RED verspricht trotz relativ kleiner Sensor-Pixel einen beachtlichen Dynamikumfang von 16,5 Blendenstufen. Umschifft der Dragon-Sensor hier die Gesetze der Physik?
Wie wir schon in unserem Artikel zum Thema "Dynamikumfang und Pixelgröße" am Ende erwähnt haben, scheinen bei RED die Sensoren etwas anders zu ticken, als bei anderen Herstellern.
Zur Erinnerung: Aktuelle Dragon-Sensoren (wie auch die kommende 8K-Weapon) arbeiten mit verhältnismäßig kleinen Senseln (Sensor-Pixeln) . Ein ARRI-Alexa-Sensor besitzt eine Sensel-Kantenlänge von 8,25 µm, was 2.880 Senseln auf Super35mm-Breite (23,6mm) entspricht. Die Sensel eines RED-Dragon Sensors liegen dagegen nur bei knapp 5 µm, womit man auf der gleichen Super35mm Fläche horizontal rund 4.700 Sensel unterbringen kann. Oder in 8K eben auf 41mm volle 8.192 Sensel.
Die ARRI Sensel-Fläche ist also ca 2,7 mal größer, weshalb der FullWell-Wert von RED Sensoren zwingend deutlich kleiner als bei ARRI sein muss. Doch sollten sich die Sensoren ansonsten identisch verhalten, würde der ARRI-Sensor alleine aufgrund der Senselgröße mehr als eine Blendenstufe Dynamik-Vorteil herausholen. Dennoch wirbt RED mit 16,5 Blendenstufen während ARRI nur 14+ angibt. Ist ARRI hier einfach nur bescheiden oder steckt da noch mehr dahinter?
Des Rätsels Lösung dürfte nicht im Dunkeln sondern ein weiteres Mal in den Schatten liegen. Oder genauer gesagt in der Noise-Reduction nach dem Sensor. Dass die angegebenen 16,5 Blendenstufen der RED-Dragon mit einem normalen Sensordesign bei einer Senselgröße von 5 µm kaum zu erreichen sind, vermuten nicht nur die DXO-Labs.
Doch für eine aufwändige Noise Reduction mit Motion Estimation bei 4K-Auflösungen (oder sogar höher) ist viel mehr Rechenleistung notwendig, als man aktuell in den Signalprozessoren einer RED-Kamera kostendeckend verbauen könnte.
Deswegen muss die Kamera sich irgendeines Tricks bedienen, um eine temporale Art der Rauschreduzierung zu ermöglichen. Und das ohne allzuviel Rechenleistung “zu verbraten”. DXO vermutet hierbei ein Zusammenspiel aus Sensor und Signalverarbeitung mit einem relativ simplen Mechanismus. So schätzen die Franzosen, dass der Sensor mit mehrfach höheren Frameraten ausgelesen wird und dann eine einfache temporale Noise-Reduction die Bilder wieder zusammenrechnet.
Einfach gedacht könnte der Trick so funktionieren: Statt einen Sensel für 1/50s auszulesen, liest man diesen z.B. 4´mal direkt hintereinander mit 1/200s aus. Und zwar mit möglichst kleiner Pause zwischen den Messungen. Bildet man nun den Durchschnittswert aus den vier Messungen und multipliziert man diesen Wert wieder mit 4, mittelt sich das Rauschen statistisch gesehen heraus. Solange die Auslese-Verzögerungen nur kurz genug ausfallen kann man im selben Zeitfenster von 1/50s die gleiche Anzahl Elektronen mit mehreren kürzeren Belichtungen zählen. Also mit 2, 3 oder 4 Messungen statt mit einer. Die Implementierung einer solchen Noise-Reduction (auf welcher Ebene nun auch immer) wäre nicht sonderlich komplex (verglichen mit einem Optical Flow-Algorithmus) und könnte zumindest plausibel erklären, wie RED aus relativ kleinen Senseln eine Dynamik von mehr als 16 Blendenstufen erzielen will. Einzig der Sensor muss hierfür entsprechend angepasst, bzw. auslesbar sein.
Die kommende Blackmagic URSA (Mini) mit dem neuen 4,6K Sensor bricht übrigens ebenfalls aus dem traditionellen Dynamik-Tunnel aktueller Cine-Kamera-Sensoren aus, wenn auch nicht ganz so extrem. So gibt Blackmagic für den neuen Sensor satte 15 Blendenstufen an, und das bei einer Senselgröße von gerade einmal 5,5µm:
Auch dies dürfte schon hart an der physikalischen Dynamik-Grenze aktueller Sensel-Technologie liegen, welche man man ohne Noise Reduction mit klassischer Sensorauslesung erreichen kann. Oder eben auch schon darüber. Wir sind jedenfalls gespannt...
