Mi si e' scaldato il pixel...

Quando abbiamo a che fare con lunghe esposizioni, ma veramente lunghe...parlo di minuti, i sensori digitali soffrono di un problema che l'ormai quasi dimenticata pellicola neanche si sognava: rumore termico e pixel caldi (dall'inglese: hot pixels).

Il rumore termico non e' diverso dal rumore agli alti iso, si manifesta con le stesse caratteristiche ed e' efficaemente trattato dagli algoritmi di riduzione del rumore, seppur con un po' di perdita' di nitidezza nella foto. Si manifesta pero' anche a ISO bassi, ISO 100 per intenderci. Piu' e' alta la temperatura ambiente, e quindi quella del sensore, piu' rumore termico troveremo nei nostri scatti. Poco male...e' comunque gestibile.

Altra storia sono i pixel caldi. Questi dipendono dal fatto che, all'interno della matrice dei pixel, ve ne sono un certo numero un po' difettosi. Rispetto alla media degli altri saturano (diventano bianchi) molto prima: il risultato e' un bel pixel che spunta, letteralmente, come un faro nella notte.

Uno? Beh no, di solito sono di piu' e sempre gli stessi. Quanto dipende in pratica dalla qualita' costruttiva del sensore. Una manciataa di pixel qua e la non sono un problema da togliere con il timbro clone...ma non tutti i sensori sono cosi' gentili, e quindi adatti alla fotografia nottruna.

In questi mesi ho provato in condizioni di lunghe esposizioni tre fotocamere: Canon EOS 5D MKII, Canon EOS 7D e Panasonic Lumix GH2.

I primi due, in quanto ad hot pixel hanno un comportamento veramente ottimo, quasi inditinguibile l'uno dall'altro nonostante la differenza di taglia e, per la verità la 7D riesce a battere la 5D. Proprio ad andarli a cercare, si trovano giusto una manciata di hot pixel, una decina su tutto il fotogramma per la 5, un paio per la 7.

Il sensore della Panasonic e' invece un vero disastro: quasi inutilizzabile in queste condizioni. Basta osservare gli scatti sottostanti per capire di cosa parlo (sono ritagli al 100% di un pezzo di fotogramma)

Dettaglio al 100% - Canon EOS 5D MKII - 600 Sec. (10 Minuti) ISO 100

Dettaglio al 100 % - Panasonic GH2 - 60 Sec. (1 Minuto) ISO 160

Peccato visto che in condizioni "piu' normali" la Panasonic è un'ottima macchina ed il suo sensore si comporta mediamente molto bene.

Brrrrrrr...che caldo! (?)

Ultimamente mi sto dilettando di esposizioni lunghe. Per registrare le tracce stellari nella fotografia notturna la tecnica migliore e' eseguire molti (anche decine) scatti da molti minuti.

Le tracce stellari sono uno dei campi in cui il digitale ci ha un po' complicato la vita: niente difetto di reciprocita'...batterie che finiscono e...sensori che si scaldano.

Perche' molti scatti e non uno solo lungo? Beh perche' la cattura della luce di un sensore e' lineare: tanto piu' tempo tanta piu' esposizione, con la pellicola non era cosi' (per il difetto di reciprocita' appunto), ma con il digitale se lo scatto e' troppo lungo si sovraespone.

Pero' c'e' Photoshop, fondere molte immagini per "sommare" le tracce e' banale. Gli scatti devono pero' essere continui, altrimenti si vedono degli spazi vuoti nelle tracce, e si notano davvero moltissimo!

Secondo problema: le batterie, il sensore che registra in continuo consuma, e molto. Nella mia esperienza un' esposizione di due ore (12 scatti da 10 minuti) consuma poco meno di meta' delle due batterie di un battery grip della 5D MKII a una temperatura ambiente di 2-3 gradi sopra lo zero. Quindi si hanno circa 4 ore di autonomia.

Terzo problema: Nelle lunghe esposizioni, il sensore, sotto tensione, si scalda. Quanto si scalda? Abbastanza da creare problemi? Quanto lungo può essere uno scatto prima che il sensore diventi troppo caldo e rischi di creare problemi al funzionamento della fotocamera?

Cercando in rete e sul manuale non é che si trovi molto e, castronerie a parte (ne accenno alla fine), ho trovato giusto un paio di cose interessanti:

Un'intervista del 2008 a Masaya Maeda, pezzo grosso di Canon:

Are there any issues with the sensor 'heating up' when shooting extended movie clips?

"We don't have that problem with heating because power consumption is very low in our newly developed sensors. There is no impact on stills image quality even after shooting extensively in movie mode."

Da cui si deduce che in Canon non sono preoccupati dal calore durante la ripresa video (e quindi neanche per le lunghe esposizioni si direbbe).

Un'altra cosa interessante viene da un forum di appassionati di fotografia astronomica, per loro il rumore termico nelle lunghe esposizioni é una piaga, in cui scopro che Canon registra nei dati exif il valore misurato da un sensore di temperatura (che si può chiamare in modo meno altisonante termometro) posto nel processore...cioé abbiamo un termometro attaccato al sensore e neanche lo sapevo.

E qui viene fuori il fisico che é in me: posso vedere che cavolo succede al mio sensore e trarmi le conclusioni da solo!

Primo esperimento, se cosi' si puo' chiamare: Recupero i RAW degli scatti di una foto fatta qualche sera fa. Ventuno scatti da sei minuti ciascuno, nessuna pausa tra gli scatti, il sensore non ha certo tempo di raffreddarsi da solo. Temperatura ambiente molto fredda, circa 3 gradi quando ho cominciato, ma poi e' scesa. Il primo scatto ha misurato 18 gradi, la macchina era dentro la valigia tenuta fino a quel momento piu' o meno proprio a quella temperatura. Quello che si vede nel grafico che riporta le temperature e' interesante: la temperatura sale subito a circa 23 gradi, ma poi dopo il sesto scatto diminuisce. Quasi sicuramente la macchina ha avuto il tempo di raffreddarsi a contatto con l'aria fredda, e la temperatura dell'aria ha continuato ad abbassarsi. L'ultima foto ha registrato una temperatura di 17 gradi, dopo due ore di esposizione pressoché continua...

Temperatura del sensore in funzione del tempo di esposizione, temperatura ambiente attorno ai 3 Gradi Centigradi

Secondo Esperimento. Il primo non e' un gran esperimento, lo ammetto, ma quando ho fatto quegli scatti non immaginavo certo di usarli in questo modo. Non ho quindi registrato la temperatura ambiente che, pergiunta, non era neanche costante.

Ho deciso di fare quindi un esperimento in condizioni più controllate e, verosimilmente piu' pericolose per il nostro costoso sensore: Un'ora di scatti in un ambiente a temperatura mantenuta costante a 21 gradi centigradi. La macchina si e' scaldata progressivamente seguendo un bell'andamento logaritmico (molto velocemente all'inizio e poi sempre più lentamente). L'ultimo scatto ha registrato la temperatura di 38 gradi. Caldo, certo, ma non abbastanza da nuocere all'elettronica. Sicuramente pero' andremo incontro a rumore termico in quantità.

Temperatura del sensore in funzione del tempo di esposizione, temperatura ambiente 21 Gradi Centigradi

Concludendo:

Questo studio di termodinamica non e' certo a al livello (ne altrettanto divertente) dello studio sul Tacchino Sferico del Prof. Sentimento Cuorcontento, ma si fa quel che si può (la foto sui chiodi del Professore e' mia NdR). Se qualcuno ha voglia di fare lo studio per bene, con più temperature di partenza, ben venga (e mi mandi il link a ai risultati grazie) noi ci accontentiamo di aver imparato che:

1) Se la temperatura e' bassa, tipica notte invernale, non ci dobbiamo affatto preoccupare del calore. La machina si raffredderà. Anzi, attenzione a non farle subire sbalzi termici riportandola al caldo troppo in fretta!

2) A temperature medie (primaverili) la macchina si scalda, ma abbastanza lentamente e qualche ora di esposizioni multiple non dovrebbero essere un problema. 

Certo quanto detto vale per la 5D MKII, altre macchine si possono comportare diversamente...

E a temperature piu' alte? Vedremo...

Come si pulisce un sensore

Come ho già ricordato, MAI pulire un sensore con i materiali e le procedure validi per le lenti.

Sensor Swab della
VisibleDust

Non so quale sia la procedura migliore in assoluto per pulire un sensore, posso dire pero' che io uso i sensor swab della VisibleDust. In pratica sono dei bastoncini opportunamente sagomati, ricoperti con un panno morbidissimo su cui si deposita prima dell'uso una goccia di un opportuno liquido che evapora velocemente senza lasciare nessun residuo.

Per usarli:  Scegliete lo swab adatto al vostro formato di sensore e seguite SCRUPOLOSAMENTE le istruzioni del produttore.

Una nota aggiuntiva: per minimizzare il problema dello sporco, tenete puliti la camera dello specchio e i tappi posteriori delle ottiche. Se decidete di pulire il sensore fatelo in un ambiente pulito e ben illuminato e, per banale che possa sembrare, prima spazzolatevi i capelli e lavatevi la faccia onde evitare di essere voi una sorgente di polvere! Meglio ancora, per i capelli usate una cuffia per la doccia...

Non siate maniacali su questa cosa, qualche granello di polvere raramente si vede in foto, e se si vede e' quasi sempre facilmente spuntinabile con il vostro programma preferito di fotoritocco.
Quindi tranne viaggi nel Sahara o cambi ottica sulla spiaggia (questo se non c'e' in ballo il Pulitzer non fatelo), pulire il sensore più di una volta l'anno e' probabilmente eccessivo.

Ma le fotocamere vedono a colori?

Canon EOS 5D MKII - EF 24-105 F4L @ ISO 200

Risposta: si é ovvio, che domande fai? Zillioni di fotografie a colori e non sei ancora convinto che le fotocamere vedano i colori? Giusto certo. É evidente, le fotocamere vedono i colori. Dovevo porre la domanda in modo diverso: I sensori vedono i colori?


Risposta: No.


Come no? Se le fotocamere vedono i colori anche i sensori lo fanno. É ovvio. Beh mica tanto.


I sensori, sia i CCD che i CMOS, sono dei dispositivi elettronici composti da un elevatissimo numero di fotodiodi che producono una tensione elettrica quando vengono colpiti dai fotoni che compongono la luce da cui sono illuminati.


Più luce, più fotoni, più tensione.


Un dispositivo detto convertitore Analogico/Digitale prende il segnale analogico (la tensione) in uscita dal sensore e lo converte in un numero. Questo numero rappresenta l'intensità luminosa della luce ricevuta. In una conversione a 8 bit, 0 é nero, 255 bianco, in mezzo grigio.


Cosa c'entra il colore della luce con tutto questo? Nulla. l'intensità misurata é la stessa indipendentemente dal colore della luce incidente. Viene registrata un'unica informazione, l'intensità. Non la frequenza e, quindi, non il colore.


Ma allora?


Beh, ovviamente c'é il trucco. Tutti sappiamo cosa succede se facciamo passare un raggio di luce bianca attraverso un prisma di vetro ottico: La copertina di "The dark side of the moon". Ovvero i raggi luminosi possono essere scomposti nelle loro componenti colorate. É vero anche il viceversa e ormai tutti sappiamo che esistono dei colori primari che, mescolati opportunamente, ci permettono di ottenere qualsiasi colore vogliamo.


Questi sono il Rosso, il Verde ed il Blu.

Il filtro di bayer


Se facciamo passare un raggio di luce colorata attraverso un vetro rosso, solo la sua componente rossa lo attraverserà. Idem per vetri  verdi e blu.

Il filtro di Bayer. Notate come il verde compaia all'incirca il doppio di rosso e blu

L'idea che ebbe un certo signor Bayer fu di anteporre al sensore una lastrina di vetro colorata, dove davanti a ogni fotodiodo del sensore si trovasse un vetrino di colore diverso. Rosso, Verde o Blu. Quindi un fotodiodo posto sotto  il vetrino rosso registra solo la parte rossa della luce incidente e così via per quelli sotto il vetro verde o blu.


In figura si può vedere un esempio di questo filtro per un ipotetico sensore con 10x13 pixel. Già perché ognuno di questi fotodiodi é proprio un pixel del nostro sensore, proprio quelli che contano tanto nelle brochure pubblicitarie delle nostre agognate fotocamere. É interessante notare come in un sensore i pixel che vedono il verde sono il doppio di quelli che vedono il rosso o il blu.


Detto chiaro, una macchina con 12 MegaPixel ne vede 6 verdi, 3 rossi e 3 blu. Le componenti cromatiche che mancano a ciascun pixel vengono ricostruite matematicamente a partire dai pixel vicini.


Per vedere come si ottiene un'immagine a colori da un sensore che vede solo in bianco e nero con anteposto questo filtro, che chiameremo di Bayer, la cosa migliore é un bell'esempio.

Un esempio

Supponiamo che il nostro sensore, dall'altissima risoluzione di 0.00013 mega pixel, venga usato per riprendere la bandiera italiana rappresentata in figura.

Il nostro soggetto di esempio

Ora sovrapponiamo il filtro di Bayer all'immagine. Vediamo cioè l'immagine come la vede il sensore. E la cosa si fa già interessante. Come vedete la parte rossa della bandiera ha solo tre pixel illuminati, quella verde ben nove. Il bianco li ha tutti. Il rosso é stato particolarmente sfortunato. La parte rossa della bandiera ricopre un'area con solo tre pixel sensibili al rosso.

Immaginate di essere il sensore, state osservando il soggetto attraverso il filtro e così è come vedete la bandiera

Ora però abbiamo detto che il sensore registra solo le luminosità assegnando a ogni pixel un valore tra 0 e 255 ( nella nostra conversione a 8 bit ). Quindi il sensore vede la nostra bella bandiera colorata come nell'immagine sottostante.

O meglio, la vedete così, ricordate che il sensore vede solo la luminosità. Per comodità ho riportato in ogni casella il valore di luminosità rilevato.

Eh eh visto che dopotutto la fotocamera vede in bianco e nero?

La demosaicizzazione

Il procedimento che ci permette di calcolare le componenti cromatiche RGB di ciascun pixel dalla conoscenza dei soli valori di luminosità e della geometria del filtro é noto come demosaicizzazione.


Per comodità, in figura, sono riportati i valori di luminosità registrati per i singoli pixel abbinati al colore del rispettivo filtro. Li useremo, insieme con un semplice algoritmo di demosaicizzazione per ricostruire la nostra immagine a colori.

La matrice del filtro con le luminosità rilevate.

L'algoritmo

Il succo di un algoritmo di demosaicizzazione risiede nel fatto che é ragionevole presupporre che il colore di un pixel sia fortemente legato a quello dei pixel adiacenti. Questo é sicuramente vero nelle aree con campitura uniforme, ad esempio il petalo di un fiore; é meno evidente e più problematico vicino al bordo di una figura o con figure aventi trame molto fitte.


In sostanza comunque quello che si fa é, per ogni pixel, determinare le componenti mancanti ricavandole da quelle presenti nei pixel adiacenti.


É possibile inventarsi ogni sorta di algoritmo matematico per calcolare le componenti che ci servono, e nel tempo le case produttrici di sensori hanno investito molto tempo e denaro nel migliorare la matematica e gli algoritmi atti a questo scopo. Una semplice ricerca in letteratura mostra decine di pubblicazioni sull'argomento.


Noi useremo l'algoritmo più semplice che possiamo trovare, e che tutti hanno avuto modo di conoscere e usare in vita loro.  La media aritmetica.


Molto semplicemente, per ogni pixel ricaveremo i valori dei canali Rosso, Verde e Blu dalla media aritmetica dei valori misurati dai pixel immediatamente adiacenti del colore primario che ci interessa. Con un'unica avvertenza: terremo per buono, senza mediarlo, il valore del canale misurato per il colore del pixel che stiamo valutando.


In altri termini, se il pixel che stiamo valutando é uno di quelli "rossi", con valore di luminosità ad esempio di 127, per il canale Rosso terremo buono il valore di 127, senza guardare quelli adiacenti.

I valori calcolati come esempio per alcune caselle

Nell'immagine sovrastante abbiamo ricavato come esempio i valori della terna RGB per una manciata di pixel. Giusto come esempio calcoliamo i valori per un paio di questi, in particolare per i pixel della riga 3, colonne 2 e 3.


Riga 3 colonna 2. É un pixel rosso, il cui valore é 127. i pixel verdi adiacenti sono 4, tutti con valore 127. La media per il verde sarà quindi 127. I pixel blu sono 4, di cui tre con valore 127 e uno con valore 0. La media sarà quindi 95.2, che arrotondiamo a 95 dato che solo valori interi sono ammessi.


Ricapitolando abbiamo: R: 127; G: 127; B: 95


É un grigio sporco, un po' diverso da quello nell' immagine di partenza che era un grigio medio con tutti e tre i valori a 127.


Riga 3 colonna 3. É un pixel verde, il cui valore é 127. I pixel rossi adiacenti sono 2, uno con valore 127 l'altro 0. La media per il rosso sarà quindi 63. I pixel blu sono 2, anche loro con valori 127 e 0. La media per il blu sarà 63.


Ricapitolando abbiamo: R: 63; G: 127; B: 63


Questo é un verde un po' spento. Non il bel verde della bandiera, ma comunque un verde.


Notiamo come entrambi i pixel, nell'immagine con i soli livelli di luminanza siano stati misurati come grigio medio a valore 127. L'informazione sul colore deriva dalla conoscenza della geometria del filtro di Bayer e da nient'altro.



Proseguendo con l'esercizio otterremmo infine l'immagine riportata sotto.

L'immagine demosaicizzata. Sorpresa, non molte caselle hanno mantenuto il colore originale

L'immagine demosaicizzata, pur rispecchiando l'originale, presenta molti pixel con falsi colori nonché una notevole perdita di "dettaglio" dovuta al fatto che i colori debordano gli uni sugli altri rendendone sfumati i contorni. Questo, insieme ad altre simpatiche conseguenze, é proprio quello che succede con immagini reali. Questa perdita di dettaglio é ad esempio uno dei motivi per cui necessitiamo sempre di applicare una maschera di contrasto all'immagine digitale per "recuperare" la nitidezza.


Tenete comunque conto che su una stampa, un dettaglio di 13x10 pixel é veramente minuscolo (0.7 x 0.5 mm per un file di una 5d MK II stampato su un foglio 20 x 30 cm), ma se ingrandirete sufficientemente i vostri scatti, quando noterete degli artefatti del genere, non date la colpa all'ottica!


Abbiamo certamente scelto l'algoritmo più semplice a scopo didattico, algoritmi più complessi portano a risultati migliori, ma non potremo mai del tutto ovviare ai problemi che la demosaicizzazione porta con se, per così dire, da progetto, quali una certa perdita di definizione e di fedeltà cromatica.


Ci sarebbero molte cose da aggiungere a questo discorso, che purtroppo peró é diventato fin troppo lungo. L'unica cosa che é doveroso spiegare é il perché nel filtro di Bayer il verde abbia un peso doppio rispetto agli altri. Semplice, é il colore che i nostri occhi vedono meglio e su cui notano maggiormente le differenze tonali. In fondo ci siamo evoluti per distinguere prede e predatori in mezzo alla vegetazione.

Stella stellina, la notte si avvicina....

...o anche: La panasonic GH2 e il problema degli hot pixels.

Su vari forum di discussione, ed anche dal sottoscritto sigh, e' stato immediatamente notato che la fotocamera in questione (peraltro ottima) presentava un fastidiosissimo problema con i file raw. In pratica una costellazione di hot pixel verdi, evidentissimi sviluppando il file, nel mio caso da iso superiori a 400 che mi ha costretto a salti mortali in postproduzione per ottenere foto accettabili anche da scatti ben esposti. Per avere un'idea del problema ecco qui un darkframe a 6400 iso.



La cosa che mi e' apparsa chiara dopo qualche prova era che si trattasse di un problema squisitamente software, tant'e' che non ho riportato indietro la macchina al fotonegoziante per una sostituzione.
Le buone notizie sono due. La prima e' che avevo ragione, la seconda e' che oggi e' uscita la Release Candidate 1 di Adobe Lightroom 3.4, il quale, anche se non specificato nelle release notes, risolve il problema, come si vede nel file sottostante, che e' lo stesso raw presente qua sopra ma processato dal nuovo Lightroom.



Ora, per quanto mi riguarda, questa macchina e' un vero gioiello.

02/05/2011 - Aggiornamento: Adobe ha recentemente rilasciato la versione definitiva di Lightroom 3.4. Dopo averla provata sui file incriminati posso confermare che il problema è risolto.

Pulito!

Per fortuna che pulire un sensore non è più complicato come ai primi tempi del digitale (la prima volta che lo feci con una 300D dovetti poi mandarla in assistenza...ma ero giovane ed inesperto). Per pulire l'immondezzaio descritto qui Sono bastati dieci minuti, un sensor swab della VisibleDust e qualche goccia dell'opportuno liquido. Magia...sensore pulito.

Per la verità una piccola macchia è rimasta, ma chissenefrega, come ho detto, non sono mai riuscito ad avere quel sensore perfettamente pulito, ed una macchia appena visibile ad f/22 non si vedrà mai in una foto. Inutile preoccuparsene.

Schifezze...

...sul sensore. Qualcuno mi dovrà spiegare un giorno perchè il sensore di alcune macchine fotografiche tende a sporcarsi più che quello di altre. Tipo: Non sono mai riuscito ad avere il sensore della Leica M8 perfettamente pulito, mentre il sensore della Panasonic G1 e' praticamente sempre immacolato. E il secondo quando cambio le lenti è esposto, senza neanche le tendine dell'otturatore a proteggerlo!

Si va bene, uno e' un CCD, l'altro un CMOS, il secondo ha il dispositivo di vibrazione ad alta frequenza, il primo no, ma non credo che questo basti a spiegare la cosa. Insomma, il sensore della 5d MkII ha tutte le carattteristiche di quello Panasonic, ed e' pure coperto dall'otturatore. Eppure si sporca spesso, ma niente, e dico niente che io abbia usato per fotografare si riduce in sei mesi (data dell'ultima pulizia) come quello della M8 riprodotto nella foto! E no, non ho cambiato ottiche nel mezzo del deserto durante una tempesta di sabbia.