Matryca cyfrowa rejestrująca obraz cyfrowy składa się z elementów światłoczułych ułożonych ciasno obok siebie na zasadzie siatki. Każdy punkt matrycy odpowiada za rejestrację tylko jednego koloru (czerwonego, niebieskiego lub zielonego). Każdy piksel kolorowego obrazu cyfrowego składa się z trzech składowych koloru: czerwonego, zielonego i niebieskiego, matryca w jednym punkcie rejestruje tylko jedną składową, dwie pozostałe muszą zostać uzupełnione, do uzupełniania brakujących wartości wykorzystywane są tzw. algorytmy demosaicingu. Działają one na zasadzie interpolacji (uśredniania sąsiadujących wartości). Podejście tego typu wiąże się z ryzykiem powstania różnego rodzaju błędów w obrazie (tzw. artefaktów).

 

Rozmycie szczegółów obrazu

Rozmycie szczegołów obrazu spowodowane jest uśrednianiem wartości pikseli przez algorytmy demosaicingu. Najbardziej widoczne rozmycie generowane jest przez  najprostsze algorytmy wykorzystujące zwykłą interpolację liniową(ang. Bilinear Interpolation).  Polega ona na zwykłym uśrednieniu wartości występujących w sąsiednich pikselach, bez rozpoznawania czy przykładowo dane piksele tworzą krawędzie czy też nie. Prowadzi to do rozmycia krawędzi i widocznego spadku jakości zdjęcia. Na szczęście algorytmy tego typu stosowane są bardzo rzadko.

Przykład rozmycia szczegółów obrazu spowodowane algorytmem demosaicingu (po prawej stronie)

Przykład rozmycia szczegółów obrazu spowodowane algorytmem demosaicingu (po prawej stronie)

Przekłamane kolory

Innymi często spotykanymi artefaktami wystepującymi na zdjęciach cyfrowych są przekłamane kolory (ang. False color effect). Artefakt ten najczęściej uwidacznia się wzdłuż krawędzi obiektów, gdzie mają miejsce nagłe lub nienaturalne zmiany w kolorach. Rezulatatem powstawania tego typu błędów jest przyjęcie złego kierunku interpolacji na krawędziach obiektów.  Artefakty tego typu występują również najczęściej po użyciu algorytmów wykorzystujących prostą interpolację liniową, istnieją na szczęście bardziej zaawansowane metody które nie generują tego typu błędów

Przykład przekłamanych kolorów spowodowanych przez algorytm demosaicingu

Przykład przekłamanych kolorów spowodowanych przez algorytm demosaicingu

Efekt mory

Brak uwzględnienia zależności pomiędzy kanałami kolorów podczas uśredniania wartości prowadzi do efektu przekłamanych kolorów. Kumulacja tego błędu prowadzi do powstania efektu Mory (ang. Moire effect). Jest on szczególnie powszechny we wzorzystych partiach zdjęcia (tkaniny, faktury itp.) gdzie dopasowane, szczegółowe wzory nakładają się na siebie.

Przykład efektu mory spowodowanego przez algorytm demosaicingu

Przykład efektu mory spowodowanego przez algorytm demosaicingu