Hasta no hace tanto, los filtros AA (Anti-Aliasing) eran unos desconocidos para muchos fotógrafos, a pesar de ser un elemento indisociable a los sensores de imagen. No fue justamente hasta su progresiva eliminación que salieron a la palestra, y desde entonces han dado mucho de qué hablar.

El proceso de muestreo digital y sus límites

Empecemos, no obstante, por el principio. ¿Por qué ha sido necesaria –en la mayoría de los casos– la utilización de un filtro AA en las cámaras fotográficas? La clave está en el proceso de muestreo. Los sensores digitales, tal como explicamos en Sensores de imagen – Introducción, realizan un proceso de conversión analógico-digital (A/D) para obtener unos valores digitales –bits– a partir de la cantidad de luz que incide en cada uno de sus fotodiodos. Este proceso consta de dos etapas. La primera es la de muestreo, mediante la cual obtenemos un «tiempo o espacio discreto» a partir de una señal continua en el tiempo o espacio. La segunda etapa es la de cuantificación, por la cual se asigna un «valor discreto» a partir de una señal que originalmente podía tomar cualquier valor.

El parámetro clave de la etapa de cuantificación es el número de bits con los que trabaja el conversor A/D; cuanto mayor sea este número, mayor será la capacidad de discernir entre dos valores diferentes y mayor será también el número total de valores posibles con los que se podrá trabajar. Como ya vimos en Sensores de imagen – Bits y colores y Sensores de imagen – Bits y ficheros, este número determinará, pues, aspectos como la gama tonal o el margen dinámico –hasta cierto punto–.

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Proceso de muestreo

La etapa o proceso de muestreo viene determinada principalmente por la denominada frecuencia de muestreo, que puede ser aplicada tanto en tiempo como en espacio. En el caso que nos ocupa, tenemos dos tipos de muestreos. El muestreo temporal, que ocurre dentro de cada uno de los conversores A/D en el momento de «transformar» la señal de los fotodiodos –proporcional a los fotones incidentes– y el muestreo espacial, que se deriva del hecho de muestrear la «imagen» fotografiada con cada una las señales provenientes de los fotodiodos repartidos por la superficie del sensor de imagen digital. No obstante, este muestreo espacial no puede realizarse de cualquier forma, mas deben respetarse ciertas limitaciones. En efecto, la frecuencia de muestreo utilizada no debe ser menor que dos veces el ancho de banda de la señal original, algo que se deriva del conocido como teorema de muestreo Nyquist-Shannon de la teoría de la información y que se aplica comúnmente en procesado de señal.

¿Cuáles son los parámetros que determinan este ancho de banda? El ancho de banda viene determinado por las frecuencias mínima y máxima de la señal original a muestrear, es decir, la señal generada por los fotones que han incidido en cada uno de los fotodiodos del sensor. Así pues, si la escena a fotografiar dispone de un patrón repetitivo cuyo factor de repetición –frecuencia– es muy elevado, hablaremos de una señal original con una frecuencia máxima elevada y, por tanto, con un ancho de banda grande. La clave es que el patrón de la futura imagen sea repetitivo; si no hay repetición, no podemos hablar de frecuencia, y por tanto no supone un problema para el proceso de muestreo.

El aliasing y el efecto muaré

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Efecto muaré

Si nuestra frecuencia de muestreo espacial es inferior a dos veces la frecuencia máxima de este patrón repetitivo incurriremos en los que se conoce como aliasing. Este efecto puede provocar distorsiones y artefactos en la imagen final, pues una frecuencia de muestreo insuficiente puede hacer indistinguibles dos señales originalmente diferentes, lo que da lugar al conocido patrón de muaré –del francés moiré, un textil en seda con apariencia ondeante–. Un ejemplo típico son las líneas de ladrillo paralelas de la pared de un edificio o las finas líneas de una camisa.

¿Qué determina pues nuestra frecuencia de muestreo espacial en el sensor de imagen? El píxel pitch, es decir, la separación entre dos píxeles equivalentes. En efecto, la frecuencia de muestreo espacial vendrá determinada por la inversa del píxel pitch, que deberá ser –al menos– dos veces mayor para evitar aliasing. Cuanto menor sea la separación entre píxeles, mayor será la frecuencia espacial, y mayor la capacidad de reproducir patrones repetitivos sin reproducir efectos no deseados. El píxel pitch guarda relación directa con la resolución del sensor definida en número de píxeles. En efecto, cuanto mayor sea la resolución del sensor, mayor será el número de fotodiodos, mayor la cantidad de píxeles y, por tanto, más pequeña la separación entre los estos.

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Píxel pitch (sensor con filtro CFA)

Resolución y píxel pitch

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Arquitectura del sensor X-Trans © Fujifilm

Pese a que resolución y píxel pitch –y, por tanto, la frecuencia de muestreo espacial correspondiente– están directamente relacionados, la relación exacta depende de la arquitectura del sensor. No es lo mismo tratar con un sensor monocromático –donde el píxel pitch viene determinado básicamente por la separación de dos píxeles contiguos–, que trabajar con sensores con filtros de color o CFA –ver Sensores de imagen – Filtros y colores–, donde el píxel pitch dependerá de la distribución específica del filtro de color utilizado: pauta de Bayer, arquitectura X-Trans, etc. De hecho, fueron estos últimos sensores X-Trans de Fujifilm los que popularizaron la eliminación de los filtros AA para poder aumentar la resolución efectiva de los sensores. Pero de eso ya hablaremos en nuestra próxima entrega…

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