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कम्प्यूटेशनल फोटोग्राफी एक ऐसा क्षेत्र है जिसमें हाल के वर्षों में काफी प्रगति हुई है।
छवियों के साथ क्या किया जा सकता है, इसकी क्षमता बेहतर इमेज प्रोसेसिंग एल्गोरिदम से अधिक परिष्कृत कैमरा हार्डवेयर तक तेजी से बढ़ी है।
लेकिन क्या हम चरम पर पहुंच गए हैं?
क्या कुछ और है जो तस्वीरों के साथ संभव की सीमाओं को आगे बढ़ाने के लिए किया जा सकता है?
आइए कम्प्यूटेशनल फोटोग्राफी में कुछ नवीनतम विकासों को देखें और देखें कि भविष्य हमें कहां ले जा सकता है।
कम्प्यूटेशनल फोटोग्राफी वास्तव में क्या है?
इससे पहले कि हम इसमें शामिल हों, कम्प्यूटेशनल फोटोग्राफी को समझना महत्वपूर्ण है। सीधे शब्दों में कहें तो, कम्प्यूटेशनल फोटोग्राफी एक प्रकार की इमेज प्रोसेसिंग है जो एक तस्वीर लेती है और इसे अलग दिखती है।
बहुत से लोग इसे छवि हेरफेर के रूप में संदर्भित करते हैं, लेकिन यह थोड़ा भ्रामक है। अंतिम लक्ष्य छवि को बदलना नहीं है, बल्कि एक तस्वीर लेना और उसके साथ कुछ करना है।
यह समझना महत्वपूर्ण है कि वास्तविक समय में छवि हेरफेर नहीं करना पड़ता है। बहुत सारी कम्प्यूटेशनल फोटोग्राफी ऑफ़लाइन की जाती है और केवल अंतिम छवि पर लागू होती है।
यह एक व्यापक शब्द है, और इसका उपयोग कई अलग-अलग चीजों का वर्णन करने के लिए किया जाता है।
उदाहरण के लिए, बहुत से लोग सोचते हैं कि कम्प्यूटेशनल फोटोग्राफी एचडीआर छवियां बनाने के बारे में है। लेकिन यह पूरी तरह सच नहीं है।
कम्प्यूटेशनल फोटोग्राफी को विभिन्न फोटोग्राफिक स्थितियों की एक विस्तृत विविधता पर लागू किया जा सकता है। इसका उपयोग क्रिएटिव रीटचिंग, सुपर-रिज़ॉल्यूशन इमेज, लो-लाइट फोटोग्राफी में सुधार, फील्ड इफेक्ट्स की गहराई बनाने और बहुत कुछ के लिए किया जाता है।
इसका उपयोग Instagram के लिए बढ़िया फ़ोटो बनाने के अलावा और भी बहुत कुछ करने के लिए किया जाता है। नासा इसका उपयोग अंतरिक्ष में ली गई तस्वीरों में परिभाषाएं लाने के लिए करता है।
कम्प्यूटेशनल फोटोग्राफी तकनीक
महान पुश
90 के दशक के अंत और 2000 के दशक की शुरुआत में डिजिटल फोटोग्राफी के उदय ने नई इमेज प्रोसेसिंग तकनीकों को जन्म दिया। छवियों के बेहतर हेरफेर की अनुमति देने के लिए इनमें से बहुत सी तकनीकों का विकास किया गया था।
हाल के वर्षों में, हमने इनमें से अधिक से अधिक तकनीकों को वास्तविक दुनिया की समस्याओं पर लागू होते देखा है।
इसका सबसे प्रसिद्ध उदाहरण कैमरा शेक और लेंस विपथन जैसी समस्याओं के लिए कम्प्यूटेशनल फोटोग्राफी का अनुप्रयोग है। एक छवि से अवांछित धुंध को हटाने के लिए कई तकनीकों का उपयोग किया जा सकता है, और कम्प्यूटेशनल फोटोग्राफी ने कई कैमरों के लिए इसे संभव बना दिया है।
Deepfakes
यह सबसे स्पष्ट उदाहरणों में से एक है कि हम कम्प्यूटेशनल फोटोग्राफी के क्षेत्र में कितनी दूर आ गए हैं। अवधि deepfake नकली छवियों को संश्लेषित करने के लिए गहन शिक्षण तकनीकों का उपयोग करने के अभ्यास को संदर्भित करता है जो देखने में वास्तविक हैं।
पहला पोस्ट deepfakes 2000 के दशक की शुरुआत में विकसित किए गए थे, लेकिन एआई के आगमन ने हाल ही में लोकप्रियता की लहर ला दी है।
यह प्रौद्योगिकी उद्योग के लिए एक प्रमुख चिंता का विषय रहा है। वाशिंगटन पोस्ट के एक अध्ययन में पाया गया कि सर्वेक्षण में शामिल 1,000 इंटरनेट उपयोगकर्ताओं में से 40 प्रतिशत नकली नकली के संपर्क में थे।
इसमें कई हस्तियां, राजनेता और यहां तक कि उनके परिवार के लोग भी शामिल थे। रिपोर्ट में यह भी पाया गया कि डीपफेक का इस्तेमाल झूठी सूचना फैलाने के लिए किया जाता था और अक्सर लोगों का मजाक उड़ाने के लिए इसका इस्तेमाल किया जाता था।
कई अलग-अलग तरीके गहरे नकली बना सकते हैं, लेकिन सबसे प्रसिद्ध तकनीक को GAN (जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क) कहा जाता है। इस प्रकार के ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना मॉडल का उपयोग वास्तविक दिखने वाली नकली छवियों को उत्पन्न करने के लिए किया जाता है।
इस प्रकार की छवियों को अक्सर "नकली समाचार" कहा जाता है।
जबकि यह शब्द अपने आप में गलत है, यह तथ्य कि डीपफेक का इस्तेमाल गलत सूचना फैलाने के लिए किया जा रहा है, निर्विवाद है। छवियां आश्वस्त करने वाली हैं, और इस विचार में फंसना बहुत आसान है कि वे वास्तविक हैं।
यही कारण है कि कई जगहों पर तकनीक पर प्रतिबंध लगा दिया गया है।
उदाहरण के लिए, ऑस्ट्रेलिया में सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म और कुछ कार्यस्थलों पर डीपफेक प्रतिबंधित हैं। ब्रिटेन के सूचना आयुक्त कार्यालय ने भी यह बात कही है deepfakes "वाणिज्यिक या पेशेवर प्रकृति" के किसी भी काम में उपयोग करने के लिए अवैध हैं।
जबकि डीपफेक वर्तमान में अवैध हैं, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि तकनीक अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में है। तथ्य यह है कि यह अभी भी विकसित हो रहा है, इसका मतलब है कि इसके बढ़ने के लिए अभी भी बहुत जगह है।
उदाहरण के लिए, वाशिंगटन पोस्ट के अध्ययन में पाया गया कि केवल आधे लोगों ने deepfakes पता था कि वे नकली थे।
एचडीआर
उच्च गतिशील रेंज (एचडीआर) फोटोग्राफी एक ऐसी तकनीक है जो पारंपरिक फोटोग्राफी की तुलना में व्यापक गतिशील रेंज वाली छवियों को कैप्चर करने की अनुमति देती है।
एचडीआर छवियां आमतौर पर एकाधिक एक्सपोजर का उपयोग करके कैप्चर की जाती हैं, और तकनीक लंबे समय से आसपास रही है। हाल ही में यह तकनीक इतनी उन्नत हुई थी कि एक ही शॉट में एचडीआर छवियों को कैप्चर करने की अनुमति दी जा सके।
एचडीआर फोटोग्राफी के सबसे प्रसिद्ध उपयोगों में से एक एस्ट्रोफोटोग्राफी है।
खगोलविद एकल एक्सपोजर के साथ छवियों को कैप्चर करते हैं। छवियों को एक एकल एक्सपोज़र के साथ संभव की तुलना में अधिक व्यापक गतिशील रेंज के साथ एक समग्र छवि बनाने के लिए संयोजित किया जाता है।
कम्प्यूटेशनल फोटोग्राफी के लाभ:
कम्प्यूटेशनल फ़ोटोग्राफ़ी का उपयोग करने के बहुत सारे लाभ हैं, और यदि आप अपनी फ़ोटोग्राफ़ी में तकनीक का उपयोग करने जा रहे हैं, तो उन्हें समझना महत्वपूर्ण है। यहां कुछ सबसे बड़े लाभ दिए गए हैं:
बेहतर छवि गुणवत्ता
कम्प्यूटेशनल फोटोग्राफी के सबसे बड़े लाभों में से एक आपकी छवियों को बेहतर दिखाना है। ऐसी कई अलग-अलग तकनीकें हैं जिनका उपयोग किसी तस्वीर की छवि गुणवत्ता को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है।
इनमें इमेज डीनोइज़िंग, इमेज स्टेबिलाइज़ेशन और नॉइज़ रिडक्शन जैसी तकनीकें शामिल हैं।
मॉर्फो ने कम्प्यूटेशनल फोटोग्राफी में सुधार जारी रखा है और #AI स्मार्टफोन फोटोग्राफरों के लिए सॉफ्टवेयर। #SnapdragonSummit pic.twitter.com/NhmwMfqT8a
- क्वालकॉम (@Qualcomm) दिसम्बर 2/2020
तकनीक पुराने कैमरों से ली गई तस्वीरों की छवि गुणवत्ता में सुधार करना भी संभव बनाती है।
ऐसा इसलिए है क्योंकि छवियों को बेहतर दिखाने के लिए उपयोग की जाने वाली कई पुरानी तकनीकों को नए कैमरों में लागू करना संभव नहीं है।
तेज़ छवि कैप्चर
कम्प्यूटेशनल फोटोग्राफी के सबसे स्पष्ट लाभों में से एक यह है कि यह पारंपरिक फोटोग्राफी की तुलना में तेजी से चित्र लेता है।
कम्प्यूटेशनल फोटोग्राफी कंप्यूटर पर किए जाने वाले चित्र लेने के लिए आवश्यक बहुत सारे काम की अनुमति देती है। इसमें नॉइज़ रिडक्शन, कलर करेक्शन और लेंस करेक्शन जैसी चीजें शामिल हैं।
बढ़ा हुआ संकल्प
कम्प्यूटेशनल फ़ोटोग्राफ़ी का एक अन्य लाभ यह है कि यह पारंपरिक फ़ोटोग्राफ़ी की तुलना में उच्च रिज़ॉल्यूशन वाली छवियों को कैप्चर करना संभव बनाता है।
प्रौद्योगिकी एचडीआर फोटोग्राफी के समान सिद्धांतों पर आधारित है, और इसका उपयोग व्यापक गतिशील रेंज के साथ चित्र बनाने के लिए किया जा सकता है।
इसका मतलब है कि पारंपरिक फोटोग्राफी की तुलना में उच्च रिज़ॉल्यूशन वाली छवियों को कैप्चर करना संभव है। छवियों को कैप्चर करना संभव है जो कम से कम 4 गुना बड़े होते हैं यदि छवि पारंपरिक कैमरे से ली जाती है।
एआई कम्प्यूटेशनल फोटोग्राफी किस प्रकार का उपयोग करता है?
एआई-पावर्ड कम्प्यूटेशनल फोटोग्राफी एक बहुत ही नई तकनीक है, और केवल कुछ कंपनियां ही इस सेवा की पेशकश कर रही हैं। एआई-संचालित कम्प्यूटेशनल फोटोग्राफी के दो मुख्य प्रकार हैं।
सुपर रेज़ोल्यूशन (एसआर)
सुपर रेज़ोल्यूशन एक ऐसी तकनीक है जो उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली छवियां बनाने की अनुमति देती है जो मूल छवि की तुलना में बहुत तेज होती हैं। यह कई कम-रिज़ॉल्यूशन वाली छवियों को एक एकल, उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवि में संयोजित करने के लिए AI का उपयोग करता है।
एचडीआर
एचडीआर छवियां आमतौर पर एकाधिक एक्सपोजर का उपयोग करके कैप्चर की जाती हैं, और तकनीक लंबे समय से आसपास रही है। यह हाल ही में था कि एक ही शॉट में एचडीआर छवियों को कैप्चर करने की अनुमति देने के लिए तकनीक पर्याप्त उन्नत थी।
रेटिनेक्स
यह जेम्स डी मैकेंजी द्वारा विकसित एक कम्प्यूटेशनल फोटोग्राफी तकनीक है और कई पेशेवर कैमरों में इसका उपयोग किया जाता है। तकनीक एचडीआर फोटोग्राफी के समान सिद्धांतों पर आधारित है, और इसका उपयोग व्यापक गतिशील रेंज के साथ चित्र बनाने के लिए किया जा सकता है।
रेटिनेक्स का उपयोग व्यापक गतिशील रेंज के साथ चित्र बनाने के लिए किया जाता है। रेटिनेक्स एआई कम्प्यूटेशनल फोटोग्राफी का सबसे प्रसिद्ध प्रकार है, लेकिन यह केवल एक ही नहीं है।
निष्कर्ष
हम एक ऐसे बिंदु पर पहुंच रहे हैं जहां कम्प्यूटेशनल फोटोग्राफी अधिक से अधिक चरम होती जा रही है। IPhone 13 प्रो पर पोर्ट्रेट मोड और सिनेमैटिक मोड जैसी तकनीक के साथ, हम अब ऐसे फ़ोटो और वीडियो बना सकते हैं जो देखने में ऐसे लगते हैं जैसे उन्हें एक हाई-एंड डीएसएलआर कैमरे से लिया गया हो।
जैसे-जैसे इस तकनीक में सुधार जारी रहेगा, हम और भी अधिक यथार्थवादी चित्र बनाएंगे।
आपको क्या लगता है कि कम्प्यूटेशनल फ़ोटोग्राफ़ी भविष्य में हमारे फ़ोटो लेने के तरीके को कैसे बदलेगी?
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