen.
Dies mischt zwangsläufig einige Informationen aller Sensormesswerte von umgebenden Pixeln zu einem, was meines Erachtens nicht notwendig ist, um ein Schwarz-Weiß-Bild aus den Messwerten zu rekonstruieren, wenn sie unter (fast) monochromatischem Licht aufgenommen werden.
Was ich mir stattdessen vorstellen kann, ist: Nehmen Sie jeden Sensormesswert, multiplizieren Sie ihn mit einem Faktor (oder vielleicht muss etwas logarithmisch gemacht werden), der seiner Empfindlichkeit für die gegebene monochromatische Lichtquelle entspricht. Damit sollten Sie in der Lage sein, ein Schwarz/Weiß-Bild mit mehr Details zu rekonstruieren.
Gibt es ein Programm, das das kann (Windows oder Linux ist in Ordnung)? Oder kann ich das irgendwie mit Lightroom/Adobe Raw simulieren?
(Bitte sagen Sie mir auch, ob diese Idee völliger Unsinn ist und dies überhaupt nicht ein bisschen mehr Details bewahren würde.)
Sie müssen nicht bis zum Äußersten gehen, um Ihr eigenes Demosaicing zu versuchen, dies wäre eine Menge Arbeit ohne wirklichen Nutzen – alle guten Rohkonverter verwenden einen Algorithmus, der versucht, Bereiche zu identifizieren und auszunutzen, in denen sich der Farbton nicht ändert um die Menge der wiederhergestellten Details zu maximieren.
Sofern Sie Bilder nicht mit einer 1:1-Vergrößerung reproduzieren, hat die Qualität der Demosaikierung auf jeden Fall nur sehr geringe Auswirkungen auf das Ergebnis.
Philipp Kendall
PlasmaHH
Michael C