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Case 1 Let us apply the following contact proof into the above sensor:
As each Bayer reading needs 4 pixels (2 x 2) we will have for the top left hand corner: G=0, R=1, B=0, G=0 total reading R=1 Shifting one pixel to the right we have: R=1, G=0, G=0, B=0 total reading R=1 You can carry on like this for 16 million more readings if you want. The final result will be:
Don't panic. This is actually very good. 50% of the readings are accurate which is even better than what I mentioned on the editorial. You could say that this never happens and yes it doesn't. The output of a Bayer sensor is pretty much what I mentioned. You can also say that if you shifted the pattern by 50% to the left you would get a better result so lets do it! G=0,
R=0.5, B=0, G=0 total reading R=0.5 You would end up with this:
As you can now 100% of the readings are wrong! This is an image full of noise although you cannot see it. It has nothing to do with the original information. Case 2 Let's use now a "contact proof" of a Bayer pattern on top of the Bayer sensor. You will have: G=1,
R=1, B=1, G=1, all =1 white
As
you can see now 100% of the readings are wrong! This is an image
full of noise although you cannot see it. It has nothing to
do with the original information. Case 3
G=0,
R=1, B=0, G=0 total reading R=1 which gives this:
As
you can see now 100% of the readings are right! However there
is a catch. There is no information whatsoever (well just a
tiny bit) to be reproduced by the sensor. You would not need
16 megapixels to do this (or even 8 or 2). The complexity of
this signal is infinitesimal. |
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© 2006 Paulo Ferreira - All rights reserved |
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