Однако, помимо способа считывания информации с ячеек, есть еще один важный момент - то, как эти ячейки на матрице расположе-ны. Ячейки сами по себе не различают цвета - они просто рапортуют о количестве света, попавшего на них. Значит, чтобы получить цвет-ное изображение, перед ячейками надо установить светофильтры. В подавляющем большинстве матриц фильтры (красные, зеленые и синие) установлены по так называемой схеме Байера - см. рисунок. Видно, что зеленые ячейки расположены вдвое чаще, чем синие или красные, потому что человеческий глаз наиболее чувствителен к зе-леной зоне спектра, и ее следует передавать более качественно.
Казалось бы, все хорошо, но потом из полученной цветной мозаи-ки нужно сделать нормальную полноцветную картинку, в которой каждый пиксель имеет три цветовые составляющие - красную, зеле-ную и синюю. И вот тут начинаются сложности, ведь для каждой точ-ки мы имеем только одну составляющую, а остальные надо собирать по соседним ячейкам (которые, вообще говоря, уже относятся к дру-гим точкам изображения). В результате картинка получается слегка размытой, так как каждый пиксель «собирается» из нескольких яче-ек. Даже самые продвинутые алгоритмы не позволяют получить цветную картинку с полным разрешением матрицы - в лучшем слу-чае их эффективность составляет 80-90%. Помимо падения разре-шения, есть и еще один неприятный эффект - муар. Муаровые раз-воды возникают, когда одна регулярная структура накладывается на другую с небольшим сдвигом. Матрица Байера - готовая регулярная структура, поэтому при съемке, например, ткани или любой мепкопопосатой поверх-ности часто возникает цветной муар - раз-ноцветные разводы, похожие на мазутные пятна на воде. С муаром, конечно, борются, совершенствуя алгоритмы, но при этом опять страдает резкость.
