zsperko írta:Csak a pontosság kedvéért, szerintem ha a csillag képe egy Bayer-mátrixra esik, és kidobjuk az R és B pixel értékeket, akkor még marad 2db G pixelünk, tehát csak felezzük az elméleti végeredményt, és ugyanez a helyzet, ha sok-sok pixelre esik a csillag képe. Tehát csak a fele információ vész el. Ezzel pedig már meg is kaptuk a választ, hogy az interpolációval kapott (R,G,B) értékek G komponenseit összesítjük akkor az közelebb áll a valósághoz, mintha megfeleznénk.
Abban igazad van, hogy a két G pixel miatt elméletileg csak feleződne a végeredmény, azonban az a helyzet, hogy alkalmazott rawtran csak az egyik pixel (G1 vagy G2) értékét, vagy mindkettő átlagolt értékét veszi csak figyelembe az átalakításkor. Ezért írtam negyedelésről.
Továbbra sem látom be, miért lenne ugyanaz a helyzet a négy pixeles (egy Bayer-mátrixos), és a sok-sok pixeles eset esetén. Az igaz, hogy mindkét esetnél ugyanúgy negyedelődik (vagy feleződik, mindegy) az információ, de figyelembe kell venni a korong geometriai helyzetét is:
- míg a második, azaz a sok-sok pixeles esetben mindegy, hová esik a leképezett csillagkorong, egy pixellel, vagy tized-, századpixellel odébb, a kellő számú képelem miatt az eredmény nagyon kis mértékben fog csak változni,
- addig az első esetben, amikor a leképezett csillagkorong túl kicsi, a számított eredméynt nagyon befolyásolja, hogy centroid hová esik: a két zöld pixel valamelyikére, vagy a kék, vörös pixelre, vagy ezek határára. Más szavakkal, itt a mérendő pixelek számához viszonyítva nagyon rossz lesz a mintavételezés pontossága.
Az interpoláció esetében még elfogadnám, hogy alkalmazott algoritmus a valósághoz közelállóan számítja ki a köztes értékeket, de ha elnézem, hogy egy forró pixel esetében mennyire szétkeni azt, négy forró pixelt generálva...
Végülis - a témát lezárva - azt el tudom képzelni, hogy itt is (interpoláció) hasonló lehet a helyzet: jel/zaj viszonytól függetlenül a nagy csillagkorongok esetében kisebb a hiba, mint a kisebb korongok, ill. a forró pixelek (háttér) esetében.