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Il problema e quando si verifica
Il livello qualitativo delle attuali fotocamere digitali è altissimo e le fotocamere Nikon sono in grado di fornire ottimi risultati in tutte le situazioni di ripresa. Fotografando un soggetto caratterizzato da diversi colori e con un profilo complesso, come può essere un paesaggio o un ritratto, la nitidezza sarà sempre ottimale.
In alcuni casi particolari può verificarsi un calo di nitidezza non legato alla risoluzione, all’obiettivo o a cause di micromosso; ad esempio quando in una ripresa di still-life ci si trova alle prese con un soggetto dai contorni netti, colorato uniformemente, ripreso contro uno sfondo pure uniforme. Si può rilevare in questi casi una caduta di nitidezza ai bordi, tanto più marcata quanto più contrasto vi è fra il bordo del soggetto e lo sfondo.
Questa situazione è tipica dello scatto commerciale, in cui il soggetto è un prodotto dotato di un’etichetta. Facilmente questa sarà stampata con tinte piatte (inchiostratura uniforme) e con un font dai bordi netti. Quando poi il colore del font è, ad esempio, rosso puro e lo sfondo è nero, il sensore e l’algoritmo di demosaic vengono messi a dura prova.
In questo eXperience vedremo su casi reali come gestire professionalmente la nitidezza agendo su caratteristiche intrinseche di Capture NX2. Per flussi di lavoro esterni a Capture NX2 segnaliamo software in grado di gestire flussi professionali partendo dalla fase RAW Presharpener, ritocco, Sharpening Soft Proof e Sharpener finale di output come il famoso software Sharpener Pro 3.0 di Nik Software.
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Nella ripresa still-life capita spesso di dover riprodurre fini dettagli di nitidezza come ad esempio scritte su tinta piatta. Anche ad elevate risoluzioni di scatto singolo o raddoppiate con impieghi Jumbo MBS Plus, l’effetto della matrice di Bayer del sensore potrebbe richiedere l’applicazione di nitidezza selettiva. |
Ecco un esempio di perdita di nitidezza dovuta alle caratteristiche di funzionamento del sensore Bayer: la scritta rossa su fondo nero dell’etichetta della bottiglia di vino appare meno incisa delle altre scritte. In questo caso il problema non è dovuto alle aberrazioni dell’obiettivo o alla scarsa qualità del sensore ma al fatto che qualsiasi sensore a matrice Bayer si sarebbe comportato in questo modo, come spiegato nel testo di questo eXperience. La foto di sinistra è ricavata da uno scatto a tutto fotogramma FX eseguito con una Nikon D700.
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Come si vede dalle foto di esempio, il colore puro dell’etichetta del prodotto, in questo caso il rosso, è stato riprodotto in modo meno nitido delle altre scritte, pur essendo situate sullo stesso piano e con un font dai bordi altrettanto netti.
Non è quindi un fuori fuoco e in questo caso non si tratta neppure di aberrazioni, in quanto si manifesta anche tentando una messa a fuoco accurata sul punto in questione. Inoltre va tenuto conto che l’aberrazione cromatica laterale è più marcata ai bordi e si manifesta normalmente con un alone di colore violaceo che si situa fra il bordo e lo sfondo, in parziale sovrapposizione.
La mancanza di nitidezza in questo caso si è manifestata con una morbidezza dei bordi colorati, che all’ingrandimento appaiono sfumati.
Neppure si deve confondere questo effetto con la perdita di qualità prodotta dal JPEG, che opera un campionamento a blocchi di colore, infatti il problema si verifica anche utilizzando il NEF(RAW) a 14 bit.
 
Ecco un esempio di aberrazione cromatica non corretta, visualizzato al 100% e al 300%.
Come si vede l’inconveniente si manifesta al bordo delle zone luminose, dove il contrasto è alto.
Questo problema può essere dato da una correzione insufficiente dell’obiettivo, oppure da un effetto dei raggi
obliqui che raggiungono il sensore passando attraverso gli strati ottici dello stesso. La correzione di aberrazione
cromatica laterale e/o longitudinale si effettua attraverso gli appositi strumenti software,
presenti sia in ViewNX2 a corredo di ogni Nikon, sia in Capture NX2.
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Ecco due esempi di perdita di qualità dovuta all’algoritmo JPEG:
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a sinistra la visualizzazione al 400% di un JPEG ottenuto dal NEF con compressione normale (30) da Capture NX2
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a destra la visualizzazione al 50% di un JPEG ottenuto dal NEF con massima compressione da Capture NX2
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Come si vede dalla foto a sinistra il JPEG produce una perdita di qualità che si manifesta uniformemente in tutta l’area dell’immagine, con maggiore evidenza ai bordi dei caratteri ma senza alcun collegamento al loro colore.
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Verrebbe spontaneo pensare di poter risolvere il problema aumentando la risoluzione del sensore, quindi cambiando modello di fotocamera. Purtroppo ciò non è risolutivo, in quanto l’inconveniente è, come vedremo nel prossimo paragrafo, prodotto da una caratteristica dello schema con cui sono disposti i pixel sul sensore, indipendente quindi dalla quantità dei pixel stessi. È vero che al pari delle altre variabili (rapporto di ingrandimento, contrasto del soggetto, schema di illuminazione, ecc.), una maggiore risoluzione riduce il problema, ma non lo risolve.
Cosa accade infatti aumentando la risoluzione? Si ha a disposizione un maggior numero di pixel, che disegnano meglio i contorni del soggetto, tutti i contorni. Quindi anche quelli degli altri colori. Si ripropone quindi una differenza di nitidezza relativa fra le diverse parti dello stesso soggetto, che quindi riproduce tutti gli effetti precedentemente rilevati, senza variazioni.
L’unico miglioramento si ha quando il rapporto di ingrandimento in output rimane identico e, quindi, più pixel significano maggior risoluzione, che risulta quindi sufficiente per il colore che genera il problema, ma è sovrabbondante per gli altri.
In ogni caso questo non è un buon modo di procedere: l’aumento indiscriminato della risoluzione porta a un maggior numero di pixel complessivi, che possono risultare troppi per la risoluzione richiesta in stampa (si veda a questo proposito l’eXperience “Produrre foto di qualità per la stampa tipografica” basato sulle linee guida di TAGA Italia). In questo caso si rende necessario un ricampionamento verso il basso (downsampling), con l’applicazione di un algoritmo che in alcune situazioni potrebbe anche evidenziare maggiormente il problema.
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Ecco il confronto dei due file test ottenuti con la D3x (in alto) e la D700 (in basso) con due visualizzazioni a schermo differenti:
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a sinistra ambedue al 100%
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a destra rispettivamente al 200% e 300%, a causa della differenza del numero di pixel, per ottenere la stessa dimensione lineare del soggetto.
Come si vede dalle immagini il problema sussiste anche con la D3x, fotocamera la cui qualità è al disopra di ogni sospetto. Come si vedrà fra poco è lo schema Bayer che produce questo problema.
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Ecco una simulazione di lavoro: i due scatti sono stati utilizzati per ottenere una dimensione A3 (doppia pagina su rivista) con lato maggiore portato a 42 cm e risoluzione a 300 pixel per pollice. Il file della D3x è stato ricampionato verso il basso, mentre quello della D700 verso l’alto. Dopo il ricampionamento è stata applicata una minima maschera di contrasto in Photoshop.
Come si vede la maggiore risoluzione della D3x aiuta nel minimizzare il problema, ma non lo risolve, in quanto vi è sempre una minima differenza del font rosso rispetto agli altri, visibile anche nel confronto con l’etichetta dell’altra bottiglia.
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La causa non è un difetto ma una caratteristica del sensore Bayer
Il sensore più usato nelle fotocamere digitali è chiamato Bayer, dal nome dell’inventore che depositò il brevetto nel 1976.
Lo schema del sensore prevede una matrice di fotodiodi quadrati con un filtro applicato su ognuno per selezionare i colori fondamentali: rosso (Red), verde (Green), blu (Blue). La forma dei diodi può anche essere rettangolare, ma questo schema obbliga a una serie di adattamenti in quanto in questo modo la risoluzione, intesa come densità lineare di pixel, è diversa nelle due direzioni: maggiore dove i diodi hanno un lato inferiore, minore dove i diodi hanno un lato maggiore. Questa configurazione potrebbe aumentare il problema, ma lo schema è stato ormai abbandonato da molto tempo per l’uso sulle fotocamere.
Nelle attuali fotocamere ogni diodo dello schema Bayer è quindi quadrato e destinato a diventare un pixel, tuttavia può riprodurre un solo colore del soggetto. L’inventore usò nella stessa matrice di 4x4 diodi due pixel verdi assieme a uno solo blu e uno rosso. Ciò per avvicinare la risposta alla visione umana, la cui curva di risposta al tristimolo è più accentuata per il verde (per approfondimenti si vedano gli eXperience: Dagli Spettri di Luce al Tristimolo a cura di Marcello Melis; l’inizio dell’eXperience Gestione colore e Nikon Capture NX a cura di Guido Bartoli).
Lo schema Bayer si compone di una matrice di pixel quadrata in cui quattro fotodiodi affiancati hanno uno schema in cui due di essi sono filtrati in verde e gli altri due rispettivamente in blu e rosso. Ogni diodo riceve quindi una delle tre componenti fondamentali della luce e ricava l’informazione relativa ai colori misti del soggetto attraverso un’interpolazione dei colori limitrofi data dall’algoritmo di demosaic.
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Come si vede la zona di sensibilità più estesa per l’occhio umano è quella dei coni posti sulla retina e sensibili al verde, che abbraccia in realtà tutto lo spettro, anche se in misura minore al di fuori del verde.
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Per riprodurre un colore misto è necessario eseguire un calcolo matematico utilizzando per ogni pixel il valore del colore registrato grazie al filtro (ad esempio il verde) e interpolando i valori delle altre due componenti (rosso e blu) ottenendoli dai pixel circostanti. Si dà quindi per scontato che il colore del soggetto non cambi troppo bruscamente da un pixel all’altro. L’applicazione dell’algoritmo deve essere effettuata per ogni pixel, quindi nell’esempio precedente anche per i pixel che hanno rilevato solo il blu e il rosso.
Questo algoritmo si chiama demosaic e viene applicato da tutte le fotocamere, anche se in modo diverso a seconda delle scelte tecniche del produttore.
Le fotocamere Nikon beneficiano di una ricerca ai massimi livelli nella formulazione e messa a punto dell’algoritmo di demosaic, che viene applicato direttamente in macchina quando si decide per lo scatto in formato JPEG, mentre quando si scatta in NEF(RAW) l’algoritmo viene applicato da View NX2 o Capture NX2.
Non va sottovalutata l’importanza di questa fase del procedimento fotografico digitale, che è cruciale per la realizzazione dell’immagine finale. Poiché il costruttore di una fotocamera conosce a fondo le caratteristiche del sensore e degli altri componenti (filtri cromatici, IR cut-off, antialiasing; convertitore A/D, ecc.), i migliori risultati di sviluppo del RAW si ottengono in genere utilizzando il programma dedicato dal produttore alle proprie fotocamere.
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Il formato NEF(RAW) acquisisce i dati di luminosità in
arrivo su un diodo e li associa al singolo pixel in base
alla caratteristiche del filtro presente sul sensore.
I colori dei pixel limitrofi contribuiscono a generare il
valore RGB del colore effettivo del soggetto
registrato da quel pixel.
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Nella classificazione di una fotocamera, oltre alla sensibilità generale alla luce, si devono prendere anche in considerazione altri fattori, come la sensibilità relativa alle singole componenti RGB della luce, la quale per il sensore Bayer presenta sempre inevitabilmente un picco per il verde, a causa della presenza di un numero doppio di diodi con questa filtratura.
Ciò pone dei problemi di risoluzione quando, ad esempio, si fotografa un carattere rosso su sfondo nero: i pixel che disegnano il rosso puro sono solo 1/4 del totale. Non aiuta molto l’algoritmo di demosaic, che si trova alle prese con un soggetto molto particolare, in cui 1/4 dei pixel riceve il massimo della quantità di luce, mentre gli altri 3/4 rimangono pressoché a zero. Da qui la presenza di bordi poco incisi nel passaggio fra un colore e l’altro.
Per ovviare al problema si deve ricorrere all’applicazione di una maschera di contrasto selettiva, ovvero tale da agire solo sul canale dove si verifica la perdita di nitidezza.
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