Sisällysluettelo[Piilottaa][Näytä]
Laskennallinen valokuvaus on ala, joka on nähnyt paljon edistystä viime vuosina.
Mahdollisuudet kuvien tekemiseen ovat kasvaneet eksponentiaalisesti paremmista kuvankäsittelyalgoritmeista kehittyneempään kameralaitteistoon.
Mutta olemmeko saavuttaneet ääripään?
Voidaanko valokuvien mahdollisuuksien rajoja ylittää?
Katsotaanpa joitain viimeisimpiä kehityssuuntia laskennallisessa valokuvauksessa ja katsotaan mihin tulevaisuus saattaa viedä meidät.
Mitä laskennallinen valokuvaus oikeastaan on?
Ennen kuin pääsemme käsittämään, mikä on mahdollista, on tärkeää ymmärtää laskennallinen valokuvaus. Yksinkertaisesti sanottuna laskennallinen valokuvaus on kuvankäsittelyn tyyppi, joka ottaa valokuvan ja saa sen näyttämään erilaiselta.
Monet ihmiset kutsuvat tätä kuvankäsittelyksi, mutta se on hieman harhaanjohtavaa. Lopullisena tavoitteena ei ole muuttaa kuvaa, vaan pikemminkin ottaa valokuva ja tehdä sillä jotain.
On tärkeää ymmärtää, että kuvankäsittelyn ei tarvitse tapahtua reaaliajassa. Suuri osa laskennallisesta valokuvauksesta tehdään offline-tilassa ja sitä sovelletaan vain lopulliseen kuvaan.
Se on laaja käsite, ja sitä käytetään kuvaamaan monia erilaisia asioita.
Esimerkiksi monet ihmiset ajattelevat, että laskennallisessa valokuvauksessa on kyse HDR-kuvien tekemisestä. Mutta se ei ole täysin totta.
Laskennallista valokuvausta voidaan soveltaa moniin erilaisiin valokuvaustilanteisiin. Sitä käytetään muun muassa luovaan retusointiin, erittäin tarkkoihin kuviin, hämärässä valokuvaamiseen, syväterävyystehosteiden luomiseen ja paljon muuta.
Sitä käytetään tekemään paljon muutakin kuin tekemään upeita valokuvia Instagramia varten. NASA käyttää sitä tuodakseen määritelmiä esiin avaruudessa otetuissa valokuvissa.
Laskennalliset valokuvaustekniikat
Suuri työntö
Digitaalisen valokuvauksen nousu 90-luvun lopulla ja 2000-luvun alussa johti uusiin kuvankäsittelytekniikoihin. Monet näistä tekniikoista kehitettiin mahdollistamaan kuvien parempi käsittely.
Viime vuosina olemme nähneet yhä enemmän näitä tekniikoita sovellettavan todellisiin ongelmiin.
Tunnetuin esimerkki tästä on laskennallisen valokuvauksen soveltaminen ongelmiin, kuten kameran tärinä ja linssin poikkeamat. Ei-toivotun epäterävyyden poistamiseen kuvasta voidaan käyttää monia tekniikoita, ja laskennallinen valokuvaus on mahdollistanut tämän monissa kameroissa.
Deepfakes
Tämä on yksi ilmeisimmistä esimerkeistä siitä, kuinka pitkälle olemme tulleet laskennallisen valokuvauksen alalla. Termi deepfake viittaa käytäntöön käyttää syväoppimistekniikoita väärennettyjen kuvien syntetisoimiseksi, jotka näyttävät todellisilta.
Ensimmäinen deepfakes kehitettiin 2000-luvun alussa, mutta tekoälyn tulo on tuonut viimeaikaisen suosion aallon.
Tämä on ollut suuri huolenaihe teknologiateollisuudelle. Washington Postin tutkimuksen mukaan tuhannesta kyselyyn vastanneesta internetin käyttäjästä 1,000 prosenttia oli altistunut syvälle väärennökselle.
Tämä sisälsi monia julkkiksia, poliitikkoja ja jopa ihmisiä heidän perheestään. Raportissa todettiin myös, että syväväärennösten avulla levitettiin vääriä tietoja ja niitä käytettiin usein pilkkaamaan ihmisiä.
Syviä väärennöksiä voidaan luoda useilla eri tavoilla, mutta tunnetuin tekniikka on nimeltään GAN (generative adversaria network). Tämän tyyppinen syvä oppiminen mallia käytetään luomaan vääriä kuvia, jotka näyttävät realistisilta.
Tämän tyyppisiä kuvia kutsutaan usein "valeuutisiksi".
Vaikka termi itsessään on epätarkka, se tosiasia, että syväväärennöksiä käytetään levittämään väärää tietoa, on kiistaton. Kuvat ovat vakuuttavia, ja on erittäin helppo tarttua siihen, että ne ovat todellisia.
Tästä syystä tekniikka on kielletty monissa paikoissa.
Esimerkiksi syväväärennökset ovat kiellettyjä Australiassa sosiaalisen median alustoilla ja joillakin työpaikoilla. Myös Yhdistyneen kuningaskunnan tietokomissaarin toimisto on sanonut tämän deepfakes on laitonta käyttää missään "kaupallisessa tai ammatillisessa työssä".
Vaikka syväväärennökset ovat tällä hetkellä laittomia, on tärkeää huomata, että tekniikka on vielä lapsenkengissään. Se, että sitä kehitetään edelleen, tarkoittaa, että sillä on vielä paljon tilaa kasvaa.
Esimerkiksi Washington Postin tutkimuksessa havaittiin, että vain puolet ihmisistä altistui deepfakes tiesivät, että ne olivat väärennettyjä.
HDR
High Dynamic Range (HDR) -valokuvaus on tekniikka, joka mahdollistaa kuvien ottamista laajemmalla dynaamisella alueella kuin perinteisellä valokuvauksella.
HDR-kuvat otetaan yleensä useilla valotuksilla, ja tekniikka on ollut käytössä jo pitkään. Vasta äskettäin tekniikka oli tarpeeksi kehittynyt mahdollistamaan HDR-kuvien tallentamisen yhdellä otoksella.
Yksi HDR-kuvauksen tunnetuimmista käyttötavoista on astrovalokuvaus.
Tähtitieteilijät ottavat kuvia yhdellä valotuksella. Kuvat yhdistetään yhdistelmäkuvaksi, jonka dynaaminen alue on paljon laajempi kuin yhdellä valotuksella on mahdollista.
Laskennallisen valokuvauksen edut:
Laskennallisen valokuvauksen käyttämisessä on monia etuja, ja on tärkeää ymmärtää ne, jos aiot käyttää tekniikkaa valokuvauksessasi. Tässä on joitain suurimmista eduista:
Parempi kuvanlaatu
Yksi laskennallisen valokuvauksen suurimmista eduista on saada kuvat näyttämään paremmilta. On olemassa useita erilaisia tekniikoita, joilla voidaan parantaa valokuvan kuvanlaatua.
Näihin kuuluvat tekniikat, kuten kuvan kohinanpoisto, kuvanvakain ja kohinanvaimennus.
Morpho jatkaa laskennallisen valokuvauksen parantamista ja #AI ohjelmisto älypuhelinvalokuvaajille. #SnapdragonSummit pic.twitter.com/NhmwMfqT8a
- Qualcomm (@Qualcomm) Joulukuu 2, 2020
Tekniikka mahdollistaa myös vanhemmilla kameroilla otettujen kuvien kuvanlaadun parantamisen.
Tämä johtuu siitä, että monia vanhoja tekniikoita, joilla kuvat näyttävät paremmilta, ei ole mahdollista toteuttaa uudemmissa kameroissa.
Nopeampi kuvanotto
Yksi laskennallisen valokuvauksen ilmeisimmistä eduista on, että se ottaa kuvia nopeammin kuin perinteinen valokuvaus.
Laskennallinen valokuvaus mahdollistaa suuren osan kuvan ottamiseksi vaaditusta työstä tehdä tietokoneella. Tämä sisältää asioita, kuten kohinanvaimennus, värinkorjaus ja linssin korjaus.
Lisääntynyt resoluutio
Toinen laskennallisen valokuvauksen etu on, että sillä voidaan ottaa kuvia suuremmalla resoluutiolla kuin perinteisellä valokuvauksella.
Tekniikka perustuu moniin samoihin periaatteisiin kuin HDR-valokuvaus, ja sen avulla voidaan luoda kuvia laajalla dynaamisella alueella.
Tämä tarkoittaa, että on mahdollista ottaa kuvia suuremmalla resoluutiolla kuin perinteinen valokuvaus. On mahdollista ottaa kuvia, jotka ovat vähintään 4 kertaa niin suuria kuin ne olisivat, jos kuva otettaisiin perinteisellä kameralla.
Millaista tekoälyn laskennallista valokuvausta käytetään?
Tekoälykäyttöinen laskennallinen valokuvaus on hyvin uusi tekniikka, ja palvelua tarjoaa tällä hetkellä vain muutama yritys. Tekoälyllä toimivaa laskennallista valokuvausta on kahta päätyyppiä.
SuperResolution (SR)
SuperResolution on tekniikka, jonka avulla voidaan luoda korkearesoluutioisia kuvia, jotka ovat paljon terävämpiä kuin alkuperäinen kuva. Se käyttää tekoälyä yhdistämään useita matalaresoluutioisia kuvia yhdeksi korkearesoluutioiseksi kuvaksi.
HDR
HDR-kuvat otetaan yleensä useilla valotuksilla, ja tekniikka on ollut käytössä jo pitkään. Vasta äskettäin tekniikka oli tarpeeksi kehittynyt mahdollistamaan HDR-kuvien ottaminen yhdellä otoksella.
Retinex
Se on James D. MacKenzien kehittämä laskennallinen valokuvaustekniikka, jota käytetään useissa ammattikameroissa. Tekniikka perustuu useisiin samoihin periaatteisiin kuin HDR-valokuvaus, ja sen avulla voidaan luoda kuvia laajalla dynaamisella alueella.
Retinexiä käytetään laajan dynaamisen alueen kuvien luomiseen. Retinex on tunnetuin tekoälyn laskennallinen valokuvaustyyppi, mutta se ei ole ainoa.
Yhteenveto
Olemme saavuttamassa pisteen, jossa laskennallinen valokuvaus muuttuu yhä äärimmäisemmäksi. iPhone 13 pron muotokuvatilan ja elokuvatilan kaltaisten tekniikoiden avulla voimme nyt luoda valokuvia ja videoita, jotka näyttävät otetuilta huippuluokan DSLR-kameralla.
Kun tämä tekniikka kehittyy jatkuvasti, luomme entistä realistisempia kuvia.
Miten luulet laskennallisen valokuvauksen muuttavan tapaamme ottaa valokuvia tulevaisuudessa?
Jätä vastaus