为了满足我对相机事物的渴望，我来到Sigma网站，发现了这3层传感器的东西。
任何人都可以根据他们的经验或对此进行研究吗？
因为我只是被引导并影响到这个行业的大品牌，所以有人对这款sigma SD15或sigma SD1 DSLR有所了解吗？
Answers:
绝大多数相机使用的拜耳传感器基本上是两乘两格的传感器，其中有1个蓝色，1个红色和2个绿色传感器，称为拜耳滤镜，其名称是由柯达实验室的科学家命名的。然后，来自此类传感器的数据必须经过去马赛克处理，该过程将4个数据点转换为像素，从而给出3种颜色合并的结果。有2个绿色位置的原因是，据报道人眼对绿色更敏感，因此系统会强调颜色。
完全令我着迷的Foveon模型是遵循更传统电影风格的一种方法。在这种情况下，其思想是，三个主要的光带在不同的波长下工作，因此可以穿透传感器材料达到不同的深度，这是彩色胶片的前提。在这种情况下，蓝色的穿透力最小，红色的穿透力最大，因此通过堆叠图层，它们可以在每个照片位置检测每种原色的水平。结果，与与拜耳滤波器相关的去马赛克算法所产生的杂波图案相比，该技术消除了莫尔图案，并提供了更准确的结果。
我对Foveon技术感到非常兴奋，并期待看到Sigma的应用。他们终于生产了带有此传感器的APS-C相机，因此当评论和样品终于问世时，我将对其进行仔细研究。话虽如此，我认为相机制造商在拜耳（Bayer）模型上做得非常出色，这是一种行之有效且易于理解的图像捕获方式，从令人惊叹的结果中可以看出来。如果Foveon超出了这个范围，那么我们就是摄影必杀技。:)
无论如何，我在这两个文章上链接了一些相关的Wiki文章，我认为这些文章确实可以帮助您看到差异。
自SD-9以来，我已经拍摄了Sigma DSLR多年。当我从胶片单反相机转向数字单反相机时，我就进入了系统，并在进行飞跃之前做了很多研究。我也遇到了Foveon芯片，从概念上讲，它的设计给我的感觉比拜耳的设计要好得多。另外，我真的很喜欢从相机看到的图像。
考虑这种差异的方法是，传统的拜耳传感器实际上会拍摄三张单独的照片-一张绿色，一张红色，一张蓝色。对于14MP拜耳传感器，绿色照片具有700万像素，而红色和蓝色图像则具有350万像素数据。这些数据在空间上都没有重叠；也就是说，如果一个物体被传感器捕获的高度只有一个像素，则它可能会根据颜色在任何一张图像中消失。在任何给定的空间位置，颜色数据的2/3被丢弃。因此，虽然您从14MP相机获得的输出中可能有1400万像素，但它实际上是图像的重新采样和放大版本，具有最大的细节-7 MP绿色图像。
在foveon一侧，图像中没有任何颜色可以“隐藏”，因为在任何给定的感应位置，三层传感器都可以捕获全部光谱的光，因此对输入的需求不再那么高。从邻居那里解决传感器看到的东西。
最终结果是Foveon传感器不会误以为精细的细节确实是某种颜色（波纹），并且捕获的细节水平是恒定的，因为不会偶然丢弃精细的细节。拜耳传感器在任何点抛弃2/3的光有时会掉落Foveon芯片能够分辨的细节-再次取决于场景颜色。
由于拜耳传感器中的细节水平是可变的，因此就捕获的细节而言，很难与Foveon芯片进行比较-但是一个粗略的经验法则是，Foveon图像将捕获与Foveon芯片大致相同的细节水平。具有2/3 Foveon MP额定值（或传感器数量）的拜耳相机。因此，例如即将推出的SD1拥有4600万个感光点（传感器），这意味着您可以期望获得与30MP拜耳图像相似的细节水平。但这又是没有滤色网的图像，滤色镜前没有AA滤镜（当您不用担心滤色网时，就不需要AA滤镜）。
您可以在此处看到一些有趣的示例，将原始的佳能5D与Sigma SD-14进行了比较：
http://www.ddisoftware.com/sd14-5d/
尤其要注意拍摄色彩目标时会发生什么，以了解细节如何变化。
因此，除了所有技术资料外，传感器的性能如何？因为无论颜色如何，它都能捕获每个像素的全光谱和相同分辨率的图像，因此我认为它可以很好地捕获细微的色调变化。这意味着天空真好，或者其他任何颜色或色调逐渐变化的东西。这样，由于色调之间非常平滑的过渡，它们也可以为黑白转换产生非常漂亮的图像。
http://www.pbase.com/kgelner/image/90304998
http://www.flickr.com/photos/kigiphoto/5308324073/in/set-72157625711613108/
http://www.pbase.com/kgelner/image/108588990
（可以在链接中找到每个图像的完整尺寸版本）。
传感器出现问题的地方是使用更高的ISO-当前相机在被询问时可以执行ISO 3200：
http://www.flickr.com/photos/kigiphoto/4684772878/in/set-72157624236424558/
但实际上800对大多数拍摄来说都是一个现实的限制（除非您要为B＆W拍摄，否则由于噪点的性质，这些图像可以很好地保持住）。
Sigma相机并非真正面向刚开始摄影的人，因为它们不提供很多辅助模式或类似性质的东西...因此，如果您打算进入系统，请注意这一点。自己尝试使用传感器的最简单方法是Sigma DP-1或DP-2，早期版本的相机使用起来可能较慢，但是所有这些相机都能为您提供细腻的细节和图像彩色效果捕获。
请注意，由于我很喜欢使用相机很长时间，因此我显然不是一个公正的人。因此，即使在拿到相机之前，要做的另一件事就是更详细地探索来自传感器的图像。我在上面提供了一些内容，您可以浏览我的网站，因为我通常只拍摄Sigma相机，但是您可以从Sigma生产的所有各种相机中找到大量示例图像（也可以找到完整尺寸的图像）：
http://www.pbase.com/sigmadslr
您也可以在Carl Rytterfalk的博客中找到大量重要信息：
他在那里的某个地方有示例RAW包供您下载，以及有关Sigma相机，镜头和Foveon传感器的各种信息。他是一位出色的摄影师，而且非常热情，如果您观看他的任何视频，都会看到。
编辑：卡尔刚刚写了一篇长篇文章《为什么我要使用西格玛》，直接适用于这个问题：
http://www.rytterfalk.com/2011/01/20/why-i-choose-sigma/
他的原因摘要如下：
他将在链接中更详细地介绍该图像以及一些其他图像。
我忘了提一个注意事项，这并不是真正意义上的传感器，而是关于装有Foveon芯片的Sigma专用DSLR-您可以轻松地将它们用于红外工作，只需卸下相机上的防尘罩即可（为用户可移动而构建，无需任何工具即可重新安装）。
我对西格玛（Sigma）尝试不同和创新的东西赞不绝口，从表面上看，Foveon传感器是一个很好的主意。但是，我不同意Sigma引用其460万个光敏像素（每个光敏像素对颜色和强度都敏感）的现有模型以及14百万像素传感器的方式！
如果颜色通道互不相关，则将照相站点的数量乘以三即可得到拜耳等效值。但是，在真实场景中，颜色通道从轻度相关到高度相关。请看以下示例：
您有一个5MP Foveon传感器和一个15MP Bayer传感器。每个传感器具有500万个红色像素，500万个绿色像素和500万个蓝色像素。您正在拍摄坐在大块灰色混凝土上的灰猫。由于来自场景的光都是灰色的，因此每个传感器中的红色，绿色和蓝色像素都接收相同数量的光。但是，在Foveon传感器中，您最终会得到三个相同的读数，但这并不太有用，仅提供500万个唯一数据值。在拜耳传感器中，它们横向移动，可提供1500万个唯一值。拜耳图像甚至不需要去马赛克，因此将包含更多细节。
这是一个非常人为的示例，但是相关的颜色通道确实经常发生，这就是为什么拜耳插值有效的原因。拍摄黄色物体时，红色读数会为您提供有关绿色读数的信息，尽管与Foveon不同，那里没有绿色像素。
在现实世界中，由于相关性，分辨率仅相当于Bayer的2倍多，而不是Sigma的3倍。这意味着当前具有460万个照相地点的旗舰Foveon模型大致相当于一个10兆像素的拜耳（尽管它们的质量仍然略有不同，例如，在Foveon中缺少彩色莫尔条纹）。这使Foveon落后于24MP 35mm单反相机。当前的Foveon在低光下也很挣扎，因为光必须穿透上方的两层才能到达最后一层。
因此，基于此，我目前的建议是使用拜耳相机，但是看看未来的发展会很有趣。经过漫长的休假之后，Sigma宣布了带有1540万个Photosite的SD1。目前还没有发布日期，但是如果他们能在一个像样的机身上实现这一目标，它将为24MP尼康D3x带来实惠！
另一方面，拜耳的决议案以稳定的步伐增长，并得到了简单的经济学的支持（越来越多的人正在大量生产拜耳）。随着传感器分辨率的提高，对透镜清晰度，莫尔条纹和其他拜耳伪像的相应改善都不再是问题。最终，具有足够高的百万像素数的Bayer传感器将为您提供与Foveon相同的效果，但是像素并排放置而不彼此重叠。