Cuprins[Ascunde][Spectacol]
Fotografia computațională este un domeniu care a cunoscut o mulțime de progrese în ultimii ani.
Potențialul pentru ceea ce se poate face cu imagini a crescut exponențial de la algoritmi mai buni de procesare a imaginii la hardware-ul camerei mai sofisticat.
Dar am ajuns la o extremă?
Mai poate fi făcut ceva pentru a depăși limitele a ceea ce este posibil cu fotografii?
Să ne uităm la unele dintre cele mai recente evoluții în fotografia computațională și să vedem unde ne poate duce viitorul.
Ce este de fapt fotografia computațională?
Înainte de a intra în ceea ce este posibil, este important să înțelegem fotografia computațională. Pentru a spune simplu, fotografia computațională este un tip de procesare a imaginii care face o fotografie și o face să arate diferit.
Mulți oameni se referă la asta ca manipulare a imaginii, dar asta este puțin înșelător. Scopul final nu este de a schimba imaginea, ci mai degrabă de a face o fotografie și de a face ceva cu ea.
Este important să înțelegeți că manipularea imaginii nu trebuie să se facă în timp real. O mulțime de fotografii computaționale se realizează offline și se aplică doar imaginii finale.
Este un termen larg și este folosit pentru a descrie multe lucruri diferite.
De exemplu, mulți oameni cred că fotografia computațională înseamnă realizarea de imagini HDR. Dar asta nu este în întregime adevărat.
Fotografia computațională poate fi aplicată la o mare varietate de situații fotografice diferite. Este folosit pentru lucruri precum retușarea creativă, imagini super-rezolvate, îmbunătățirea fotografiei în condiții de lumină scăzută, crearea de efecte de profunzime a câmpului și multe altele.
Este folosit pentru a face mult mai mult decât pentru a face fotografii grozave pentru Instagram. NASA îl folosește pentru a scoate definiții în fotografiile făcute în spațiu.
Tehnici de fotografie computațională
Marea împingere
Apariția fotografiei digitale la sfârșitul anilor 90 și începutul anilor 2000 a condus la noi tehnici de procesare a imaginii. Multe dintre aceste tehnici au fost dezvoltate pentru a permite o mai bună manipulare a imaginilor.
În ultimii ani, am văzut din ce în ce mai multe dintre aceste tehnici aplicate problemelor din lumea reală.
Cel mai cunoscut exemplu în acest sens este aplicarea fotografiei computaționale la probleme precum tremuratul camerei și aberațiile lentilelor. Multe tehnici pot fi folosite pentru a elimina neclaritatea nedorită dintr-o imagine, iar fotografia computațională a făcut acest lucru posibil pentru multe camere.
Deepfakes
Acesta este unul dintre cele mai evidente exemple ale cât de departe am ajuns în domeniul fotografiei computaționale. Termenul deepfake se referă la practica utilizării tehnicilor de învățare profundă pentru a sintetiza imagini false care arată ca și cum ar fi reale.
Prima deepfakes au fost dezvoltate la începutul anilor 2000, dar apariția AI a adus recent valul de popularitate.
Aceasta a fost o preocupare majoră pentru industria tehnologiei. Un studiu realizat de Washington Post a constatat că, din 1,000 de utilizatori de internet chestionați, 40% au fost expuși la falsuri profunde.
Aceasta a inclus multe celebrități, politicieni și chiar oameni din familiile lor. Raportul a mai constatat că deepfake-urile au fost folosite pentru a răspândi informații false și au fost adesea folosite pentru a-și bate joc de oameni.
Mai multe metode diferite pot crea falsuri profunde, dar cea mai cunoscută tehnică se numește GAN (rețea generativă adversară). Acest tip de învățare profundă modelul este folosit pentru a genera imagini false care par realiste.
Aceste tipuri de imagini sunt adesea denumite „știri false”.
Deși termenul în sine este inexact, faptul că deepfake-urile sunt folosite pentru a răspândi dezinformarea este de netăgăduit. Imaginile sunt convingătoare și e foarte ușor să te lași prins de ideea că sunt reale.
Acesta este motivul pentru care tehnologia a fost interzisă în multe locuri.
De exemplu, deepfake-urile sunt interzise în Australia pe platformele de social media și în unele locuri de muncă. Biroul Comisarului pentru Informații al Regatului Unit a mai spus asta deepfakes sunt ilegale de utilizat în orice lucrare de „natura comercială sau profesională”.
Deși deepfake-urile sunt în prezent ilegale, este important de reținut că tehnologia este încă la început. Faptul că este încă în curs de dezvoltare înseamnă că mai este mult loc pentru ca acesta să crească.
De exemplu, studiul Washington Post a constatat că doar jumătate dintre persoanele expuse la deepfakes erau conștienți că erau falși.
HDR
Fotografia cu gamă dinamică înaltă (HDR) este o tehnică care permite capturarea de imagini cu o gamă dinamică mai largă decât este posibilă cu fotografia convențională.
Imaginile HDR sunt de obicei capturate folosind expuneri multiple, iar tehnica există de mult timp. Abia recent tehnologia a fost suficient de avansată pentru a permite ca imaginile HDR să fie capturate într-o singură fotografie.
Una dintre cele mai cunoscute utilizări ale fotografiei HDR este astrofotografia.
Astronomii captează imagini cu o singură expunere. Imaginile sunt combinate pentru a crea o imagine compozită cu un interval dinamic mult mai larg decât este posibil cu o singură expunere.
Beneficiile fotografiei computaționale:
Există o mulțime de beneficii în utilizarea fotografiei computaționale și este important să le înțelegeți dacă veți folosi tehnologia în fotografia dvs. Iată câteva dintre cele mai mari beneficii:
O calitate mai bună a imaginii
Unul dintre cele mai mari beneficii ale fotografiei computaționale este ca imaginile să arate mai bine. Există o serie de tehnici diferite care pot fi utilizate pentru a îmbunătăți calitatea imaginii unei fotografii.
Acestea includ tehnici precum reducerea zgomotului, stabilizarea imaginii și reducerea zgomotului.
Morpho continuă să îmbunătățească fotografia computațională și #AI software pentru fotografi de smartphone. #SnapdragonSummit pic.twitter.com/NhmwMfqT8a
- Qualcomm (@Qualcomm) December 2, 2020
De asemenea, tehnologia face posibilă îmbunătățirea calității imaginii fotografiilor care au fost făcute cu camere mai vechi.
Acest lucru se datorează faptului că multe dintre tehnicile vechi folosite pentru a face imaginile să arate mai bine nu pot fi implementate în camerele mai noi.
Captură mai rapidă a imaginii
Unul dintre cele mai evidente beneficii ale fotografiei computaționale este că realizează imagini mai rapid decât fotografia tradițională.
Fotografia computerizată permite o mare parte din munca necesară pentru a realiza o fotografie pe computer. Aceasta include lucruri precum reducerea zgomotului, corecția culorilor și corectarea lentilelor.
Rezoluție crescută
Un alt avantaj al fotografiei computaționale este că poate face posibilă capturarea de imagini cu rezoluție mai mare decât este posibilă fotografia tradițională.
Tehnologia se bazează pe multe din aceleași principii ca și fotografia HDR și poate fi folosită pentru a crea imagini cu o gamă dinamică largă.
Aceasta înseamnă că este posibil să captați imagini cu o rezoluție mai mare decât fotografia tradițională. Este posibil să captați imagini care sunt de cel puțin 4 ori mai mari decât ar fi dacă imaginea ar fi făcută cu o cameră tradițională.
Ce tip de fotografie computațională AI folosește?
Fotografia computațională bazată pe inteligență artificială este o tehnologie foarte nouă și doar câteva companii oferă în prezent acest serviciu. Există două tipuri principale de fotografie computațională bazată pe inteligență artificială.
SuperRezoluție (SR)
SuperResolution este o tehnică care permite crearea de imagini de înaltă rezoluție care sunt mult mai clare decât imaginea originală. Utilizează AI pentru a combina mai multe imagini cu rezoluție joasă într-o singură imagine de înaltă rezoluție.
HDR
Imaginile HDR sunt de obicei capturate folosind expuneri multiple, iar tehnica există de mult timp. Abia recent tehnologia a fost suficient de avansată pentru a permite ca imaginile HDR să fie capturate într-o singură fotografie.
Retinex
Este o tehnică de fotografie computațională dezvoltată de James D. MacKenzie și este folosită în mai multe camere profesionale. Tehnica se bazează pe un număr de aceleași principii ca și fotografia HDR și poate fi folosită pentru a crea imagini cu o gamă dinamică largă.
Retinex este folosit pentru a crea imagini cu o gamă dinamică largă. Retinex este cel mai cunoscut tip de fotografie computațională AI, dar nu este singurul.
Concluzie
Ajungem într-un punct în care fotografia computațională devine din ce în ce mai extremă. Cu tehnologie precum modul portret și modul cinematic pe iPhone 13 pro, acum putem crea fotografii și videoclipuri care arată ca și cum ar fi fost realizate cu o cameră DSLR de ultimă generație.
Pe măsură ce această tehnologie continuă să se îmbunătățească, vom crea imagini și mai realiste.
Cum credeți că fotografia computațională va schimba modul în care facem fotografii în viitor?
Lasă un comentariu