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La photographie computationnelle est un domaine qui a connu de nombreuses avancées ces dernières années.
Le potentiel de ce qui peut être fait avec les images a augmenté de façon exponentielle, passant de meilleurs algorithmes de traitement d'image à un matériel de caméra plus sophistiqué.
Mais sommes-nous arrivés à un extrême ?
Y a-t-il autre chose qui puisse être fait pour repousser les limites de ce qui est possible avec les photos ?
Examinons quelques-uns des derniers développements en matière de photographie numérique et voyons où l'avenir pourrait nous mener.
Qu'est-ce que la photographie computationnelle ?
Avant d'aborder ce qui est possible, il est important de comprendre la photographie computationnelle. Pour faire simple, la photographie computationnelle est un type de traitement d'image qui prend une photo et lui donne un aspect différent.
Beaucoup de gens appellent cela de la manipulation d'images, mais c'est un peu trompeur. Le but final n'est pas de changer l'image mais plutôt de prendre une photo et d'en faire quelque chose.
Il est important de comprendre que la manipulation d'images ne doit pas nécessairement être effectuée en temps réel. Une grande partie de la photographie informatique est effectuée hors ligne et n'est appliquée qu'à l'image finale.
C'est un terme large, et il est utilisé pour décrire beaucoup de choses différentes.
Par exemple, beaucoup de gens pensent que la photographie numérique consiste à créer des images HDR. Mais ce n'est pas tout à fait vrai.
La photographie computationnelle peut être appliquée à une grande variété de situations photographiques différentes. Il est utilisé pour des choses comme la retouche créative, les images à super résolution, l'amélioration de la photographie en basse lumière, la création d'effets de profondeur de champ, et bien plus encore.
Il est utilisé pour faire bien plus que faire de superbes photos pour Instagram. La NASA l'utilise pour faire ressortir des définitions dans les photos prises dans l'espace.
Techniques de photographie computationnelle
La grande poussée
L'essor de la photographie numérique à la fin des années 90 et au début des années 2000 a conduit à de nouvelles techniques de traitement d'image. Beaucoup de ces techniques ont été développées pour permettre une meilleure manipulation des images.
Ces dernières années, nous avons vu de plus en plus de ces techniques appliquées à des problèmes du monde réel.
L'exemple le plus connu de ceci est l'application de la photographie informatique à des problèmes tels que le bougé de l'appareil photo et les aberrations de l'objectif. De nombreuses techniques peuvent être utilisées pour supprimer le flou indésirable d'une image, et la photographie informatique a rendu cela possible pour de nombreux appareils photo.
Deepfakes
C'est l'un des exemples les plus évidents du chemin parcouru dans le domaine de la photographie numérique. Le terme deepfake fait référence à la pratique consistant à utiliser des techniques d'apprentissage en profondeur pour synthétiser de fausses images qui semblent réelles.
La première deepfakes ont été développés au début des années 2000, mais l'avènement de l'IA a entraîné la récente vague de popularité.
Cela a été une préoccupation majeure pour l'industrie de la technologie. Une étude du Washington Post a révélé que, sur 1,000 40 internautes interrogés, XNUMX % avaient été exposés à des contrefaçons profondes.
Cela comprenait de nombreuses célébrités, des politiciens et même des membres de leur famille. Le rapport a également révélé que les deepfakes étaient utilisés pour diffuser de fausses informations et étaient souvent utilisés pour se moquer des gens.
Plusieurs méthodes différentes peuvent créer des deep fakes, mais la technique la plus connue s'appelle le GAN (generative adversarial network). Ce type de l'apprentissage en profondeur modèle est utilisé pour générer de fausses images qui semblent réalistes.
Ces types d'images sont souvent appelés "fausses nouvelles".
Bien que le terme lui-même soit inexact, le fait que les deepfakes soient utilisés pour diffuser des informations erronées est indéniable. Les images sont convaincantes et il est très facile de se laisser emporter par l'idée qu'elles sont réelles.
C'est pourquoi la technologie a été interdite dans de nombreux endroits.
Par exemple, les deepfakes sont interdits en Australie sur les plateformes de médias sociaux et dans certains lieux de travail. Le bureau du commissaire à l'information du Royaume-Uni a également déclaré que deepfakes sont illégaux à utiliser dans tout travail de « nature commerciale ou professionnelle ».
Bien que les deepfakes soient actuellement illégaux, il est important de noter que la technologie en est encore à ses balbutiements. Le fait qu'il soit encore en cours de développement signifie qu'il y a encore beaucoup de place pour qu'il se développe.
Par exemple, l'étude du Washington Post a révélé que seulement la moitié des personnes exposées à deepfakes savaient qu'ils étaient faux.
HDR
La photographie à plage dynamique élevée (HDR) est une technique qui permet de capturer des images avec une plage dynamique plus large que ce qui est possible avec la photographie conventionnelle.
Les images HDR sont généralement capturées à l'aide de plusieurs expositions, et la technique existe depuis longtemps. Ce n'est que récemment que la technologie a été suffisamment avancée pour permettre la capture d'images HDR en une seule prise.
L'astrophotographie est l'une des utilisations les plus connues de la photographie HDR.
Les astronomes capturent des images avec une seule exposition. Les images sont combinées pour créer une image composite avec une plage dynamique beaucoup plus large que ce qui est possible avec une seule exposition.
Avantages de la photographie computationnelle :
Il y a beaucoup d'avantages à utiliser la photographie informatique, et il est important de les comprendre si vous allez utiliser la technologie dans votre photographie. Voici quelques-uns des plus grands avantages :
Meilleure qualité d'image
L'un des plus grands avantages de la photographie informatique est de rendre vos images plus belles. Il existe un certain nombre de techniques différentes qui peuvent être utilisées pour améliorer la qualité d'image d'une photo.
Celles-ci incluent des techniques telles que le débruitage d'image, la stabilisation d'image et la réduction du bruit.
Morpho continue d'améliorer la photographie computationnelle et #AI logiciel pour les photographes sur smartphone. #SnapdragonSummit pic.twitter.com/NhmwMfqT8a
- Qualcomm @Qualcomm 2 décembre 2020
La technologie permet également d'améliorer la qualité d'image des photos prises avec des appareils photo plus anciens.
En effet, bon nombre des anciennes techniques utilisées pour améliorer l'apparence des images ne peuvent pas être mises en œuvre dans les caméras les plus récentes.
Capture d'image plus rapide
L'un des avantages les plus évidents de la photographie informatique est qu'elle prend des images plus rapidement que la photographie traditionnelle.
La photographie computationnelle permet d'effectuer une grande partie du travail nécessaire pour prendre une photo sur l'ordinateur. Cela inclut des éléments tels que la réduction du bruit, la correction des couleurs et la correction de l'objectif.
Résolution accrue
Un autre avantage de la photographie informatique est qu'elle peut permettre de capturer des images avec une résolution plus élevée que ce qui est possible avec la photographie traditionnelle.
La technologie est basée sur un grand nombre des mêmes principes que la photographie HDR, et elle peut être utilisée pour créer des images avec une large plage dynamique.
Cela signifie qu'il est possible de capturer des images avec une résolution plus élevée que la photographie traditionnelle. Il est possible de capturer des images qui sont au moins 4 fois plus grandes qu'elles ne le seraient si l'image était prise avec un appareil photo traditionnel.
Quel type d'IA utilise la photographie computationnelle ?
La photographie computationnelle alimentée par l'IA est une toute nouvelle technologie, et seules quelques entreprises proposent actuellement ce service. Il existe deux principaux types de photographie computationnelle alimentée par l'IA.
SuperRésolution (SR)
SuperResolution est une technique qui permet de créer des images haute résolution beaucoup plus nettes que l'image d'origine. Il utilise l'IA pour combiner plusieurs images basse résolution en une seule image haute résolution.
HDR
Les images HDR sont généralement capturées à l'aide de plusieurs expositions, et la technique existe depuis longtemps. Ce n'est que récemment que la technologie a été suffisamment avancée pour permettre la capture d'images HDR en une seule prise.
Rétinex
Il s'agit d'une technique de photographie informatique développée par James D. MacKenzie et utilisée dans plusieurs appareils photo professionnels. La technique est basée sur un certain nombre de principes identiques à ceux de la photographie HDR et peut être utilisée pour créer des images avec une large plage dynamique.
Retinex est utilisé pour créer des images avec une large plage dynamique. Retinex est le type de photographie informatique le plus connu, mais ce n'est pas le seul.
Conclusion
Nous atteignons un point où la photographie computationnelle devient de plus en plus extrême. Grâce à des technologies telles que le mode portrait et le mode cinématique sur l'iPhone 13 pro, nous pouvons désormais créer des photos et des vidéos qui semblent avoir été prises avec un appareil photo reflex numérique haut de gamme.
Au fur et à mesure que cette technologie s'améliorera, nous créerons des images encore plus réalistes.
Comment pensez-vous que la photographie numérique va changer la façon dont nous prenons des photos à l'avenir ?
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