¿Qué significa mirar un archivo de foto RAW «directamente desde la cámara» raw sin procesar? ¿Cómo los procesadores RAW como Lightroom cambian los archivos después de que se cargan, y los archivos RAW son realmente imágenes? Esas son algunas preguntas que exploraremos en este artículo.
Aplicación DCRAW
Existe una herramienta llamada dcraw que lee varios tipos de archivos RAW y extrae datos de píxeles de ellos. En realidad, es el código original en la parte inferior de una gran cantidad de código abierto e incluso un software comercial de conversión RAW.
Tengo un archivo RAW de mi cámara y he usado dcraw en un modo que le dice que cree una imagen usando valores literales de 16 bits sin escala del archivo. Lo convertí a un JPEG de 8 bits para compartir, usando gamma perceptual (y reducido para subir). Eso se parece a esto:
Obviamente, el resultado es muy oscuro, aunque si tu monitor es decente, puedes ver algún indicio de algo .
Aquí está el JPEG en color fuera de la cámara representado desde ese mismo archivo RAW:
No es totalmente oscuro después de todo. Los detalles de dónde se esconden exactamente todos los datos se cubren mejor con una respuesta en profundidad, pero en resumen, necesitamos una curva que expanda los datos sobre el rango de luces y luces disponibles en un JPEG de 8 bits en una pantalla típica .
Afortunadamente, el programa dcraw tiene otro modo que se convierte en una imagen más “útil” pero aún apenas procesada. Esto ajusta el nivel del negro más oscuro y el blanco más brillante y vuelve a escalar los datos de manera apropiada. También puede establecer el balance de blancos automáticamente o desde la configuración de la cámara grabada en el archivo RAW, pero en este caso, le he dicho que no, ya que queremos examinar el menor procesamiento posible.
Todavía hay una correspondencia de uno a uno entre los sitios de fotos en el sensor y los píxeles en la salida (aunque, nuevamente, lo he reducido para subir). Eso se parece a esto:
Ahora, esto es obviamente más reconocible como una imagen, pero si lo ampliamos (aquí, para que cada píxel en realidad se amplíe 10 ×), vemos que todo es … dotty:
Matriz de filtros de color
Esto se debe a que el sensor está cubierto por una matriz de filtros de color : pequeños filtros de colores del tamaño de cada fotosita. Debido a que mi cámara es una cámara Fujifilm, usa un patrón que Fujifilm llama «X-Trans», que se ve así:
Hay algunos detalles sobre el patrón en particular que son interesantes, pero en general no son muy importantes. La mayoría de las cámaras de hoy usan algo llamado patrón de Bayer (que se repite cada 2 × 2 en lugar de 6 × 6). Ambos patrones tienen más sitios de filtro verde que los rojos o azules. El ojo humano es más sensible a la luz en ese rango, por lo que el uso de más píxeles permite más detalles con menos ruido.
En el ejemplo anterior, la sección central es un parche de cielo, que es un tono de cian: en RGB, eso es mucho azul y verde sin mucho rojo. Así que los puntos oscuros son los sitios de filtro rojo, están oscuros porque esa área no tiene tanta luz en las longitudes de onda que atraviesan ese filtro. La franja diagonal a través de la esquina superior derecha es una hoja verde oscura, por lo que mientras todo está un poco oscuro, se puede ver el verde, los bloques más grandes de 2 × 2 con este patrón de sensor, son relativamente los más brillantes en esa área.
Entonces, de todos modos, aquí hay una sección 1: 1 del JPEG fuera de la cámara:
… y aquí está la misma área de la conversión de escala de grises rápida anterior. Puedes ver el punteado del patrón X-Trans:
Realmente podemos tomar eso y colorear los píxeles para que los correspondientes a verde en la matriz se asignen a niveles de verde en lugar de gris, rojo a rojo y azul a azul. Eso nos da:
… O, para la imagen completa:
El tono verde es muy aparente, lo cual no es sorprendente porque hay 2½ x más píxeles verdes que rojo o azul). Cada bloque de 3 × 3 tiene dos píxeles rojos, dos píxeles azules y cinco píxeles verdes. Para contrarrestar esto, hice un programa de escala muy simple que convierte cada uno de esos bloques 3 × 3 en un solo píxel. En ese píxel, el canal verde es el promedio de los cinco píxeles verdes, y los canales rojo y azul el promedio de los dos píxeles rojos y azules correspondientes. Eso nos da:
… que en realidad no es tan malo. El balance de blancos está desactivado, pero ya que decidí no ajustarlo intencionalmente, esto no es una sorpresa. Presionar «balance de blancos automático» en un programa de imágenes lo compensa (como habría permitido que dcraw configurara eso en primer lugar):
Los detalles no son excelentes en comparación con los algoritmos más sofisticados utilizados en las cámaras y en los programas de procesamiento RAW, pero claramente los conceptos básicos están ahí. Los mejores enfoques crean imágenes a todo color al ponderar los diferentes valores alrededor de cada píxel en lugar de ir por bloques grandes. Como el color generalmente cambia gradualmente en las fotografías, esto funciona bastante bien y produce imágenes en las que la imagen es a todo color sin reducir las dimensiones de los píxeles. También hay trucos inteligentes para reducir los artefactos del borde, el ruido y otros problemas. Este proceso se denomina «demostración» porque el patrón de los filtros de color se ve como un mosaico de azulejos.
Supongo que esta vista (donde realmente no tomé ninguna decisión, y el programa no hizo nada automáticamente inteligente) podría definirse como la «apariencia estándar estándar» del archivo RAW, lo que terminó con muchos argumentos de Internet. Pero, no existe tal norma, no existe tal regla de que esta interpretación «ingenua» en particular sea especial.
Y, este no es el único punto de partida posible. Todos los programas de procesamiento RAW del mundo real tienen sus propias ideas de un estado predeterminado básico para aplicar a un nuevo archivo RAW en carga. Tienen que hacer algo (de lo contrario, tendríamos esa cosa oscura e inútil en la parte superior de esta publicación) y, por lo general, hacen algo más inteligente que mi simple conversión manual, lo cual tiene sentido porque de todos modos obtienes mejores resultados.
Acerca del autor : Matthew Miller
