1. G3 스마트폰 카메라 무엇이 좋은가?
2. 사진이 디스플레이에 나오기까지
3. 카메라의 종류와 고르는 법
4. HDR(High Dynamic Range) 사진
저번 시간에는 LG G3 카메라에 대해서 알아봤습니다. 이번에는 우리가 스마트폰 카메라, DSLR, 미러리스, 콤팩트 카메라 등으로 사진을 찍었을 때, 어떤 과정을 거쳐서 우리 눈에 보이게 되는지 알아보려고 합니다.
우리는 사진을 볼 때, 모니터, 노트북, 태블릿, 스마트폰처럼 다양한 종류의 디스플레이로 보고 있습니다. 이들 디스플레이는 해상도 편(모니터의 핵심, 디스플레이의 스펙 따라잡기 – 해상도)에서 알려드린 것처럼 RGB 3가지 Sub Pixel을 통해서 사진을 구성합니다. 그렇다면 카메라의 센서에서도 RGB를 구분해서 빛을 담아야 할 텐데요. 우선 사진을 찍을 때, 빛이 이동하는 경로는 다음과 같습니다.
색재현율편(색재현율편으로 링크)에서도 잠시 이야기했던 것처럼 물체는 자신이 가지고 있는 색깔의 파장만 반사하고 그 외의 파장은 흡수한다고 했습니다. 여기에서도 마찬가지로 장난감 배에서 반사된 빛은 렌즈와 조리개를 통해서 센서까지 이르게 됩니다. 이 빛은 CMOS 또는 CCD라고 하는 카메라 센서에서 빛이 담기게 됩니다. 이 센서의 단위 Pixel은 Display의 Pixel과 조금 다른 모습을 하고 있습니다.
요즘 보통 DSLR에 장착되는 센서는 4K 해상도 이상은 가볍게 찍을 수 있습니다. 하지만 우리는 이해하기 쉽게 이 센서를 8 x 8 해상도라고 생각해 보겠습니다. 카메라 제작 업체별 센서의 Pattern은 조금씩 다를 수 있습니다만, 가장 일반적인 Bayer Pattern(코닥이 개발하고, Canon/Nikon/Sony 등에서 채용)을 기준으로 설명드리겠습니다. 아래 그림을 보시는 것처럼 Display panel과 다르게 1픽셀에서는 1개의 컬러만 담을 수 있는 모자이크 패턴을 가지고 있습니다. 그래서 아래 계산처럼 주변의 Color 정보를 보간하여 Display Panel에 재현해냅니다. 예를 들어보면, P1에서 RGB의 data 정보는 어떻게 들어가는지 볼까요?
P3 Red Pixel = Bayer Pattern에서 주변 Red 좌표의 평균= (1,4) + (3,4) + (1,2) + (3,2) / 4
P3 Green Pixel = Bayer Pattern에서 주변 Green 좌표의 평균= (2,4) + (3,3) + (2,2) + (1,3) / 4
P3 Blue Pixel = Bayer Pattern에서 주변 Blue 좌표의 평균= (2,3)
간단히 하나의 예를 더 들어보면, P2 픽셀에서 Red는 (3,4), (3,3)의 평균값이고, Green은 (2,4), (4,4), (3,3), (2,2), (4,3)의 평균값이고, Blue는 (2,2), (4,3)의 평균값이 됩니다. 오랜만에 산수를 했더니 머리가 아프시죠? 이제는 계산 문제 없으니 마음 편히 읽어주세요^^
Bayer Pattern외에 시그마에서 개발한 Foveon 센서가 있습니다. 그 차이는 아래 그림에서 확인할 수 있으며, Foveon 센서는 하나의 픽셀에서 3가지 컬러를 모두 추출해낼 수 있으며, 그 색감이 우수하다고 합니다. 하지만 Foveon 센서는 제작과정이 복잡하고 높은 가격으로 인해서 Bayer Pattern 센서를 사용하는 경우가 더 많고, Bayer Pattern의 보간 방식도 발전을 거듭하고 있어 Foveon 센서와의 격차를 줄이고 있다고 합니다. 개인적인 생각이지만, 색감은 업체별로 센서에 담긴 정보를 재조합하는 보간 알고리즘에 따라서 같은 물체, 같은 조명에서 찍더라도 조금씩 다르게 보일 수 있으니 선호하는 색감이 나오는 카메라를 구입하면 될 것 같네요.
이상으로, 카메라의 센서에 담긴 정보가 디스플레이에서는 어떻게 표현되는지 설명을 드렸습니다. 다소 생소하기도 하고 계산이 어려웠을 수도 있습니만, 카메라와 디스플레이데 관심이 있다면 상식수준에서 알아두면 좋을 것 같네요.
