Bildwelten
Alias-Filter - Ja oder Nein ?
Der Alias-Filter ist eine weichzeichnende Glasscheibe vor dem Sensor von digitalen Kameras. Er wird benötigt, um Signalfrequenzen, die über der halben Sensor-Pixeldichte (Nyquist-Grenze) liegen, vor der Abtastung (Digitalisierung) herauszufiltern. Ein Alias-Filter besteht aus einer leichten Unschärfe-Maske (Weichzeichner) und wirkt als optischer Tiefpass. Einzelne Hersteller gehen seit einigen Jahren dazu über, den Alias-Filter in ihren Kameras wegzulassen und preisen dies als Verbesserung von Schärfe und Auflösung. Aber stimmt das wirklich?
Die Tiefpass-Filterung ist eine universelle Grundanforderung für alle Arten der digitalen Signalabtastung zur Vermeidung von Artefakten, d.h. von falschen Inhalten im abgetasteten Signal. Beispielsweise gilt sie auch bei digitalen Audio Aufnahmen. Dort wird meist mit 44,1 oder 48 kHz abgetastet und daher oberhalb von rund 20…22 kHz Signalfrequenz gefiltert.
In der Fotografie werden Abtastfehler aufgrund unzureichender oder fehlender Tiefpassfilterung als Moiré, also als Streifen oder Schlieren in feinen Strukturen sichtbar. Zusätzlich schillert das Moiré von Farbbildkameras in allen Regenbogenfarben (Farbschillern bzw. Farbstreifen) und ist damit besonders auffällig (deutlich sichtbar in diesem Test der Leica M8 - auf der Seite ganz nach unten scrollen).
Die Tiefpass-Filterung ist eine universelle Grundanforderung für alle Arten der digitalen Signalabtastung zur Vermeidung von Artefakten, d.h. von falschen Inhalten im abgetasteten Signal. Beispielsweise gilt sie auch bei digitalen Audio Aufnahmen. Dort wird meist mit 44,1 oder 48 kHz abgetastet und daher oberhalb von rund 20…22 kHz Signalfrequenz gefiltert.
In der Fotografie werden Abtastfehler aufgrund unzureichender oder fehlender Tiefpassfilterung als Moiré, also als Streifen oder Schlieren in feinen Strukturen sichtbar. Zusätzlich schillert das Moiré von Farbbildkameras in allen Regenbogenfarben (Farbschillern bzw. Farbstreifen) und ist damit besonders auffällig (deutlich sichtbar in diesem Test der Leica M8 - auf der Seite ganz nach unten scrollen).
Alias-Filter werden grundsätzlich für alle Arten von digitalen Bildsensoren benötigt und nicht etwa nur für Sensoren, deren Farbabtastung mittels Beyer-Filter erfolgt, wie uns einige Hersteller einreden wollen. Auch Kameras mit Strahlenteilung auf drei Sensoren (je einer pro Grundfarbe), Kameras mit ungewöhnlicher Farbabtastung (z.B. Fuji X Serie), Kameras mit einem reinen Schwarz/Weiß Sensor (z.B. Leica M) und Kameras mit Foveon-X3 Sensor, der die drei Farbkanäle an gleicher Stelle abtastet (z.B. Sigma DP1), benötigen einen Alias-Filter. Andernfalls entsteht auch in den Bildern dieser Kameras sichtbares Moiré, wenn feine Strukturen aufgenommen werden.
Um Fuji's Pressetext zu zitieren: "Without using an optical low-pass filter, moiré is eliminated while preserving high resolution". Na klar, Fuji, das sieht man deutlich:
Kamera ohne Moire Filter
(Fuji X-E1: 46 mm Brennweite, f/4
vergleichbar 70 mm, f/5,6 am Vollformat)
Bild auf 200% vergrößert
ohne Nachschärfung
Kamera mit Moire Filter
(Canon EOS 5D Mark III:
50mm Brennweite, f/5,6)
Bild auf 200% vergrößert
ohne Nachschärfung
Auf den ersten Blick sieht das Bild links vielleicht sogar höher aufgelöst aus. Tatsächlich handelt es sich bei den sichtbaren Strukturen innerhalb der farbig schillernden Bereiche aber um Abtastfehler und nicht um reale Bildinhalte.
Farbschillern entsteht aus der Überlagerung von zufälligen und daher unterschiedlichen Artefakten in den drei Farbkanälen. Es tritt grundsätzlich bei allen Kameras auf, bei denen die drei Farbkanäle räumlich getrennt aufgezeichnet werden und ist daher ebenfalls nicht auf Beyer-Sensoren beschränkt. Beispiele für farbiges Moiré von Fuji X Kameras findet sich im Bild oben links, bei Luminous Landscape und auch in meinen weiteren Tests. Farbstreifen entstehen an kontrastreichen Kanten, wenn die Subpixel der verschiedenen Grundfarben unterschiedliche Helligkeiten sehen.
Nur Kameras mit Foveon Sensoren und reine schwarz/weiß Kameras sind gegen Farbschillern und Farbstreifen immun (aber nicht gegen sonstige Moiré-Fehler).
Wo treten solche Bildfehler in der Praxis auf? Überall dort, wo feine Strukturen an der Grenze der Sensorauflösung fotografiert werden. Also beispielsweise bei fein strukturierten Stoffen (Modefotografie, Nahaufnahmen der Struktur von Blättern von Pflanzen), aber auch bei Hausdächern (Schindeln, Ziegeln) oder Zäunen (Maschendraht), wenn sich diese klein im Hintergrund des Bildes befinden. Farbstreifen sieht man an kontrastreichen Kanten, z.B. bei dunklen Hochhäusern vor hellem Himmel. Auch Allerweltsmotive, beispielsweise der fein gestreifte Pullover einer Dame im Hintergrund, können zu auffälligem Moiré im Bild führen, wenn kein richtig angepasster Alias-Filter vor dem Sensor sitzt.
Den Alias-Filter vor digitalen Bildsensoren wegzulassen ist, wie einen Sportwagen ohne Bremsen zu bauen. Natürlich beschleunigt der Wagen aufgrund des geringeren Gewichtes etwas schneller und auch das Kurvenverhalten ist wegen der kleineren ungefederten Masse besser - aber letztlich fehlt ein ganz wesentliches Funktionselement.
Bei analogen Kameras ist ein Alias-Filter dagegen nicht erforderlich: Film hat keine scharf definierte Auflösungsgrenze, sondern verliert kontrastabhängig mit zunehmend höheren Frequenzen sein Auflösungsvermögen graduell. Der Tiefpassfilter ist sozusagen im Film eingebaut.
Gerne wird behauptet, man könne die Bildfehler, welche bei Kameras ohne Alias-Filter entstehen, bei Bedarf nachträglich per Software herausrechnen. Das ist jedoch theoretisch und praktisch unmöglich, weil sich Abtastfehler unerkannt in reale Bilddetails mischen. Natürlich kann man versuchen, feine Bildstrukturen per Software automatisch im Bild zu identifizieren und dann per Weichzeichner das Moiré und hoffentlich auch die Farbschlieren zu entfernen. Das Ergebnis ist aber zwangsläufig schlechter, als wenn die Aufnahme gleich mit einem passenden Alias-Filter gemacht worden wäre, weil man alle Details in den Moiré-Bereichen weichzeichnen muss - also auch die echten Strukturen, die man nachträglich gar nicht mehr von den falschen unterscheiden kann.
Ebenfalls wichtig zu wissen: Durch das Weglassen des Alias-Filters wird die real im Bild gespeicherte Informationsmenge nicht erhöht!
Auch wenn das Bild von Kameras ohne Alias-Filter zunächst schärfer und knackiger erscheint: Durch leichtes Nachschärfen lässt sich bei Kameras mit Alias-Filter der gleiche Bildeindruck erzielen - und zwar ohne Nebenwirkungen. Ein gutes Beispiel hierfür ist die Canon 5D Mark III, deren Alias-Filter auf den Punkt passgenau ausgelegt wurde. Die Filter der beiden Vorgänger (5D und 5D Mark II) waren etwas schwach, so dass Nachschärfen kaum ohne sichtbaren Qualitätsverlust möglich war, weil leichtes Moiré damit verstärkt wurde.
In Tests von Fotozeitschriften scheiden Kameras ohne Alias-Filter gerne einmal "besser" in der Grenzauflösung ab und erhalten dafür womöglich sogar noch Extrapunkte in der Bewertung. Das ist totaler Unfug, denn hier werden nur beliebige sichtbare Strukturen gemessen. Dabei kann gar nicht zwischen Alias-Artefakten und echten Bildanteilen unterschieden werden. Kameras ohne Alias-Filter werden schlechter beurteilt, weil die Hersteller die Nachschärfung (aus gutem Grund) nicht bis auf die Spitze treiben - ansonsten ergäbe sich zwar ein schlechterer Bildeindruck, aber dafür ähnlich übertrieben hohe Ergebnisse bei der Auflösungsmessung. Der negative Bildeindruck von Moiré und Farbschillern wird bei diesen "Testberichten" gar nicht erfasst.
Digitale Kameras ohne Alias-Filter sind also Kameras mit eingebautem Konstruktionsfehler!
Die Mathematik hinter dem Abtasttheorem ist im Übrigen gar nicht einmal besonders kompliziert. Sie gehört zur Grundausbildung in allen nachrichtentechnischen Studiengängen an Fachhochschulen und Universitäten.
Nur Kameras mit Foveon Sensoren und reine schwarz/weiß Kameras sind gegen Farbschillern und Farbstreifen immun (aber nicht gegen sonstige Moiré-Fehler).
Wo treten solche Bildfehler in der Praxis auf? Überall dort, wo feine Strukturen an der Grenze der Sensorauflösung fotografiert werden. Also beispielsweise bei fein strukturierten Stoffen (Modefotografie, Nahaufnahmen der Struktur von Blättern von Pflanzen), aber auch bei Hausdächern (Schindeln, Ziegeln) oder Zäunen (Maschendraht), wenn sich diese klein im Hintergrund des Bildes befinden. Farbstreifen sieht man an kontrastreichen Kanten, z.B. bei dunklen Hochhäusern vor hellem Himmel. Auch Allerweltsmotive, beispielsweise der fein gestreifte Pullover einer Dame im Hintergrund, können zu auffälligem Moiré im Bild führen, wenn kein richtig angepasster Alias-Filter vor dem Sensor sitzt.
Den Alias-Filter vor digitalen Bildsensoren wegzulassen ist, wie einen Sportwagen ohne Bremsen zu bauen. Natürlich beschleunigt der Wagen aufgrund des geringeren Gewichtes etwas schneller und auch das Kurvenverhalten ist wegen der kleineren ungefederten Masse besser - aber letztlich fehlt ein ganz wesentliches Funktionselement.
Bei analogen Kameras ist ein Alias-Filter dagegen nicht erforderlich: Film hat keine scharf definierte Auflösungsgrenze, sondern verliert kontrastabhängig mit zunehmend höheren Frequenzen sein Auflösungsvermögen graduell. Der Tiefpassfilter ist sozusagen im Film eingebaut.
Gerne wird behauptet, man könne die Bildfehler, welche bei Kameras ohne Alias-Filter entstehen, bei Bedarf nachträglich per Software herausrechnen. Das ist jedoch theoretisch und praktisch unmöglich, weil sich Abtastfehler unerkannt in reale Bilddetails mischen. Natürlich kann man versuchen, feine Bildstrukturen per Software automatisch im Bild zu identifizieren und dann per Weichzeichner das Moiré und hoffentlich auch die Farbschlieren zu entfernen. Das Ergebnis ist aber zwangsläufig schlechter, als wenn die Aufnahme gleich mit einem passenden Alias-Filter gemacht worden wäre, weil man alle Details in den Moiré-Bereichen weichzeichnen muss - also auch die echten Strukturen, die man nachträglich gar nicht mehr von den falschen unterscheiden kann.
Ebenfalls wichtig zu wissen: Durch das Weglassen des Alias-Filters wird die real im Bild gespeicherte Informationsmenge nicht erhöht!
Auch wenn das Bild von Kameras ohne Alias-Filter zunächst schärfer und knackiger erscheint: Durch leichtes Nachschärfen lässt sich bei Kameras mit Alias-Filter der gleiche Bildeindruck erzielen - und zwar ohne Nebenwirkungen. Ein gutes Beispiel hierfür ist die Canon 5D Mark III, deren Alias-Filter auf den Punkt passgenau ausgelegt wurde. Die Filter der beiden Vorgänger (5D und 5D Mark II) waren etwas schwach, so dass Nachschärfen kaum ohne sichtbaren Qualitätsverlust möglich war, weil leichtes Moiré damit verstärkt wurde.
In Tests von Fotozeitschriften scheiden Kameras ohne Alias-Filter gerne einmal "besser" in der Grenzauflösung ab und erhalten dafür womöglich sogar noch Extrapunkte in der Bewertung. Das ist totaler Unfug, denn hier werden nur beliebige sichtbare Strukturen gemessen. Dabei kann gar nicht zwischen Alias-Artefakten und echten Bildanteilen unterschieden werden. Kameras ohne Alias-Filter werden schlechter beurteilt, weil die Hersteller die Nachschärfung (aus gutem Grund) nicht bis auf die Spitze treiben - ansonsten ergäbe sich zwar ein schlechterer Bildeindruck, aber dafür ähnlich übertrieben hohe Ergebnisse bei der Auflösungsmessung. Der negative Bildeindruck von Moiré und Farbschillern wird bei diesen "Testberichten" gar nicht erfasst.
Digitale Kameras ohne Alias-Filter sind also Kameras mit eingebautem Konstruktionsfehler!
Die Mathematik hinter dem Abtasttheorem ist im Übrigen gar nicht einmal besonders kompliziert. Sie gehört zur Grundausbildung in allen nachrichtentechnischen Studiengängen an Fachhochschulen und Universitäten.
Alias-Filters - Yes or No ?
An alias filter is a soft-edged glass in front of the sensor of digital cameras. It is required to remove frequencies higher than half the sensor pixel density (Nyquist limit), before sampling (digitization). The alias filter consists of a light unsharp mask (Blur) and acts as an optical low-pass. For some years individual manufacturers omit the alias filter in their cameras and praise this as improvement of sharpness and resolution. But is this really?
Low-pass filtering is a universal and basic requirement for all kinds of digital sampling to avoid artifacts, i.e. false content in the sampled signal. This also applies, for example, to digital audio recording. Audio is usually sampled at 44.1 or 48 kHz and filtered at approximately 20 ... 22 kHz to avoid audible artifacts.
In photography, scanning errors due to inadequate or lack of low-pass filtering becomes visible as moiré, i.e. streaks or smears in fine structures. In addition, the moiré of color cameras shimmers like a rainbow of colors (iridescence or color stripes) and is particularly striking (clearly visible in this test of the Leica M8 - scroll down the bottom of the page).
Low-pass filtering is a universal and basic requirement for all kinds of digital sampling to avoid artifacts, i.e. false content in the sampled signal. This also applies, for example, to digital audio recording. Audio is usually sampled at 44.1 or 48 kHz and filtered at approximately 20 ... 22 kHz to avoid audible artifacts.
In photography, scanning errors due to inadequate or lack of low-pass filtering becomes visible as moiré, i.e. streaks or smears in fine structures. In addition, the moiré of color cameras shimmers like a rainbow of colors (iridescence or color stripes) and is particularly striking (clearly visible in this test of the Leica M8 - scroll down the bottom of the page).
Aliasing filters are generally required for all types of digital image sensors and not just for sensors whose color scanning is performed by Beyer filters, as some manufacturers want us to believe. Even cameras with beam splitting to three sensors (one for each primary color), cameras with unusual color sampling (e.g. Fuji X Series), cameras with a pure black & white sensor (eg Leica M) and cameras with Foveon X3 sensor, where all three color channels are scaned at the same location (eg, Sigma DP1), all need an alias filter. Otherwise, even in the pictures of these cameras moiré is clearly visible when fine structures are captured.
To quote from Fuji's press text: "Without using an optical low-pass filter, moiré is eliminated while preserving high resolution". Sure, Fuji, that's very obvious:
Camera without low-pass filter
(Fuji X-E1: 46 mm focal length, f/4
comparable to 70 mm, f/5,6 on full frame)
Image scaled to 200%
no sharpening applied
Camera with low-pass filter
(Canon EOS 5D Mark III:
50 mm focal length, f/5,6)
Image scaled to 200%
no sharpening applied
At first sight the picture on the left may actually look higher resolved than the one on the right. In reality, however, the visible structures inside the colored artifacts are just sampling errors and not real image detail.
Colored iridescence is resulting from the superposition of random and therefore varying artifacts in the three color channels. It occurs on all cameras where the three color channels are recorded separately in space and is not limited to Beyer sensors. Example of color moiré from Fuji X cameras can be seen in the above picture to the left, at Luminous Landscape and also in my own further testings. Streaks occur on high-contrast edges, where the sub-pixels of the three primary colors are exposed to different brightnesses. Only cameras with Foveon sensors and pure black&white cameras are immune to color and iridescence artifacts (but not to moiré in general).
Where do such flaws become visible in real life? Wherever fine structures at the limit of the sensor resolution are to be photographed. For example, fine-textured materials (fashion photography, close-ups of the structures of plant leaves), but also in roofs (shingles, tiles) or fences (meshs), when such objects are positioned small in the background of an image. Streaks can be seen on high-contrast edges, for example with dark skyscrapers against a bright sky. But moiré also occurs in very common motives, like a finely striped sweater of a lady sitting in the background.
To omit an alias filter in front of a digital image sensors is like building a sports car with no brakes. Of course, the car accelerates a little faster due to the lower weight and the cornering ability is also better due to the smaller unsprung weight - but ultimately it lacks an essential functional element.
For analog cameras, an alias filter is not required: Film has no sharply defined limit of resolution. It loses contrast and resolution gradually with increasingly higher frequencies. You could say, the low-pass filter is already incorporated in the film itself.
Sometimes it is claimed that picture errors arising from cameras without aliasing filters can be corrected later by software when needed. That, however, is theoretically and practically impossible because sampling errors mix undetected into the real image details. Of course, you can try to identify fine image structures automatically by software and then remove the moiré (and hopefully also the color streaks) by applying a Blur filter. But the result is necessarily worse than if the recording had been made with a proper alias filter upfront. This is because all of the details in the moiré areas have to be blurred - and that includes also the real structures which can not be differentiated from the false artifacts.
Also important to know: By omitting the alias filter, the recorded image information (the recorded true sensor resolution) does not increase!
Even though images of cameras without aliasing filters may appear sharper and crisper: Images of cameras with a proper alias filter can easily be re-sharpened to achieve the same visual impression - without side effects. A good example is the Canon 5D Mark III, whose alias filter was designed precisely to the point. The filter of the two predecessors (5D and 5D mark II) were a bit weak, so sharpening was hardly possible without visible loss of quality since slight moiré was equally enhanced.
In tests of photography magazines cameras without aliasing filters are sometimes presented as if they had a "better" resolution and possibly even receive extra test-points in the evaluation. This is complete nonsense. In the images of artificial test charts, all visible structures are measured, including false artifacts, and not just the "true" structures from the real image. There is no way to differentiate between aliasing artifacts and real parts of the image in test charts. Cameras without aliasing filters are rated worse because the manufacturers do not push the sharpening to the top (for good reason). The negative image impression of moiré and color iridescence is not regarded in such "test reports" at all.
Digital cameras without aliasing filters are cameras with a built-in design flaw!
The mathematics behind the sampling theory is not particularly complicated. It is part of basic training of many engineering degree programs at colleges and universities.
Where do such flaws become visible in real life? Wherever fine structures at the limit of the sensor resolution are to be photographed. For example, fine-textured materials (fashion photography, close-ups of the structures of plant leaves), but also in roofs (shingles, tiles) or fences (meshs), when such objects are positioned small in the background of an image. Streaks can be seen on high-contrast edges, for example with dark skyscrapers against a bright sky. But moiré also occurs in very common motives, like a finely striped sweater of a lady sitting in the background.
To omit an alias filter in front of a digital image sensors is like building a sports car with no brakes. Of course, the car accelerates a little faster due to the lower weight and the cornering ability is also better due to the smaller unsprung weight - but ultimately it lacks an essential functional element.
For analog cameras, an alias filter is not required: Film has no sharply defined limit of resolution. It loses contrast and resolution gradually with increasingly higher frequencies. You could say, the low-pass filter is already incorporated in the film itself.
Sometimes it is claimed that picture errors arising from cameras without aliasing filters can be corrected later by software when needed. That, however, is theoretically and practically impossible because sampling errors mix undetected into the real image details. Of course, you can try to identify fine image structures automatically by software and then remove the moiré (and hopefully also the color streaks) by applying a Blur filter. But the result is necessarily worse than if the recording had been made with a proper alias filter upfront. This is because all of the details in the moiré areas have to be blurred - and that includes also the real structures which can not be differentiated from the false artifacts.
Also important to know: By omitting the alias filter, the recorded image information (the recorded true sensor resolution) does not increase!
Even though images of cameras without aliasing filters may appear sharper and crisper: Images of cameras with a proper alias filter can easily be re-sharpened to achieve the same visual impression - without side effects. A good example is the Canon 5D Mark III, whose alias filter was designed precisely to the point. The filter of the two predecessors (5D and 5D mark II) were a bit weak, so sharpening was hardly possible without visible loss of quality since slight moiré was equally enhanced.
In tests of photography magazines cameras without aliasing filters are sometimes presented as if they had a "better" resolution and possibly even receive extra test-points in the evaluation. This is complete nonsense. In the images of artificial test charts, all visible structures are measured, including false artifacts, and not just the "true" structures from the real image. There is no way to differentiate between aliasing artifacts and real parts of the image in test charts. Cameras without aliasing filters are rated worse because the manufacturers do not push the sharpening to the top (for good reason). The negative image impression of moiré and color iridescence is not regarded in such "test reports" at all.
Digital cameras without aliasing filters are cameras with a built-in design flaw!
The mathematics behind the sampling theory is not particularly complicated. It is part of basic training of many engineering degree programs at colleges and universities.
Beispiel einer realen Aufnahme [Update 2013-01-27]
Bei meinen diversen Fototouren mit der Fuji X-E1 (ohne Alias-Filter) sind mir mittlerweile einige Bilder aufgefallen, die ziemlich heftig unter Farbschlieren leiden. Ein Beispiel ist unten aufgeführt. Der Wald fällt durch einen rötlichen Schimmer auf, den es in der Realität gar nicht gibt.
Das Bild ist mit Capture One 7.0.2 entwickelt worden. Durch Einschalten des programmeigenen Moiré Filters lassen sich die Artefakte weitgehend entfernen, gleichzeitig treten aber an anderen Stellen neue Bildfehler auf. Daher muss man die Wirkung des Filters mit einer Ebenenmaske begrenzen.
Mit dem RAW Konverter von SilkyPix gibt es diese Moiré Fehler nicht. Dafür ist die Bildauflösung dann aber um rund 10% niedriger als bei Capture One.
Das Bild ist mit Capture One 7.0.2 entwickelt worden. Durch Einschalten des programmeigenen Moiré Filters lassen sich die Artefakte weitgehend entfernen, gleichzeitig treten aber an anderen Stellen neue Bildfehler auf. Daher muss man die Wirkung des Filters mit einer Ebenenmaske begrenzen.
Mit dem RAW Konverter von SilkyPix gibt es diese Moiré Fehler nicht. Dafür ist die Bildauflösung dann aber um rund 10% niedriger als bei Capture One.
Example of real image [Update 2013-01-27]
In my various photo tours with the Fuji X-E1 (without aliasing filter) I have now noticed some images that suffer quite heavily under color streaks. An example is shown below. The forrest has a red simmer, which does not exist in reality.
This image was developed with Capture One 7.0.2. There artifacts can be removed largely by turning on the internal Moiré Filter. At the same time, however, new image errors are introduced by the filter in other places. Therefore the filter has to be limited locally by an adjustment layer.
The SilkyPix RAW converter does not show such artifacts. However, it generally produces images that have a lower resolution by some 10% compared to those from Capture One.
This image was developed with Capture One 7.0.2. There artifacts can be removed largely by turning on the internal Moiré Filter. At the same time, however, new image errors are introduced by the filter in other places. Therefore the filter has to be limited locally by an adjustment layer.
The SilkyPix RAW converter does not show such artifacts. However, it generally produces images that have a lower resolution by some 10% compared to those from Capture One.
Höhere Bildauflösung ohne Alias-Filter?
Manche Internet-Foren sind voll davon: Durch Weglassen des Alias-Filters kann die Bildauflösung wesentlich gesteigert werden.
Klingt ja auch logisch: Eine APS-C Kamera ohne Milchglas-Filter ist der Vollformat-Killer!
Nun, ich habe den Vergleich gemacht. Von drei Kameras mit vergleichbaren Objektiven wurden sorgfältige Testchart-Aufnahmen angefertigt und mit einer MTF-Software ausgewertet. Mehr Details zu den Testbedingungen stehen hier. Kontestanten waren die Fuji X-E1 (ohne Alias-Filter, dafür mit dem X-Trans Wunder-Sensor), die Canon EOS 600D (hoffnungslose APS-C Kamera mit konventionellem Filter und konventionellem Sensor) und die Canon EOS 5D Mark III (zwar Vollformat, aber ebenfalls hoffnungslos, da mit Alias-Filter).
Nachfolgend die objektiven Ergebnisse. Die Charts zeigen die auflösbaren Linien-pro-Bildhöhe bei einem Kontrast von 30%. Höhere Balken bedeuten bessere Auflösung. Pro Blende sind drei Balken zu sehen, je einer für das Bildzentrum (grün), einer für die Randbereiche (lila) und einer für den äußersten Bildrand (orange).
Klingt ja auch logisch: Eine APS-C Kamera ohne Milchglas-Filter ist der Vollformat-Killer!
Nun, ich habe den Vergleich gemacht. Von drei Kameras mit vergleichbaren Objektiven wurden sorgfältige Testchart-Aufnahmen angefertigt und mit einer MTF-Software ausgewertet. Mehr Details zu den Testbedingungen stehen hier. Kontestanten waren die Fuji X-E1 (ohne Alias-Filter, dafür mit dem X-Trans Wunder-Sensor), die Canon EOS 600D (hoffnungslose APS-C Kamera mit konventionellem Filter und konventionellem Sensor) und die Canon EOS 5D Mark III (zwar Vollformat, aber ebenfalls hoffnungslos, da mit Alias-Filter).
Nachfolgend die objektiven Ergebnisse. Die Charts zeigen die auflösbaren Linien-pro-Bildhöhe bei einem Kontrast von 30%. Höhere Balken bedeuten bessere Auflösung. Pro Blende sind drei Balken zu sehen, je einer für das Bildzentrum (grün), einer für die Randbereiche (lila) und einer für den äußersten Bildrand (orange).
Improved image resolution without alias-filter?
Some Internet forums are full of it: By omitting the alias filter, the image resolution can be increased significantly.
Sounds logical: An APS-C camera without milky glass filters is a full-frame killer!
Well, I did the test. Three cameras with comparable lenses were used to thoroughly shoot test chart images, which were then analyzed with a MTF software. More on the testing conditions can be found here. The contestant were the Fuji X-E1 (without aliasing filter, but with the miraculous X-Trans sensor), the Canon EOS 600D (a hopeless APS-C camera with a conventional filter and conventional sensor) and the Canon EOS 5D Mark III (full frame, but also hopeless because of the alias filter).
Below are the objective results. The charts show the number of resolvable lines per picture height, with a contrast of 30%. Higher bars indicate better resolution. Three bars are shown per aperture, one for the image center (green), one for the edge regions (purple) and one for the outermost edge of the picture (orange).
Sounds logical: An APS-C camera without milky glass filters is a full-frame killer!
Well, I did the test. Three cameras with comparable lenses were used to thoroughly shoot test chart images, which were then analyzed with a MTF software. More on the testing conditions can be found here. The contestant were the Fuji X-E1 (without aliasing filter, but with the miraculous X-Trans sensor), the Canon EOS 600D (a hopeless APS-C camera with a conventional filter and conventional sensor) and the Canon EOS 5D Mark III (full frame, but also hopeless because of the alias filter).
Below are the objective results. The charts show the number of resolvable lines per picture height, with a contrast of 30%. Higher bars indicate better resolution. Three bars are shown per aperture, one for the image center (green), one for the edge regions (purple) and one for the outermost edge of the picture (orange).
16 MP
APS-C X-Trans Sensor
No Alias Filter
22 MP
Full-Frame Bayer Sensor
With Alias Filter
18 MP
APS-C Bayer Sensor
With Alias Filter
Der Fachmann wundert sich, der Laie staunt: Es ist keinerlei (nil, zero, nichts) Auflösungvorteil für die Fuji-Kamera ohne Alias-Filter zu erkennen. Ganz im Gegenteil: Obwohl die EOS 600D nominell nur eine um 6% höhere vertikale Auflösung als die X-E1 hat, ist dies in den Ergebnissen deutlich sichtbar. Die Vollformat 5D Mark III zieht weit davon.
Um eines klarzustellen: Ich habe noch viel mehr Tests durchgeführt, als oben gezeigt. Auch mit sehr guten Festbrennweiten anstelle der Zoom-Objektive. Die Ergebnisse sind tendenziell immer die gleichen.
Und wer mir nicht glaubt, der kann zum Beispiel bei ColorFoto Ausgabe 3/2013 ab Seite 30 einen ganz ähnlichen Vergleich mit noch viel mehr Kameras finden. Auch dort sind die Ergebnisse eindeutig: Keine substantiellen Auflösungsvorteile für Kameras ohne Alias-Filter.
Aber warum ist das so? Nun, ein Alias-Filter arbeitet als Tiefpass: Bilddetails unter der Grenzauflösung des Sensors werden möglichst unbeeinflusst durchgelassen. Nur solche Bilddetails werden verwischt, die sowieso vom Sensor nicht mehr aufgelöst werden könnten. Wenn der Filter richtig ausgelegt und gefertigt ist, sieht man davon praktisch nichts. Nur das Moiré fehlt. Mehr Details und eine anschauliche Erklärung der Nyquist-Grenze habe ich hier zusammengestellt.
Sorry, das ganze Getöse über deutlich höhere Auflösungen durch Weglassen des Alias-Filters ist nichts als eine riesige Hype.
P.s.: Viele Menschen verwechseln Schärfe(eindruck) mit Auflösung. Details dazu finden sich hier. Kurz gesagt kann ein Bild mit hoher Auflösung unscharf wirken und ein Bild mit niedriger Auflösung viel schärfer. Auflösung wird ausschließlich beim Fotografieren erzeugt, den Schärfeeindruck kann man (mit gewissen Einschränkungen) nachträglich in Photoshop erhöhen …
Um eines klarzustellen: Ich habe noch viel mehr Tests durchgeführt, als oben gezeigt. Auch mit sehr guten Festbrennweiten anstelle der Zoom-Objektive. Die Ergebnisse sind tendenziell immer die gleichen.
Und wer mir nicht glaubt, der kann zum Beispiel bei ColorFoto Ausgabe 3/2013 ab Seite 30 einen ganz ähnlichen Vergleich mit noch viel mehr Kameras finden. Auch dort sind die Ergebnisse eindeutig: Keine substantiellen Auflösungsvorteile für Kameras ohne Alias-Filter.
Aber warum ist das so? Nun, ein Alias-Filter arbeitet als Tiefpass: Bilddetails unter der Grenzauflösung des Sensors werden möglichst unbeeinflusst durchgelassen. Nur solche Bilddetails werden verwischt, die sowieso vom Sensor nicht mehr aufgelöst werden könnten. Wenn der Filter richtig ausgelegt und gefertigt ist, sieht man davon praktisch nichts. Nur das Moiré fehlt. Mehr Details und eine anschauliche Erklärung der Nyquist-Grenze habe ich hier zusammengestellt.
Sorry, das ganze Getöse über deutlich höhere Auflösungen durch Weglassen des Alias-Filters ist nichts als eine riesige Hype.
P.s.: Viele Menschen verwechseln Schärfe(eindruck) mit Auflösung. Details dazu finden sich hier. Kurz gesagt kann ein Bild mit hoher Auflösung unscharf wirken und ein Bild mit niedriger Auflösung viel schärfer. Auflösung wird ausschließlich beim Fotografieren erzeugt, den Schärfeeindruck kann man (mit gewissen Einschränkungen) nachträglich in Photoshop erhöhen …
The expert is surprised, amazed the layman: There is no (nil, zero, nothing) resolution advantage for the Fuji camera without aliasing filter. On the contrary, although the EOS 600D's nominal vertical resolution is only higher by 6% than the X-E1's, it is clearly visible in the results. The full frame 5D Mark III pulls both away.
Just to make this clear: I've done a lot more tests than shown above. Even with very good prime lenses instead of the zoom lenses. The results always have the same tendency.
And those who don't believe me can find a similar comparison with many more cameras in the well-recognized German photo magazine ColorFoto (issue 3/2013, pp. 30). The results are nonambiguous: No substantial resolution advantages for cameras without aliasing filters.
But why is that? Well, an alias filter works as a lowpass: Image details below the sensor resolution are transmitted to any significant extent. Only those details are blurred, which the sensor can not resolve anyhow. If the filter is properly designed and manufactured, you can see practically nothing of its presence. Only the moire is missing. I have compiled a practical explanation of the Nyquist-Limit in this report.
Sorry, the whole issue about substantial improvements of resolution by removing the alias-filter is nothing but a big hype.
P.s.: Many people confuse (perceived) sharpness with resolution (or detail). More on this can be found here. In short, a picture with high resolution (lots of details) may give an unsharp impression and a picture with much lower resolution may be perceived sharper. Resolution (detail) happens only at the time when the image is taken, sharpness can be increased in photoshop (with some restrictions) ...
Just to make this clear: I've done a lot more tests than shown above. Even with very good prime lenses instead of the zoom lenses. The results always have the same tendency.
And those who don't believe me can find a similar comparison with many more cameras in the well-recognized German photo magazine ColorFoto (issue 3/2013, pp. 30). The results are nonambiguous: No substantial resolution advantages for cameras without aliasing filters.
But why is that? Well, an alias filter works as a lowpass: Image details below the sensor resolution are transmitted to any significant extent. Only those details are blurred, which the sensor can not resolve anyhow. If the filter is properly designed and manufactured, you can see practically nothing of its presence. Only the moire is missing. I have compiled a practical explanation of the Nyquist-Limit in this report.
Sorry, the whole issue about substantial improvements of resolution by removing the alias-filter is nothing but a big hype.
P.s.: Many people confuse (perceived) sharpness with resolution (or detail). More on this can be found here. In short, a picture with high resolution (lots of details) may give an unsharp impression and a picture with much lower resolution may be perceived sharper. Resolution (detail) happens only at the time when the image is taken, sharpness can be increased in photoshop (with some restrictions) ...