Dass Bildsensoren eine , wenn nicht sogar die entscheidende , Komponente der Leistungsfähigkeit von Kameras darstellen , ist ja klar . Aber wie sieht ein absolut optimaler Sensor aus ?
Im ( theoretischen ) Idealfall fangen Kamerasensoren das Licht , das in Form von Photonen ausgesandt wird , gleichmäßig ein und liefern dadurch ein perfektes , klares Bild . In der physikalischen Praxis ist das jedoch nicht der Fall : Die Photonen streuen ziemlich wild umher und treffen eher zufällig auf den Sensor .
Eine Möglichkeit ,
» Licht streut ziemlich wild umher und trifft eher zufällig auf den Sensor . « dieses Problem zu lösen , ist die Herstellung größerer Sensoren und größerer Pixel , was jedoch mit hohen Produktionskosten und einem ebenso großen Kameragehäuse verbunden ist .
Eine ganz clevere Lösung ist die Entwicklung von rückseitig beleuchteten Sensoren ( BSI ), denn dieser Sensortyp führt zu einer verbesserten Low-Light-Leistung und Geschwindigkeit . Ähnlich verhält es sich mit einem gestapelten CMOS-Sensor wie dem Micro-Four-Thirds-Sensor von Sony , der Anfang 2021 veröffentlicht wurde noch höhere Geschwindigkeiten ermöglicht .
Oder man subsummiert die vom Sensor gelieferten Bilddaten : Smartphones beispielsweise verwenden mehrere Bilder und fügen sie zu einem Mittelwert zusammen , um das Rauschen und den Dynamikbereich zu verbessern , siehe Google HDR + mit Bracketing-Technologie .
Als eine weitere Möglichkeit in Richtung „ idealer Sensor “ sieht mancher Experte gekrümmte Sensorflächen . Doch die haben einen entscheidenden Nachteil : Sie müssen mit präzise gefertigten Objektiven kombiniert werden , Fotografen sich also für ein bestimmtes System entscheiden , ohne die Möglichkeit , ein Objektiv eines anderen Herstellers zu verwenden .
Wahrscheinlicher ist es , dass das „ Sensor-Problem “ an anderer Stelle gelöst wird , eben nicht am Sensor selbst , sondern durch KI und Software : Noch größerer Sensor-Speed und eine noch intensivere Bildverbesserung werden durch eine stärkere kamerainterne Verarbeitung wie Smartphone-ähnliches Image Stacking ihren Weg in die Kamerawelt finden .