Aliasing, Moiré y otros fantasmas.

¿Qué hace el filtro AA?

Cuando en una cámara digital vemos filtro AA, el fabricante se está refiriendo a un filtro paso bajo que pone delante del sensor de imagen, también denominado filtro anti-aliasing. Como todo filtro paso bajo, este filtro impone una frecuencia espacial máxima en la imagen final, y en consecuencia es limitante de la resolución, es decir, de la nitidez. En tratamiento digital de imagen, el filtro paso bajo se implementa haciendo la media de brillo de los píxeles de la máscara. Así un filtro de máscara 3×3 tiene como salida en cada píxel la media de brillo de los 8 píxeles que le rodean junto con la del propio píxel, lo que supone un emborronamiento de la imagen. A la hora de digitalizar, el filtro AA analógico hace exactamente lo mismo, perder nitidez y detalles de la imagen original antes de pasar por el CCD.

Pero, ¿por qué interesa al fabricante reducir la calidad de la imagen de su sensor? Pensemos en que la resolución de una cámara es inferior a la de nuestro ojo, y a continuación pensemos en una señal de muy pequeñas barras verticales blancas y negras, de tal manera que una línea es: blanco, negro, blanco, negro, y así sucesivamente. Nosotros lo vemos así, pero como la cámara tiene menor resolución, será incapaz de registrar todas las barras. Lo que ocurrirá es que, según la frecuencia de muestreo, la señal digitalizada tendrá barras blancas y negras de ancho distinto, dando lugar a frecuencias inferiores a las de la señal original. Es el llamado efecto Moiré o ondas de agua, especialmente molesto cuando se trata de señales de video debido al movimiento de las mismas, pero perfectamente apreciable también en imágenes:

Fuente: Wikipedia
Fuente: Wikipedia

Aunque una pérdida de nitidez no es deseable, en fotografía, para huir de este efecto se ha colocado típicamente el filtro AA en los sensores. En el ejemplo anterior, si la señal de barras no era posible digitalizarla sin este efecto, al poner delante un filtro paso bajo, la imagen pierde toda su nitidez y se convierte en un gris, pero es el máximo rendimiento que podemos sacar a la cámara sin el Moiré.

El filtro paso bajo es esencial en todo sistema de adquisición de imágenes o digitalización de señales. El teorema de Nyquist nos dice que la máxima frecuencia que podemos tener en la señal muestreada es la mitad de la frecuencia de muestreo, toda frecuencia superior presente en la imagen no hace más que emborronar la resolución en altas frecuencias de la señal (aliasing), de ahí la existencia del filtro. Por usar una de las imágenes más famosas en procesado de imagen, tomemos la imagen de Lena:

Lena512
Lena512

Esta es la resolución de imagen que ha logrado la cámara, aceptable para nuestro ojo, pero supongamos que como decíamos antes la cámara tiene mucha menos resolución, por ejemplo una cuarta parte. La adquisición será similar a:

Lena_4_alias
Lena Aliasing

En cambio, si asumimos la resolución de la cámara y pasamos la señal original por un filtro paso bajo antes del CCD, obtenemos mejor calidad (a pesar de menor nitidez):

Lena Antialiasing
Lena Antialiasing

Es por esto que típicamente se ha colocado un filtro anti-aliasing paso bajo delante de las lentes de las cámaras. Sin embargo, a medida que la resolución ha ido aumentando se hace innecesario el filtro, y muchos fabricantes afirman que nos dan la resolución máxima del sensor (eliminando el filtro).

¿Por qué sigue apareciendo el Moiré?

Con resoluciones muy altas (de megapíxeles), podríamos reproducir (imprimir) las imágenes a grandes tamaños sin necesidad de interpolación, porque tenemos muestras suficientes. Lo cierto es que hoy en día, solemos ver las imágenes a tamaños menores de los que permite la resolución de nuestra cámara, no tendremos nunca aliasing. Pero qué pasa con el Moiré, que si bien no aparece a tamaño real, cuando reducimos podemos volver a encontrar el efecto ondas de agua. De ahí que se mantenga en ciertas cámaras el filtro, para eliminar el efecto Moiré.

En conclusión, el Moiré que encontramos en cámaras de alta resolución es consecuencia de la reducción de tamaño, pues en la imagen original no está, y si presicindimos del filtro anti-aliasing podemos elimarlo en postprocesado de imagen con un filtro paso bajo.

 

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