Come la fotografia computazionale migliora le foto degli smartphone Smartphone

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Adriano/Shutterstock.com

Quando si tratta di fotocamere per smartphone, non si tratta più solo dell’hardware. I moderni smartphone utilizzano automaticamente tecniche di “fotografia computazionale” per migliorare ogni singola foto scattata.

Utilizzo del software per migliorare la fotocamera del tuo smartphone

La fotografia computazionale è un termine generico per molte tecniche diverse che utilizzano software per migliorare o estendere le capacità di una fotocamera digitale. Fondamentalmente, la fotografia computazionale inizia con una foto e finisce con qualcosa che sembra ancora una foto (anche se non potrebbe mai essere scattata con una normale fotocamera).

Come funziona la fotografia tradizionale

Prima di approfondire, esaminiamo rapidamente cosa succede quando scatti una foto con una vecchia macchina da presa. Qualcosa come la reflex che tu (oi tuoi genitori) avete usato negli anni ’80.

immagine di fotografia su pellicola
L’ho girato con una cinepresa del 1989. È il più non computazionale possibile. Harry Guinness

Quando fai clic sul pulsante di scatto, l’otturatore si apre per una frazione di secondo e lascia che la luce colpisca la pellicola. Tutta la luce è focalizzata da un obiettivo fisico che determina come apparirà tutto nella foto. Per ingrandire gli uccelli lontani, usi un teleobiettivo con una lunghezza focale lunga, mentre per scatti grandangolari di un intero paesaggio, scegli qualcosa con una lunghezza focale molto più corta. Allo stesso modo, l’apertura dell’obiettivo controlla la profondità di campo, o quanta parte dell’immagine è a fuoco. Quando la luce colpisce la pellicola, espone i composti fotosensibili, modificandone la composizione chimica. L’immagine è sostanzialmente incisa sulla pellicola.

Ciò significa che le proprietà fisiche dell’attrezzatura che stai utilizzando controllano tutto ciò che riguarda l’immagine che scatti. Una volta creata, un’immagine non può essere aggiornata o modificata.

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La fotografia computazionale aggiunge alcuni passaggi extra al processo e, come tale, funziona solo con le fotocamere digitali. Oltre a catturare la scena determinata otticamente, i sensori digitali possono registrare dati aggiuntivi, come il colore e l’intensità della luce che colpisce il sensore. È possibile scattare più foto contemporaneamente, con diversi livelli di esposizione per acquisire più informazioni dalla scena. Sensori aggiuntivi possono registrare la distanza del soggetto e dello sfondo. E un computer può usare tutte queste informazioni extra per fare qualcosa sull’immagine.

Mentre alcune reflex digitali e fotocamere mirrorless hanno funzioni di fotografia computazionale di base integrate, le vere star dello spettacolo sono gli smartphone. Google e Apple, in particolare, hanno utilizzato software per estendere le capacità delle piccole fotocamere fisicamente vincolate nei loro dispositivi. Ad esempio, dai un’occhiata alla funzione Deep Fusion Camera di iPhone.

Che tipo di cose può fare la fotografia computazionale?

Finora abbiamo parlato di capacità e generalità. Ora, però, diamo un’occhiata ad alcuni esempi concreti del tipo di cose che la fotografia computazionale consente.

Modalità ritratto

esempio di modalità ritratto
Questo scatto in modalità ritratto assomiglia molto a una foto scattata su una DSLR con un obiettivo ad ampia apertura. Ci sono alcuni indizi che non sono nelle transizioni tra me e lo sfondo, ma è molto impressionante. Harry Guinness

La modalità Ritratto è uno dei grandi successi della fotografia computazionale. I piccoli obiettivi delle fotocamere degli smartphone non sono fisicamente in grado di scattare ritratti classici con uno sfondo sfocato. Tuttavia, utilizzando un sensore di profondità (o algoritmi di apprendimento automatico), possono identificare il soggetto e lo sfondo della tua immagine e sfocare selettivamente lo sfondo, dandoti qualcosa che assomiglia molto a un ritratto classico.

È un perfetto esempio di come la fotografia computazionale inizia con una foto e finisce con qualcosa che sembra una foto, ma usando il software, crea qualcosa che la fotocamera fisica non potrebbe.

Scatta foto migliori al buio

esempio di astrofotografia google
Google lo ha catturato con un telefono Pixel. È ridicolo. La maggior parte delle reflex digitali non scatta foto notturne così bene. Google

Scattare foto al buio è difficile con una fotocamera digitale tradizionale; non c’è molta luce con cui lavorare, quindi devi scendere a compromessi. Gli smartphone, tuttavia, possono fare di meglio con la fotografia computazionale.

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Scattando più foto con diversi livelli di esposizione e fondendole insieme, gli smartphone sono in grado di estrarre più dettagli dalle ombre e ottenere un risultato finale migliore di quello che darebbe qualsiasi singola immagine, specialmente con i minuscoli sensori degli smartphone.

Questa tecnica, chiamata Night Sight di Google, Night Mode di Apple e qualcosa di simile da altri produttori, non è priva di compromessi. Possono essere necessari alcuni secondi per acquisire le esposizioni multiple. Per ottenere i migliori risultati, devi tenere il tuo smartphone fermo tra di loro, ma rende possibile scattare foto al buio.

Esporre meglio le foto in situazioni di illuminazione difficili

esempio di smart hdr girato su iphone
Smart HDR ha preso il via sul mio iPhone per questo scatto. Ecco perché ci sono ancora dettagli nelle ombre e nelle luci. In realtà rende lo scatto un po’ strano qui, ma è un buon esempio delle sue capacità. Harry Guinness

La fusione di più immagini non solo rende le foto migliori quando è buio; può funzionare anche in molte altre situazioni difficili. La fotografia HDR o High Dynamic Range è in circolazione da un po’ e può essere eseguita manualmente con le immagini DSLR, ma ora è l’impostazione predefinita e automatica negli ultimi iPhone e telefoni Google Pixel. (Apple lo chiama Smart HDR, mentre Google lo chiama HDR+.)

L’HDR, comunque si chiami, funziona combinando foto che danno priorità alle alte luci con foto che danno priorità alle ombre, e poi livellando eventuali discrepanze. Le immagini HDR erano troppo sature e quasi da cartone animato, ma i processi sono migliorati molto. Possono ancora sembrare leggermente fuori posto, ma per la maggior parte gli smartphone fanno un ottimo lavoro nell’usare l’HDR per superare la gamma dinamica limitata dei loro sensori digitali.

E molto altro ancora

Queste sono solo alcune delle funzionalità computazionali più impegnative integrate nei moderni smartphone. Ci sono molte più funzionalità che hanno da offrire, come inserire elementi di realtà aumentata nelle tue composizioni, modificare automaticamente le foto per te, scattare immagini a lunga esposizione, combinare più fotogrammi per migliorare la profondità di campo della foto finale e persino offrire l’umile modalità panorama che si basa anche su alcuni assistenti software per funzionare.

Fotografia computazionale: non puoi evitarla

Normalmente, con un articolo come questo, finiremmo le cose suggerendo modi in cui potresti scattare fotografie computazionali o consigliando di giocare con le idee da solo. Tuttavia, come dovrebbe essere abbastanza chiaro dagli esempi sopra, se possiedi uno smartphone, non puoi evitare la fotografia computazionale. Ogni singola foto che scatti con uno smartphone moderno subisce automaticamente una sorta di processo computazionale.

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E le tecniche di fotografia computazionale stanno diventando sempre più comuni. C’è stato un rallentamento negli sviluppi dell’hardware della fotocamera nell’ultimo mezzo decennio, poiché i produttori hanno raggiunto limiti fisici e pratici e devono aggirarli. I miglioramenti del software non hanno gli stessi limiti rigidi. (L’iPhone, ad esempio, ha fotocamere da 12 megapixel simili dall’iPhone 6. Non è che le fotocamere più recenti non siano migliori, ma il salto di qualità del sensore tra l’iPhone 6 e l’iPhone 11 è molto inferiore drammatico di quello tra iPhone 6 e iPhone 4.)

Nel corso dei prossimi anni, le fotocamere degli smartphone continueranno a diventare più efficienti man mano che gli algoritmi di apprendimento automatico miglioreranno e le idee passeranno dai laboratori di ricerca alla tecnologia di consumo.

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