직관적으로 생각하면 흑백 이미지 센서는 초점면에 투사된 빛을 샘플링하는 픽셀 수가 베이어 컬러 센서보다 2~4배 더 많기 때문에 컬러 센서보다 공간 해상도가 더 높을 것이라고 추측할 수 있습니다.
좁은 대역폭의 광원을 사용하거나, 빛을 좁은 대역폭으로 필터링한 후 렌즈 초점을 조명 또는 대역폭 필터의 파장에 맞춘 경우, 흑백 센서의 이미지가 더 선명해집니다. 이는 좁은 대역폭의 광원이나 대역폭 필터가 컬러 필터 어레이의 필터보다 주파수 범위가 좁은 경우가 많기 때문입니다.
하지만 광범위 스펙트럼 광원 아래에서 촬영하는 경우, 렌즈에 색수차가 존재한다면 초점이 맞지 않거나(축/종방향 색수차) 공간적으로 어긋난(횡방향 색수차) 서로 다른 파장의 빛이 혼합될 수 있습니다. 이 경우, 베이어 RAW 이미지를 디모자이킹/디베이어링하여 서로 다른 색상 채널을 분리하면 컬러 카메라의 MTF(변조 전달 함수)를 향상시킬 수 있습니다.
측면 색수차의 경우, 컬러 이미지 프로세서는 측면 색수차 보정을 수행할 수 있으며, 파장에 따른 렌즈의 서로 다른 배율을 보정하기 위해 서로 다른 색상 채널의 배율을 기하학적으로 정렬합니다.
축방향/종방향 색수차의 경우, 휘도 채널 의 MTF를 사용하여 계산할 때 렌즈의 초점이 이상적으로 맞춰지는 중간 주파수 녹색 파장(~500-570nm)에 가중치를 부여하고, 초점이 잘 맞지 않는 파란색 및 빨간색 채널에는 낮은 가중치를 부여합니다.
흑백 센서를 사용하는 것에는 색수차나 색 번짐이 없고 양자 효율/신호 대 잡음비가 더 높다는 등의 다른 장점도 있지만, 흑백 센서가 더 선명한 경우는 제한적입니다.