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A fotografia computacional é um campo que tem visto muitos avanços nos últimos anos.
O potencial para o que pode ser feito com imagens cresceu exponencialmente de melhores algoritmos de processamento de imagem para hardware de câmera mais sofisticado.
Mas chegamos a um extremo?
Existe algo mais que possa ser feito para ultrapassar os limites do que é possível com fotos?
Vamos dar uma olhada em alguns dos mais recentes desenvolvimentos em fotografia computacional e ver onde o futuro pode nos levar.
O que a fotografia computacional realmente é?
Antes de entrarmos no que é possível, é importante entender a fotografia computacional. Simplificando, a fotografia computacional é um tipo de processamento de imagem que tira uma fotografia e a faz parecer diferente.
Muitas pessoas se referem a isso como manipulação de imagem, mas isso é um pouco enganador. O objetivo final não é mudar a imagem, mas sim tirar uma fotografia e fazer algo com ela.
É importante entender que a manipulação de imagens não precisa ser feita em tempo real. Muita fotografia computacional é feita offline e é aplicada apenas na imagem final.
É um termo amplo e usado para descrever muitas coisas diferentes.
Por exemplo, muitas pessoas pensam que a fotografia computacional tem tudo a ver com fazer imagens HDR. Mas isso não é inteiramente verdade.
A fotografia computacional pode ser aplicada a uma ampla variedade de diferentes situações fotográficas. Ele é usado para retoques criativos, imagens super-resolvidas, melhoria da fotografia com pouca luz, criação de efeitos de profundidade de campo e muito mais.
Ele é usado para fazer muito mais do que fazer ótimas fotos para o Instagram. A NASA o usa para trazer definições nas fotos tiradas no espaço.
Técnicas de Fotografia Computacional
O Grande Empurrão
A ascensão da fotografia digital no final dos anos 90 e início dos anos 2000 levou a novas técnicas de processamento de imagens. Muitas dessas técnicas foram desenvolvidas para permitir uma melhor manipulação das imagens.
Nos últimos anos, vimos mais e mais dessas técnicas aplicadas a problemas do mundo real.
O exemplo mais conhecido disso é a aplicação da fotografia computacional a problemas como trepidação da câmera e aberrações da lente. Muitas técnicas podem ser usadas para remover o desfoque indesejado de uma imagem, e a fotografia computacional tornou isso possível para muitas câmeras.
Deepfakes
Este é um dos exemplos mais óbvios de quão longe chegamos no campo da fotografia computacional. O termo deepfake refere-se à prática de usar técnicas de aprendizado profundo para sintetizar imagens falsas que parecem reais.
O primeiro deepfakes foram desenvolvidos no início dos anos 2000, mas o advento da IA trouxe a recente onda de popularidade.
Esta tem sido uma grande preocupação para a indústria de tecnologia. Um estudo do Washington Post descobriu que, de 1,000 usuários de internet pesquisados, 40% foram expostos a deep fakes.
Isso incluiu muitas celebridades, políticos e até pessoas de suas famílias. O relatório também descobriu que deepfakes eram usados para espalhar informações falsas e eram frequentemente usados para tirar sarro das pessoas.
Vários métodos diferentes podem criar deep fakes, mas a técnica mais conhecida é chamada de GAN (generative adversarial network). Esse tipo de deep learning model é usado para gerar imagens falsas que parecem realistas.
Esses tipos de imagens são frequentemente chamados de “notícias falsas”.
Embora o termo em si seja impreciso, o fato de que deepfakes estão sendo usados para espalhar informações erradas é inegável. As imagens são convincentes e é muito fácil se deixar levar pela ideia de que são reais.
É por isso que a tecnologia foi banida em muitos lugares.
Por exemplo, deepfakes são proibidos na Austrália em plataformas de mídia social e em alguns locais de trabalho. O Information Commissioner's Office do Reino Unido também disse que deepfakes são ilegais para usar em qualquer trabalho de “natureza comercial ou profissional”.
Embora os deepfakes sejam atualmente ilegais, é importante notar que a tecnologia ainda está em sua infância. O fato de ainda estar sendo desenvolvido significa que ainda há muito espaço para crescer.
Por exemplo, o estudo do Washington Post descobriu que apenas metade das pessoas expostas a deepfakes sabiam que eram falsos.
HDR
A fotografia de alta faixa dinâmica (HDR) é uma técnica que permite a captura de imagens com uma faixa dinâmica mais ampla do que é possível com a fotografia convencional.
As imagens HDR geralmente são capturadas usando múltiplas exposições, e a técnica existe há muito tempo. Foi apenas recentemente que a tecnologia foi avançada o suficiente para permitir que imagens HDR fossem capturadas em uma única foto.
Um dos usos mais conhecidos da fotografia HDR é a astrofotografia.
Os astrônomos capturam imagens com uma única exposição. As imagens são combinadas para criar uma imagem composta com uma faixa dinâmica muito mais ampla do que é possível com uma única exposição.
Benefícios da Fotografia Computacional:
Há muitos benefícios em usar a fotografia computacional, e é importante entendê-los se você for usar a tecnologia em sua fotografia. Aqui estão alguns dos maiores benefícios:
Melhor qualidade de imagem
Um dos maiores benefícios da fotografia computacional é fazer com que suas imagens pareçam melhores. Existem várias técnicas diferentes que podem ser usadas para melhorar a qualidade da imagem de uma foto.
Isso inclui técnicas como remoção de ruído de imagem, estabilização de imagem e redução de ruído.
Morpho continua a melhorar a fotografia computacional e #AI software para fotógrafos de smartphones. #SnapdragonSummit pic.twitter.com/NhmwMfqT8a
- Qualcomm @Qualcomm 2 de dezembro de 2020
A tecnologia também permite melhorar a qualidade da imagem de fotos tiradas com câmeras mais antigas.
Isso ocorre porque muitas das técnicas antigas usadas para melhorar a aparência das imagens não são possíveis de serem implementadas nas câmeras mais recentes.
Captura de imagem mais rápida
Um dos benefícios mais óbvios da fotografia computacional é que ela captura imagens mais rapidamente do que a fotografia tradicional.
A fotografia computacional permite que muito do trabalho necessário para tirar uma foto seja feito no computador. Isso inclui coisas como redução de ruído, correção de cor e correção de lente.
Resolução aumentada
Outro benefício da fotografia computacional é que ela pode possibilitar a captura de imagens com maior resolução do que é possível com a fotografia tradicional.
A tecnologia é baseada em muitos dos mesmos princípios da fotografia HDR e pode ser usada para criar imagens com uma ampla faixa dinâmica.
Isso significa que é possível capturar imagens com uma resolução mais alta do que a fotografia tradicional. É possível capturar imagens que são pelo menos 4 vezes maiores do que seriam se a imagem fosse tirada com uma câmera tradicional.
Que tipo de fotografia computacional de IA usa?
A fotografia computacional com inteligência artificial é uma tecnologia muito nova, e apenas algumas empresas estão oferecendo o serviço atualmente. Existem dois tipos principais de fotografia computacional com inteligência artificial.
Superresolução (SR)
SuperResolution é uma técnica que permite criar imagens de alta resolução muito mais nítidas que a imagem original. Ele usa IA para combinar várias imagens de baixa resolução em uma única imagem de alta resolução.
HDR
As imagens HDR geralmente são capturadas usando várias exposições, e a técnica existe há muito tempo. Foi apenas recentemente que a tecnologia foi avançada o suficiente para permitir que imagens HDR fossem capturadas em uma única foto.
Retinex
É uma técnica de fotografia computacional desenvolvida por James D. MacKenzie e utilizada em diversas câmeras profissionais. A técnica é baseada em vários dos mesmos princípios da fotografia HDR e pode ser usada para criar imagens com uma ampla faixa dinâmica.
Retinex é usado para criar imagens com uma ampla faixa dinâmica. Retinex é o tipo mais conhecido de fotografia computacional de IA, mas não é o único.
Conclusão
Estamos chegando a um ponto em que a fotografia computacional está se tornando cada vez mais extrema. Com tecnologias como o modo retrato e o modo cinematográfico no iPhone 13 pro, agora podemos criar fotos e vídeos que parecem ter sido feitos com uma câmera DSLR de última geração.
À medida que esta tecnologia continua a melhorar, criaremos imagens ainda mais realistas.
Como você acha que a fotografia computacional mudará a maneira como tiramos fotos no futuro?
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