Sigma Foveonsensoren – Was sie auszeichnet

Kamerasensoren sind das Herzstück – sie stehen maßgeblich für die Güte der Bildqualität. Wir haben uns gefragt, was das Herausragende an den Foveonsensoren der Sigma Merrill sowie Quattro ist und haben diesbezüglich mit dem Fotografen Mark James Ford Kontakt aufgenommen (www.markjamesford.photography). Er hat sich intensiv mit der Sensor-Thematik in der Praxis auseinandergesetzt und versteht es bei aller Technik, diese transparent zu veranschaulichen. Er hat uns sozusagen die Augen geöffnet, warum Foveonsensoren für ein deutliches Mehr an Bildqualität stehen.

Sigma DP3 Merrill: „Afterglow“, Jökulsárlón, Iceland
Sigma DP3 Merrill: „Afterglow“, Jökulsárlón, Iceland
Die Foveonsensoren der Sigma Merrill und Quattro unterscheiden sich grundlegend vom „standardmäßigen“ Bayer-Sensor, wie er in modernen Digitalkameras zu finden ist. Sie ermöglichen Aufnahmen mit einem Detailreichtum und einer Farbwiedergabe, die einzigartig sind und einen fundamentalen Bestandteil meiner Arbeit bilden. Ohne diese Möglichkeiten könnte ich die endgültigen Bilder nicht in der Form produzieren, in der ich sie gern hätte. Als Referenzfotograf für Sigma Deutschland bin ich hinsichtlich der Möglichkeiten des Foveonsensors natürlich etwas voreingenommen, ich hoffe jedoch, dass dieser Artikel als objektive Betrachtung dieses wirklich außergewöhnlichen Sensors aufgenommen wird.

Über die Sensoren und wie sie sich unterscheiden

Der Bayer-Sensor besteht aus einer einzelnen Pixelebene, die von einem Bayer-Filter maskiert wird. Dabei handelt es sich um eine Anordnung blauer, roter und grüner Masken, die es jedem einzelnen Pixel ermöglichen, entweder „blaues“, „rotes“, oder „grünes“ Licht aufzunehmen. Ein Bayer-Sensor mit 24 MP hat in einer Anordnung, wie der unten gezeigten, 6 MP „blaue Pixel“, 6 MP „rote Pixel“ und 12 MP „grüne Pixel“. Um für jedes einzelne Pixel die echte Farbe zu errechnen, muss die Kamerasoftware nicht nur das relevante Pixel interpretieren, sondern ebenso seine nächsten Nachbarn. Die Auswertung ergibt, wie die Farbe sein sollte. Dieses Verfahren nennt sich Interpolation. Wenn beispielsweise ein „rotes Pixel“ stark aufscheint und die umgebenden Pixel fast gar nicht, „weiß“ die Kamera, dass dies ein „rotes Pixel“ ist (sein sollte). Wenn alle umgebenden Pixel nahezu gleichmäßig aufleuchten, „weiß“ die Kamera, dass das am „roten Pixel“ aufgenommene Licht von etwas herrührt, was einem neutralen Grau nahekommt. Dieser Prozess ist hier natürlich stark vereinfacht beschrieben; er ermöglicht der Kamera, die Farbe für alle Pixel zu interpretieren. Das Resultat ist ein vollfarbiges Bild mit 24 MP.

Verteilung farbiger Pixel auf einem Bayer-Sensor
Verteilung farbiger Pixel auf einem Bayer-Sensor
Es ergeben sich jedoch einige Nachteile für die Wiedergabe feiner Farbdetails und Nuancen. Wenn die Kamera ein Bild fotografiert, das vorwiegend blau ist und Variationen feiner blauer Details aufweist, wird das meiste und unter Umständen das gesamte Licht für das Bild nur von den 6 MP „blauer Pixel“ erfasst. Variationen in Detailfarben, die „nur“ auf die „grünen“ oder „roten“ Pixel fallen, werden ohnehin kaum erfasst, und selbst wenn sie erfasst werden, sind sie nicht interpretierbar ohne Berücksichtigung der „blauen“ Pixel, die für diese Variation vielleicht gar nicht verantwortlich sind. So kommt es, dass zwar alle Pixel Luminositätsdaten (Helligkeit ohne Farbe) für solche Motive erfassen, der Sensor das existierende Farbdetail jedoch schlicht nicht „sehen“ kann. Es dürfte offensichtlich sein, dass dies bei einer Reproduktion zu Details und speziell Farbdetails führt, die erheblich schwächer ausgeprägt sind, als man das bei den „24 MP“ erwarten würde. Zudem gründet die Natur der Farbe selbst auf einer Rückmeldung auf sehr niedrigem Niveau, die aus benachbarten Pixeln interpoliert wurden. Das bedeutet, dass die Variationen der Farbe ebenso wie die absolute Farbe zu einem gewissen Grad „gemischt“ sind. Ein etwas abstraktes und natürlich hypothetisches Extrem dieser Situation: Wenn ein Bild einer Bayer-­Sensormaske so fotografiert wird, dass das Licht von jedem der Farbquadrate nur auf das entsprechende (gleichfarbige) Pixel auf dem Sensor trifft, leuchten sämtliche Pixel gleichermaßen auf. Der Kamerasensor interpretiert dies dann als gleichförmig graues Bild.

Sigma Foveon Merrill Sensor
Sigma Foveon Merrill Sensor
Der Merrill-Sensor unterscheidet sich insofern fundamental, als er aus drei Ebenen zusammengesetzt ist. Dadurch kann jedes „Pixel“ „blaues“, „rotes“ und „grünes“ Licht unabhängig von seinen Nachbarn erfassen und die Interpretation der Farbe (und Luminosität) dieses Pixels wird nur durch das Licht bestimmt, das direkt auftrifft, und nicht durch dasjenige seiner Nachbarn. Das bedeutet, dass jedes der 15 MP Pixel, die den Sensor bilden, feine Farbvariationen über das gesamte sichtbare Spektrum hinweg interpretieren kann. Dies ist gleichbedeutend mit 15 MP „blauen“, 15 MP „roten“ und 15 MP „grünen“ „Bayer-Pixeln“. Der Verzicht auf Interpolation, bei der jedes Pixel für die absolute Auslesung von Farbe und Luminosität zuständig ist, bedeutet, dass der Merrill-Sensor mit seinen 15 MP (genaugenommen 15, 36 MP) (15 MP + 15 MP + 15 MP= > 45 MP) Farbdetails (und Luminositätsdetails) in einem signifikant höheren Maße erfassen und reproduzieren kann als ein Bayer-Sensor mit 24 MP (6 MP + 6 MP + 12 MP). Für diesen Prozess gibt es einen weiteren und subtilen, aber doch realen Dominoeffekt: Weil jedes einzelne Pixel alleinverantwortlich ist für die „Farbe“, die es erkennt, gibt es feine Unterschiede in der Farbwiedergabe.

Der Quattro-Sensor ist insofern verwandt mit dem Merrill-Sensor, als auch er sich aus drei Ebenen zusammensetzt. Hier jedoch haben die mittlere und untere Ebene ein Viertel der Auflösung der oberen „blauen“ Ebene. Dadurch verfügt der 20-MP-Quattro-Sensor (tatsächlich 19,6 MP) über 20 MP „blaue“ Pixel und sowohl 5 MP „grüne“ als auch 5 MP „rote“ Pixel (insgesamt also ca. 30 MP).

Sigma Foveon Quattro Sensor
Sigma Foveon Quattro Sensor
Das stellt natürlich einen kleinen Kompromiss dar. Weil jedoch die obere Ebene des Quattro‐Sensors (und auch des Merrill Sensors) mehr als nur das „blaue“ Licht erfasst (obwohl sie oft fälschlicherweise „blaue“ Ebene genannt wird), kann sie allein schon einen erheblichen Teil der Luminositätsdaten (und Farbdaten) für das Bild interpretieren. Es überrascht also nicht, dass der Quattro-Sensor mehr Luminositätsdetails reproduzieren kann als der Merrill-Sensor und aufgrund dessen mit vielen feinen Details die Auflösungen des Merrill-Sensors übertreffen kann. Jedoch gilt für jene Teile eines Bildes, die hauptsächlich rot sind, dass die meisten Details bei einer geringeren Auflösung aufgenommen werden, so dass hier im Vergleich zum Merrill-Sensor einige Details verloren gehen. Dies wird auch durch die Steigerung der Auflösung von 15 MP (Merrill) auf 20 MP (Quattro) nicht völlig kompensiert. Die positive Seite dieses offenkundigen „Kompromisses“ ist, dass die kamerainterne Verarbeitung der Daten aus dem Quattro-Sensor erheblich schneller erfolgt als die Verarbeitung der – verständlicherweise – sehr großen Datendateien des Merrill-Sensors. Es gibt jedoch einige signifikante positive Aspekte für den Quattro-Foveonsensor: Die Intensität des Lichtes, welche die untere „rote“ Ebene sowohl der Merrill- als auch der Quattro-Sensoren erreicht, ist systembedingt geringer als diejenige, die die „roten“ Pixel eines Sensors mit einer einzigen Ebene (Bayer) erreicht. Weil sich diese Ebene im Quattro-Sensor jedoch ebenso wie die darüber liegende aus (viermal) größeren Pixeln zusammensetzt, ist die pro Pixel erfassbare Lichtmenge höher. Dadurch ist der Sensor, verglichen mit dem Merrill-Sensor, weniger anfällig für Interferenzen oder Fehlinterpretationen der Farbe aufgrund von Rauschen.

Dies bringt mich zu einem letzten Punkt hinsichtlich sowohl der Merrill- als auch der Quattro-Sensoren: Sie brauchen Licht! Für den Einsatz in Situationen mit schwachem Licht und kurzer Belichtung eignen sich diese Sensoren nicht. Die obere Ebene sieht allerdings ebenso viel Licht wie ein Bayer-Sensor mit einer einzigen Ebene (natürlich) sehen würde. Ein weiteres Nettoergebnis (gewissermaßen ein Kompromiss) ist, dass – sofern ausreichend Licht für eine starke Belichtung der unteren Ebene vorhanden ist – die oberste Ebene schon „ausgebrannt“ sein kann. Insbesondere der Merrill-Sensor kann aus diesem Grund nicht immer einen ebenso großen Kontrastumfang wiedergeben wie ein Bayer-Sensor mit Pixeln derselben Größe. In Zeiten von Oberklasse-Spiegelreflexkameras mit einem Belichtungsumfang von 14 oder 15 bei exzellentem Kontrastumfang vergessen wir allerdings leicht, dass beispielsweise Diafilm kaum in der Lage ist/war, Belichtungsstufen 7 oder 8 des Kontrastumfangs aufzunehmen. Und kein Analogfotograf, der sein Geld wert ist, würde auch nur im Traum daran denken, direkt in den Sonnenuntergang zu fotografieren, ohne reichlich Filter vorgesetzt zu haben.

Einige Worte zum Rauschen

Auszug bei 100 % vom hochaufgelösten Scan eines Mittelformatdias
Auszug bei 100 % vom hochaufgelösten Scan eines Mittelformatdias
Wer bisher nur Kameras auf Basis eines Bayer-Sensors genutzt hat, könnte einen kleinen Schock erleben, wenn er zum ersten Mal einen gescannten Film bei 100 % sieht. Bei der folgenden Abbildung handelt es sich um die Reproduktion eines hochaufgelösten Scans eines 6 × 17 cm-Mittelformatdias (von einer Linhof Technorama SIII) bei 100 %. Ich habe das BELICHTETE BILD im Rahmen einer limitierten Auflage mit bis zu 100 × 300 cm mehrmals reproduziert (als echte Fotografie) und verkauft – zur vollen Zufriedenheit sowohl meiner selbst als auch des Kunden. Dennoch zeigt die Ansicht des Bildes bei 100 %, dass das durch Filmkorn verursachtes „Rauschen“ so stark ist, dass sein Kontrast tatsächlich nur so hoch ist wie die subtilen Variationen, die sich im Bild selbst finden! Für sich genommen erreicht die schlichte Anwendung einer „Unschärfemaske“ in Photoshop wenig mehr als die Körnung zu betonen, statt das Bild selbst tatsächlich zu „schärfen“.

Rauschen ist eine inhärente Eigenschaft jedes Stromkreises. Es basiert auf niedriggradigen Hintergrundschwankungen des Ausgangssignals, unabhängig vom Eingangssignal. Für den Bayer-­Sensor habe ich jedoch oben bereits erläutert, inwiefern die endgültige Farbigkeit und Luminosität jedes einzelnen Pixels auch auf den Daten basiert, die von den umgebenden Pixeln aufgenommen wurden. Daher ist es nicht überraschend, dass für sich genommen auch das Rauschen in gewissem Maße ein Durchschnittswert des Rauschens aus vielen Pixeln ist und, dass dadurch die Rauschniveaus sehr niedrig sein können.

Sigma DP2 Quattro: Dyrholaey Rocks, Island
Sigma DP2 Quattro: Dyrholaey Rocks, Island
Bei den Merrill‐ (und begrenzt auch mit den Quattro) Sensoren ist dies nicht der Fall, weil jedes einzelne Pixel für die Farb- und Luminositätsausgabe von genau diesem Pixel zuständig ist. Daher wäre zu erwarten, dass inhärente Rauschniveaus evtl. etwas höher sind (weil es nicht zur Bildung von Durchschnittswerten aufgrund von Interpolation kommt). Das Rauschen, und insbesondere Luminositätsrauschen beider Kameras ist dennoch signifikant geringer als jegliches „Filmkorn“-Äquivalent; weder theoretisch noch praktisch ergeben sich Bedenken hinsichtlich der Reproduktion auf einem physischen Medium. Nur wenn man es als Digitalfoto bei 100 % betrachtet – sozusagen „Pixel-Peeping“ – ist der Unterschied (sofern vorhanden) erkennbar. Da dieses „Rauschen“ weder im Merrill- noch im Quattro-Sensor problematisch ist, wende ich in meinem Arbeitsablauf nur ganz selten, wenn überhaupt, irgendeine Form der Luminositätsrauschunterdrückung an. So maximiere ich die verfügbaren Details.

Sowohl die Merrill- als auch die Quattro-Sensoren können anfällig sein für grünes/magentafarbenes Rauschen in den Schatten, wenn Bilder nicht korrekt belichtet werden (= unterbelichtet), oder wenn die Belichtungszeit zu lang ist. Hier ist das Prinzip „Belichtung nach rechts“ (ETTR – Exposure to the Right) sehr zu empfehlen – tatsächlich wäre es generell für jede digitale Belichtung empfehlenswert, weil es die bestmögliche Nutzung des verfügbaren Kontrastumfangs gewährleistet. Wenn solch ein Rauschen überhaupt vorhanden ist, belasse ich es bei meinen ersten Konvertierungen von RAW in SPP (das dedizierte RAW-Konvertierungsprogramm von Sigma für den Foveonsensor), denn es wird als üblicher Bestandteil meines Arbeitsablaufs in Adobe Camera Raw gut erkannt und ist leicht kontrollierbar.

Detailreichtum und Farbigkeit

Genau deshalb verwende ich Sigma-Kameras! Der erfasste Detailreichtum von sowohl Merrill- als auch Quattro-Sensoren ist phänomenal. Die Fotos können ohne sichtlichen Qualitätsverlust in einem sehr großen Maßstab reproduziert werden (deutlich größer als die entsprechende Pixelauflösung in MP Werten vielleicht vermuten lässt). Routinemäßig reproduziere ich Bilder von der Merrill-Sensor mit 100 × 150 cm von einer einzigen Belichtung, und die resultierende Fotografie verfehlt nie ihre Wirkung! Der nachfolgende Vergleich der mit Bayer-, Merrill- und Quattro-Sensor aufgenommenen Bilder, dargestellt mit 100 %, zeigt die sichtbaren Unterschiede.

Detailreichtum und Farbigkeit - Merrill- als auch Quattro-Sensoren ist phänomenal

In meine eigene Arbeit flechte ich ständig die Aufnahme und Kontrolle feiner Details in bewegtem Wasser ein – auch hier erfreut mich die Detailgenauigkeit der Merrill- und Quattro-Sensoren jedes Mal; beide geben mir reichlich subtile Variationsmöglichkeiten, die ich beim endgültigen Bild ausschöpfen kann.

River Soca, Slovenia,‘Tominska Korita 3610’
River Soca, Slovenia,‘Tominska Korita 3610’

Slovenia, ‘River Soca 6443’
Slovenia, ‘River Soca 6443’

Aber Detailreichtum ist nicht alles, und eine Auswahl meiner Fotografien enthält unter Umständen nur ganz wenige „scharfe Details“: Bei diesen Farbreproduktionen beweisen die Merrill- und Quattro-Sensoren, was sie können – mit subtilen Farbtönen, die jederzeit vorhanden sind, um genutzt und manipuliert zu werden.

„Viola sororia 4721“
„Viola sororia 4721“

’Last Spring Light II’
’Last Spring Light II’

„Leberblümchen 5065“
„Leberblümchen 5065“

Hier zwei Beispiele der Merrill- und Quattro-Sensoren, bei denen sowohl die Erfassung von Farbe und Details als auch Farbabstufungen wichtige Schritte auf dem Weg zum endgültigen Bild waren:


Sigma DP3 Merrill, „Blue Ice“
Sigma DP3 Merrill, „Blue Ice“

Sigma DP2 Quattro: „Ice Dawn“
Sigma DP2 Quattro: „Ice Dawn“

Zusammenfassung

Sigma SD1M, Sigma 180mm Macro: “Morning Flame” (Melanargia galanthea)
Sigma SD1M, Sigma 180mm Macro: “Morning Flame” (Melanargia galanthea)
Die Kamera (und damit auch der Sensor) ist für das aufgenommene Bild nicht entscheidender als meine Hände für die Worte, die hier geschrieben sind. Entscheidend hingegen ist die Art und Weise wie das Bild aufgenommen wird, und wie es auf Pixelebene reproduziert wird, ebenso welche Art Glas ich vor den Sensor stelle und auf welche Weise der Sensor das Licht, das er von diesem Glas empfängt, interpretiert und reproduziert. Die Merrill- und Quattro-Sensoren bieten, während sie sich subtil voneinander unterscheiden, eine bisher einzigartige Aufnahmemethode, die eine sehr umfangreiche Reproduktion von Farbdetails ermöglicht. Allerdings geht es bei diesen Sensoren längst nicht nur um die wundervolle Reproduktion von Farben und subtilen Farbdetails, vielmehr sind die Farben selbst einfach überwältigend und bieten eine kreative Palette. Damit sind sie ein integraler Bestandteil der endgültigen Bilder, die ich produzieren möchte.

Es überrascht also wohl kaum, dass ich es unvorstellbar finde, jemals wieder mit einer Digitalkamera auf Bayersensor-Basis zu fotografieren, egal für welchen Teil meiner ernsthaften fotografischen Arbeit – die Merrill‐ und Quattro-Sensoren sind einfach etwas ganz Besonderes.

Einen weiteren exzellenten Artikel von INES MONDON über den Foveonsensor finden Sie HIER: Er behandelt besonders die ästhetischen Qualitäten des Sensors. (Der Artikel ist sowohl auf Englisch als auch auf Deutsch verfasst).

Faszination Fototechnik 11 / 2015

2 Kommentare

Vielen Dank für den sehr interessanten und verständlichen Artikel! Wir machen sowohl bei meiner SD1 Merrill als auch bei der neuen dp2 Quattro von meiner Schwester sehr sehr gute Erfahrungen mit dem Foveon-Sensor von Sigma. Man kann auch an euren Beispielbildern den künstlerischen Effekt, denn diese Kameras ermöglichen, erkennen bzw. sehen. :-)

nubinou

von nubinou
20. November 2015, 22:13:38 Uhr

Lesenswert und verständlich

Thabea B

von Thabea B
17. November 2015, 07:48:33 Uhr

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