성능

폴더를 열 때 일어나는 일

Fotollection은 사진 폴더를 통째로 읽지 않습니다. 각 파일에서 읽는 것은 EXIF(날짜, 카메라, 촬영 장소)와 모든 카메라가 파일에 저장해 두는 작은 썸네일뿐입니다. 1000장에 0.12초로, 코드를 쓰기 전에 정한 1초 목표보다 훨씬 빠릅니다. 그다음 백그라운드에서, Fotollection이 가볍게 반응하도록 스레드 두 개로 더 선명한 400 px 썸네일을 만들어 디스크 캐시에 넣으므로, 다시 연 폴더는 바로 표시됩니다. 5035장에서는 읽기에 383 ms, 내장 썸네일에 236 ms가 걸렸습니다.

미리보기 17 ms의 내역

설정을 바꾸면 미리보기는 메모리에 있는 사진의 2048 px 사본으로 다시 그려지며, 원본 크기 파일에서 그리는 일은 결코 없습니다. 걸리는 시간 16.7 ms 중 자르기와 Lanczos 필터 크기 조정이 9.7 ms, 날짜가 0.1 ms 미만, 화면용 미리보기 JPEG 인코딩이 7.0 ms입니다. 이 인코더는 측정하면서 조정했습니다. 내보내기와 같은 설정(전체 색 해상도와 최적화한 테이블)으로는 16.2 ms가 걸렸습니다. 화면에는 그런 것이 필요 없으므로 미리보기는 색 정보를 절반으로 하고 표준 테이블을 쓰며, 내보내기는 풀 컬러(4:4:4)로 만듭니다. 더 가벼운 크기 조정 필터도 시험했지만 이 프로세서에서는 오히려 느려서(12.5 ms) Lanczos를 유지했습니다.

네이티브 코드와 브라우저

같은 처리(디코딩, 2:3으로 자르기, 날짜, 품질 95 JPEG)를 같은 사진 95장으로 Fotollection과 Chromium(코어마다 워커 하나)에서 실행했습니다. 내보내기 속도는 같아서 초당 18.0장 대 17.9장. 브라우저가 느리다는 처음의 가설은 틀렸습니다. 네이티브 코드의 강점은 다른 곳에 있습니다. 브라우저의 인코더가 색 정보를 절반으로 줄이는 반면, Fotollection은 전체 색 해상도 4:4:4로 파일을 쓰고, 각 사진의 색 프로필을 지키며, 파일을 디스크에 직접 쓰고, 메모리 사용량도 4분의 1 적었습니다(1.35 GB 대 1.78 GB). 그 뒤 인화용 인코더는 더 빨라져 16 MP에서 초당 23.5장입니다.

이루지 못한 두 목표와 그로써 찾은 것

이 20 MP 파일에서는 첫 실행에서 두 목표를 이루지 못했습니다. 내보내기는 초당 7.6장, 메모리 최대치는 2.14 GB로 2 GB 상한을 넘었습니다. 사진 한 장의 단계별 시간을 재 보니 시간이 어디로 가는지 드러났습니다. 디코딩 약 100 ms, 자르기 2 ms, 인화용 인코딩 203 ms. 인화용 인코더는 두 번째 패스에서 테이블을 최적화하고 있었고, 그 때문에 이미지의 모든 계수를 메모리에 담아 두었습니다. 한 장당 약 160 MB, 동시 6장이면 약 1.5 GB인데, 그래서 파일이 작아지는 것은 고작 0.9%입니다. 표준 테이블이라면 파일을 띠 단위로 쓸 수 있습니다. 138 ms, 렌더링 이미지에 대한 오차는 같고 늘어나는 것은 몇 킬로바이트뿐입니다.

메모리의 일부는 애초에 Fotollection의 것이 아니었습니다. 벤치마크는 썸네일을 모든 코어로 만들었지만, Fotollection은 백그라운드 스레드 두 개를 씁니다. 게다가 자체 미리보기 측정값을 내보내기 중에도 붙들고 있었습니다. Fotollection과 같은 방식으로 재면 내보내기 시작 전에는 0.35~0.39 GB입니다. v0.9.7부터는 동시에 처리하는 장수를 내보내는 사진 중 가장 큰 사진에도 맞추므로(아주 큰 사진이면 줄임), 어떤 크기에서도 최대치가 상한 아래에 머뭅니다. 이 폴더에서는 초당 10.1장, 1.31 GB입니다.

웹 편집 도구에서 뽑은 인화물이 밋밋해 보이는 이유

테스트에서는 카메라 사진 20장과 그 Display P3 버전(최근 스마트폰과 Mac의 넓은 색 공간) 5장을 Fotollection의 실제 내보내기로 내보내고, 두 파일을 독립된 디코더로 읽습니다. 색 프로필을 거쳐 CIELAB으로 변환하고 원본 사진과 픽셀 단위로 비교합니다. 일반적인 웹 편집 도구의 내보내기에도 같은 비교를 합니다. 프로필을 지우고, 2000 px로 줄였다가 인화용으로 다시 키우고, 품질 80, 색 정보를 절반(4:2:0)으로 저장한 것입니다.

밋밋해 보이는 원인은 두 가지입니다. 2000 px로 줄였다가 현상소에서 다시 키우는 과정에서 인화물을 선명하게 보이게 하는 디테일의 87%가 버려집니다. 그리고 색 프로필을 지우면 Display P3 사진을 sRGB로 읽게 되어 채도의 13%를 잃습니다. Fotollection은 프로필을 유지하고(25개 파일 중 25개), 사진의 전체 해상도, 풀 컬러(4:4:4), 품질 95로 내보냅니다(측정 당시의 값. v0.13.0부터 기본값은 90이며, 그래도 눈에 보이는 차이 아래입니다). 조금 큰 오차는 모든 JPEG가 가장 힘들어하는 선명한 경계에서만 나타납니다. 앞으로의 과제: 실제 iPhone의 HEIC 파일과 분광 측색계로 잰 인화물.

센서가 실제로 기록하는 것

카메라 센서는 포토사이트(photosite)라고 불리는 작은 우물 수백만 개가 늘어선 격자입니다. 셔터가 열려 있는 동안 각 포토사이트가 받은 빛을 모아 전하로 바꾸고, 셔터가 닫히면 변환기가 각 전하를 숫자로 바꿉니다. 이 관계는 선형이어서 빛이 두 배면 숫자도 두 배입니다. 사람의 눈은 전혀 선형이 아니며 밝기를 비율로 판단합니다. 그래서 RAW 파일은 현상하기 전까지 어둡고 밋밋해 보입니다.

이 격자를 읽어 내는 센서에는 두 종류가 있습니다:

• CCD(charge-coupled device, 전하 결합 소자)는 각 포토사이트의 전하를 한 줄씩 칩 가장자리의 증폭기 하나로 보냅니다. 초기 디지털카메라와 많은 초기 중형 디지털 백의 센서로, 이미지는 깨끗하지만 읽기가 느리고 전력 소모가 컸습니다.
• CMOS는 포토사이트마다 증폭기를 두고 여러 개를 동시에 읽습니다. 더 빠르고, 전력을 적게 쓰고, 싸게 만들 수 있어 이제 거의 모든 카메라와 스마트폰에 쓰입니다. 많은 CMOS 센서가 줄을 차례로 읽기 때문에 전자 셔터로 찍은 빠른 피사체가 비스듬히 휘어질 수 있으며(이것이 롤링 셔터), 훨씬 빠르게 읽는 적층형(stacked) 센서에서는 왜곡이 적습니다.

이 숫자는 JPEG보다 훨씬 많은 단계를 가집니다. 카메라는 포토사이트마다 12 또는 14비트, 즉 4096 또는 16,384단계를 기록하고, JPEG가 지키는 것은 8비트, 256단계입니다. 이 여분의 단계 덕분에 섀도를 끌어올리거나 밝은 하늘을 눌러도 톤이 끊기지 않습니다. 그리고 빛이 없다고 0인 것도 아닙니다. 모든 센서는 검정 근처의 노이즈가 잘려 나가지 않도록 작은 오프셋, 즉 블랙 레벨을 더합니다. Nikon D750 샘플에서는 검정이 600, 센서가 기록할 수 있는 최댓값인 화이트 레벨이 15,520입니다. 모든 RAW 현상의 첫 작업은 이 두 숫자를 0과 1에 맞추는 것이며, 카메라에 따라 컬러 필터 위치마다 블랙 레벨이 다르기 때문에 위치마다 따로 합니다.

색은 각 포토사이트 위의 필터에서 나온다

포토사이트가 재는 것은 도달한 빛의 양뿐이며 색은 재지 않습니다. 색을 보기 위해 센서는 컬러 필터 배열로 덮여 있습니다. 포토사이트마다 위에 작은 빨강, 초록, 파랑 필터가 있어, 각각 스펙트럼의 일부만 셉니다.

• Bayer 배열은 1976년 Kodak의 Bryce Bayer가 특허를 낸 것으로, 2 × 2 정사각형을 반복합니다. 빨강 1, 초록 2, 파랑 1입니다. 포토사이트의 절반이 초록인 것은 사람의 눈이 디테일 대부분을 스펙트럼의 가운데에서 느끼기 때문이며, 초록이 선명도의 대부분을 맡습니다. 거의 모든 카메라가 이 배열을 네 방향(RGGB, BGGR, GRBG, GBRG) 중 하나로 쓰며, 그 방향은 파일에 적혀 있어야 합니다.
• X-Trans는 Fujifilm이 2012년부터 쓰는 배열로, 6 × 6 정사각형을 반복하며 모든 행과 열에 빨강, 초록, 파랑이 있습니다. 불규칙한 배치 덕분에 촘촘한 반복 무늬에 색 모아레가 덜 생기고, Fujifilm은 많은 센서에 있는 로우패스 필터를 뺄 수 있습니다. 그 대신 재구성은 더 어려워집니다.
• 그 밖의 방식: 흑백 센서에는 필터가 전혀 없어 모든 포토사이트가 디테일을 전부 담습니다(Leica의 Monochrom). Sigma의 Foveon은 실리콘의 깊이마다 색을 흡수하는 층 세 개를 겹칩니다. 많은 스마트폰은 같은 색 포토사이트 네 개를 묶어(Quad Bayer) 어두운 곳에서는 하나로 읽습니다.

즉 24 MP Bayer 센서는 2400만 개의 숫자를 기록하고, 각각은 한 가지 색뿐입니다. 모든 픽셀에서 세 가지 색 중 두 가지가 빠져 있습니다. 이 모자이크에서 이미지를 만드는 것이 디모자이크의 일이며, 아래에서 설명합니다.

RAW 파일 안에 든 것

JPEG는 완성된 이미지로, 카메라가 이미 모든 판단을 내렸습니다. RAW 파일은 그 판단 이전의 센서 숫자를, 나중에 판단하는 데 필요한 것들과 함께 저장합니다:

• 샘플 자체(포토사이트마다 하나)와, 각각이 어떤 컬러 필터 아래에 있었는지
• 블랙 레벨과 화이트 레벨
• 유효 영역(빛을 받은 포토사이트. 둘레의 몇 행과 몇 열은 검정을 재기 위해 일부러 가려져 있습니다)과 카메라의 기본 자르기
• 촬영할 때 카메라가 고른 화이트 밸런스
• 이 센서 고유의 빨강, 초록, 파랑이 사람이 보는 색과 어떻게 대응하는지 나타내는 컬러 매트릭스
• 카메라가 자기 색과 톤으로 만든 JPEG 미리보기와 EXIF 데이터

제조사마다 고유한 형식이 있으며, 대부분 TIFF 기반이고 일부는 공개되지 않았습니다. CR2와 CR3(Canon), NEF(Nikon), ARW(Sony), RW2(Panasonic), ORF(Olympus), RAF(Fujifilm). DNG는 Adobe가 공개한 형식(버전 1.7)으로, Ricoh, Leica, Pentax와 많은 스마트폰이 씁니다. 이 페이지는 그 규칙을 따릅니다.

Fotollection은 DNG를 사양을 보고 직접 작성한 리더로 읽고, 다른 형식은 Fotollection에 내장한 LGPL 라이브러리 rawler로 풉니다. 그리드의 썸네일은 센서 데이터를 전혀 건드리지 않고 파일 안의 미리보기에서 9~32 ms에 만들어집니다. 그래서 RAW 폴더도 JPEG 폴더와 같은 속도로 열립니다.

디모자이크: 빠진 두 색 계산하기

각 픽셀에서 빠진 두 색을 주변에서 재구성하는 것을 디모자이크라고 하며, RAW 사진의 선명함과 깨끗함을 다른 어떤 단계보다 크게 좌우합니다. 모든 방법이 같은 딜레마를 안고 있습니다. 주변을 평균하면 평평한 부분에서는 안전하지만, 경계를 넘으면 서로 다른 두 면이 섞입니다. 어느 이웃끼리 같은 대상에 속하는지 가려내는 것이 실력입니다.

• 바이리니어는 각 색의 가장 가까운 포토사이트를 단순히 평균합니다. 모든 방법의 비교 기준이며, 부드럽고, 빨강, 초록, 파랑을 조금씩 다른 위치에서 평균하기 때문에 선명한 경계를 따라 색 번짐이 생깁니다.
• Malvar–He–Cutler(2004년)는 이 평균에서 출발해, 고정된 5 × 5 필터로 그 포토사이트가 본 색의 디테일을 이용해 보정합니다. 더 선명하면서도 매우 빠릅니다. Fotollection은 v0.10.0까지 이 방법으로 현상했습니다.
• PPG(patterned pixel grouping)는 먼저 이미지 변화가 가장 적은 방향을 판단하고 그 방향으로만 보간합니다. rawler가 쓰는 방법으로, v0.10.0까지는 Windows판과 Linux판 Fotollection에서도 대부분의 형식에 썼습니다.
• RCD(ratio corrected demosaicing, Luis Sanz Rodríguez)는 색의 차이가 아니라 비율로 처리해 밝은 부분에서도 어두운 부분에서도 잘 무너지지 않고, 디테일에서 오류가 적은 것으로 알려져 있습니다. darktable과 RawTherapee도 갖추고 있습니다.
• Markesteijn은 Frank Markesteijn의 이름을 딴 X-Trans용 방법으로, 1패스 또는 더 느리지만 깨끗한 3패스로 동작합니다.
• v0.10.0 이후 Fotollection의 디모자이크는 방향 판단을 RCD에서 가져오고, 초록을 양쪽에서 추정해 그 점 자신의 색으로 보정하며(Hamilton과 Adams의 방법), 각 쪽의 변화 크기로 가중치를 줍니다. 처음에는 RCD 자체의 비율 단계를 구현했지만 테스트 차트에서 성적이 나빠서, 이긴 쪽을 자체 이름으로 출시하고 있습니다.

방법이 추측을 잘못하면 전형적인 네 가지 형태로 나타납니다:

• 지퍼: 선명한 경계를 따라 밝고 어두운 픽셀이 번갈아 늘어섬. 방법이 경계 양쪽에서 이웃을 가져왔을 때
• 미로: 평평한 부분에 나타나는 자잘한 벌레 먹은 듯한 무늬. Bayer 정사각형의 두 초록이 완전히 같은 값을 읽지 않을 때(색이 다른 인접한 행에 있어 많은 센서에서 1~2% 어긋납니다)
• 위색: 실제로는 회색인 디테일, 예를 들어 천, 머리카락, 벽돌 벽, 먼 울타리에 나타나는 색 점이나 번짐
• 모아레: 컬러 필터가 표본화할 수 있는 것보다 촘촘한, 아주 미세한 반복 무늬에 나타나는 색 물결

평가 방법. 사람의 눈은 선명해 보이는 결과에 속기 쉬우므로, 모든 방법을 정답이 정확히 알려진 이미지로 채점합니다. 컴퓨터가 768 px 테스트 차트 다섯 장을 그립니다. 존 플레이트(바깥으로 갈수록 촘촘해져 초록 포토사이트가 지킬 수 있는 가장 미세한 디테일에 이르는 동심원), 스포크 72개의 지멘스 스타, 회색 위에 세 방향으로 놓은 채도 높은 띠, 매끄러운 그라데이션, 그리고 두 초록이 2% 어긋난 평평한 회색입니다. 각각을 Bayer 센서가 기록할 형태로 바꾸고, 디모자이크한 뒤 원본 이미지와 비교합니다. PSNR은 전체 오차를 데시벨로 잽니다(클수록 좋고, 6 dB마다 오차가 절반). 위색은 회색 차트에 나타나는 색의 평균, 경계 오차는 경계에서 2 px 이내의 평균 오차입니다.

Malvar는 논문대로 미세한 회색 디테일에서 바이리니어보다 약 4 dB 낫지만, 강한 색끼리의 경계에서는 뒤집니다. 보정이 한 색의 디테일을 다른 색에서 빌려 오고 색이 함께 변한다고 가정하기 때문인데, 회색 벽의 빨간 간판은 그렇지 않습니다. 둘 다 미로를 없애지 못합니다. 미로는 디모자이크의 문제가 아니라 두 초록의 차이여서 그 전에 맞춰 두어야 하기 때문입니다. v0.10.0부터의 처리 흐름은 이런 구멍을 막습니다. 각 점이 아직 측정한 값만 가지고 있을 때 고착 픽셀과 초록의 어긋남을 고치고, 방향에 따른 디모자이크로 색을 재구성하고, 색 차이에 작은 미디언을 걸어 남은 위색을 없앱니다. 테스트 차트에서 모든 항목을 이겼고, 예외는 존 플레이트 전체의 PSNR뿐으로, 모든 방법이 앨리어싱이 생기는 가장 미세한 디테일 근처에서 Malvar보다 0.8 dB 낮습니다. 그래도 위색은 그곳에서도 절반이 됩니다. 실제 파일 9개에서는 모든 Bayer 카메라의 현상이 카메라 자체 JPEG에 같거나 더 가까워졌고, 24 MP에 약 180 ms가 걸립니다. Malvar의 40 ms에 비해 한 장당 몇십 분의 1초 더 걸리지만, 그만큼 디테일이 깨끗한 인화물이 됩니다.

카메라의 색에서 내 색으로

카메라의 빨강, 초록, 파랑은 화면의 색과 같지 않습니다. 센서마다 필터 색소가 다르고, 사람 눈의 원뿔세포와는 다른 방식으로 겹칩니다. 파일 안의 컬러 매트릭스가 카메라의 색을 CIE XYZ(1931년에 정한 사람 색각의 표준 모델)로 바꾸고, 거기서 많은 화면과 현상소의 색 공간인 sRGB로 바꿉니다.

• 처음은 화이트 밸런스입니다. 빨강과 파랑에 게인을 걸어 장면에서 흰 것이 중립으로 보이게 합니다. 카메라는 고른 게인을 기록해 두며, Fotollection은 이를 디모자이크 전에 적용하므로 위의 방법이 쓰는 색 차이가 작게 유지됩니다.
• DNG에는 보통 매트릭스가 두 개 있습니다. 하나는 따뜻한 백열등, 다른 하나는 주광에서 잰 것입니다. 사진에 맞는 것은 그 사이이며, 현상은 화이트 밸런스에서 촬영 당시의 빛을 색온도로 계산해 둘을 섞습니다. Fotollection은 다른 형식에서도 rawler가 카메라 모델마다 알고 있는 매트릭스로 같은 일을 합니다.
• 이 모든 것은 어떤 커브보다도 앞서, 센서 자체의 스케일, 즉 선형 광에서 합니다. 색 혼합, 스케일링, 크기 조정은 선형 광에서 하면 물리적으로 맞는 결과가 되고, 커브 뒤에서 하면 경계가 어두워지고 색이 어긋납니다.

카메라 본래의 룩. 카메라 자체의 JPEG는 중립이 아닙니다. 모든 제조사가 고유한 대비, 색, 피부 톤을 더하며, 그 룩은 사람들이 브랜드를 고르는 이유의 하나입니다. v0.10.0부터 RAW 사진은 중립 표시로 열립니다. 센서의 매트릭스에 충실하고, 렌즈의 주변부 광량 저하와 카메라가 고른 노출을 반영한 것입니다. Like the camera’s JPEG는 RAW 사진의 RAW colour 카드에 있으며, 클릭 한 번으로 한 장에도, 모든 RAW에 한꺼번에도 적용할 수 있습니다. (v0.10.0까지는 모든 RAW를 카메라의 JPEG에 맞췄습니다. 그때 저장한 프로젝트는 그 룩을 유지합니다.) 이 옵션은 커브와 매트릭스, 또는 채널별 커브라는 두 가지 방식으로 카메라의 JPEG에 맞추고, 그 파일에서 더 가까워진 쪽을 남깁니다. Nikon D750에서는 차이가 절반이 되어 ΔE2000이 2.26에서 1.16이 되었습니다. 그리드의 썸네일은 Lightroom과 마찬가지로 카메라 자체의 미리보기를 씁니다.

톤: 선형 숫자에서 이미지로

선형 숫자는 화면에서 어둡고 색이 바래 보입니다. 빛이 두 배가 되면 센서는 두 배의 숫자로 기록하지만, 우리 눈에는 한 단계 밝아진 것으로만 보이기 때문입니다. 톤 커브가 센서의 스케일을 이미지로 바꿉니다. 중간 회색의 위치를 정하고, 섀도를 끌어올리고, 하이라이트를 단번에 자르지 않고 부드럽게 굴리며, 이미지의 대비를 정합니다. 그 뒤 이미지는 sRGB 커브(흔히 말하는 “감마”)로 저장되어, JPEG의 256단계 중 많은 부분을 눈이 단계 차이에 가장 민감한 섀도에 배정합니다.

카메라가 JPEG에서 하는 보정 가운데 두 가지는 RAW 데이터에 들어 있지 않으며, 둘 다 인화물에 영향을 줍니다:

• 주변부 광량 저하: 모든 렌즈는 모서리로 갈수록 어두워집니다. Fotollection은 카메라가 모서리를 얼마나 밝혔는지를 카메라 자체의 미리보기에서 방사 방향 게인으로 잽니다. 처음 DNG 현상을 카메라의 JPEG와 비교했을 때 가운데는 약 4 L* 너무 밝고, 모서리는 1.5 너무 어두웠습니다. 방사 방향 게인으로 차이는 ΔE 3.8에서 2.67로 줄었고, 사진의 모든 부분이 ±0.5 L* 안에 들어왔습니다.
• 왜곡: 렌즈의 약한 술통형 또는 실패형 왜곡입니다. 마이크로 포서드 카메라(Panasonic, Olympus)는 카메라에서 보정하는 것을 전제로 설계되어, 파일에 그 방법이 기록되어 있습니다. Mac에서는 이 파일들을 보정을 적용하는 macOS가 현상하며, 자체 현상에서의 보정은 계획 중입니다(FR-085).

Fotollection의 RAW 현상, 단계별로

인화 미리보기, 확대, 내보내기 뒤에 있는 전체 현상에서는:

1. 판별: 형식은 파일 이름이 아니라 앞부분의 바이트로 판별하므로, 이름을 바꾼 파일이나 평범한 TIFF처럼 보이는 RAW도 제대로 읽습니다.
2. 읽기: 센서의 숫자. DNG는 자체 리더로, 다른 형식은 rawler로 풉니다. 너무 크거나 손상된 파일은 픽셀 하나도 디코딩하기 전에 오류 코드와 함께 거부합니다.
3. 레벨: 검정을 0, 흰색을 1로. 컬러 필터 위치마다, 유효 영역의 모서리부터 세어서.
4. 화이트 밸런스, 이어서 디모자이크: 먼저 고착 픽셀과 초록의 어긋남, 다음으로 방향에 따른 디모자이크, 마지막으로 위색 미디언(X-Trans용 Markesteijn은 v0.15.0에 나올 예정).
5. 색: 카메라의 매트릭스를 촬영 당시의 빛에 맞춰 섞어, 선형 광에서.
6. 톤과 룩: 카메라의 미리보기에 맞추며, 주변부 광량 저하도 포함해서.
7. 여기부터는 RAW 사진도 다른 사진과 같습니다. 자르기, 날짜, 프레임, 인화 크기, 색 프로필. 전체 해상도, 4:4:4, 품질 95로 내보냅니다.

몇 가지 규칙은 처음부터 끝까지 지켜집니다. 현상은 한 번에 하나만, 모든 프로세서 코어에 나눠 실행하고, 창 자체의 스레드에서는 절대 실행하지 않으므로, 30 MP 사진을 현상하는 중에도 Fotollection은 반응합니다. 내보내기는 항상 프로세서에서 하므로 인화물은 어느 컴퓨터에서나 같습니다. 그래픽카드가 빠르게 하는 것은 편집 중에 보이는 것뿐입니다. 그리고 코드는 우리 자신의 것으로, 다른 프로젝트에서 복사하지 않고 공개된 사양과 논문을 보고 작성해 검증합니다. 위의 합성 차트, 9개 기종의 RAW 파일 9개(CC0, raw.pixls.us 제공), 그리고 파일을 일부러 잘라 내거나 망가뜨려, 손상된 파일이 충돌이 아니라 오류가 되는지 확인합니다.

v0.10.0부터: 모든 Bayer 카메라에 자체 현상. rawler는 파일을 풀기만 하고, 나머지는 Fotollection이 합니다. 샘플 파일 9개의 전체 현상, 3회의 중앙값, 같은 노트북에서. 더 깨끗한 디모자이크를 갖춘 우리 현상과 rawler의 더 단순한 방식, 그리고 macOS의 비교입니다:

우리 현상은 더 깨끗한 디모자이크와 맞춘 색 때문에 rawler보다 0.1~0.25초 더 걸리지만, 대부분의 카메라에서 macOS보다 빠릅니다. 현상은 한 장에 한 번뿐이고, 그 뒤로는 슬라이더가 보관해 둔 사본을 4~11 ms에 다시 처리합니다. Mac에서는 Panasonic과 Olympus 파일이, 자체 현상이 왜곡을 보정할 수 있게 될 때까지 렌즈 보정 때문에 macOS에 남습니다. S5의 회색 패치는 rawler를 거칠 때보다 더 중립이 됩니다(색 어긋남 1.42 대 2.43, 0이 완전한 회색). 다음은 Markesteijn을 쓰는 Fujifilm X-Trans, 그다음은 프로세서의 결과를 기준으로 삼는 그래픽카드 미리보기 현상입니다.