Fotografie computațională

Versiunea actuală a paginii nu a fost încă examinată de colaboratori experimentați și poate diferi semnificativ de versiunea revizuită la 14 ianuarie 2022; verificările necesită 2 modificări .

Fotografia computațională se referă la tehnicile de captare și procesare a imaginilor digitale care utilizează calcule digitale în loc de procese optice. Fotografia computațională poate îmbunătăți capacitățile unei camere sau poate introduce caracteristici care nu au fost deloc posibile cu filmul sau poate reduce costul sau dimensiunea elementelor camerei. Exemple de fotografie computațională: cusătură panoramă digitală , [6] fotografie HDR și camera plenoptică . Camerele Plenoptic folosesc elemente optice noi pentru a capta informații 3D despre o scenă, care pot fi apoi folosite pentru a captura imagini 3D, crescând adâncimea câmpului .și defocalizarea selectivă (sau „postfocalizarea”). Adâncimea crescută a câmpului reduce nevoia de sisteme mecanice de focalizare . Toate aceste funcții folosesc tehnici de vizualizare pe computer.

Definiția fotografiei pe computer a evoluat pentru a acoperi o serie de domenii în grafica computerizată , viziunea computerizată și optica aplicată . Aceste zone sunt enumerate mai jos, organizate conform taxonomiei propuse de Sri K. Nayyar. O listă de tehnici este dată în fiecare domeniu și una sau două lucrări sau cărți tipice sunt date pentru fiecare tehnică. Sunt omise în mod intenționat din taxonomie tehnicile de procesare a imaginii (vezi și imagistica digitală ) aplicate imaginilor capturate în mod tradițional pentru a produce imagini mai bune. Exemple de astfel de tehnici sunt scalarea imaginii , compresia în intervalul dinamic (adică maparea tonurilor), gestionarea culorilor , completarea imaginii (numită pictură sau umplerea găurilor), compresia imaginii , filigranele digitale și efectele artistice ale imaginii. De asemenea, sunt omise metodele care creează date de interval, date volumetrice , modele 3D, câmpuri de lumină 4D , BRDF 4D, 6D sau 8D sau alte reprezentări dintr-o imagine multidimensională. Fotografia Epsilon este un subset al fotografiei pe computer.

Influența asupra fotografiei

Fotografiile realizate folosind fotografia computațională pot permite pasionaților să creeze fotografii comparabile cu calitatea echipamentului fotografic profesional, dar în prezent (2019) nu depășesc echipamentele de calitate profesională. [7]

Evidențierea computațională

Este vorba despre controlul luminii dintr-o fotografie într-un mod structurat și apoi procesarea imaginilor capturate pentru a crea noi imagini. Aplicațiile includ reiluminarea imaginii, îmbunătățirea imaginii, estomparea imaginii, restaurarea geometriei/materialului și așa mai departe.

Imaginile cu gamă dinamică înaltă utilizează imagini diferite ale aceleiași scene pentru a extinde intervalul dinamic. [8] Alte exemple includ procesarea și combinarea imaginilor cu iluminare diferită a aceluiași obiect („spațiu luminos”).

Optica computationala

Aceasta este captarea imaginilor codificate optic, urmată de decodare computațională pentru a obține imagini noi. Imagistica cu deschidere codificată a fost folosită în principal în astronomie sau radiografie pentru a îmbunătăți calitatea imaginii. În loc de un singur orificiu în imagine, se aplică un model de orificiu și se efectuează deconvoluția pentru a reconstrui imaginea . [9] Într-o imagine codificată prin expunere, starea de pornire/oprire a obturatorului este codificată pentru a modifica nucleul de estompare a mișcării . [10] Astfel, neclaritatea de mișcare devine o problemă bine stabilită . În mod similar, într-o deschidere codificată bazată pe lentile, deschiderea poate fi modificată prin introducerea unei măști cu bandă largă. [11] Astfel, estomparea nefocalizată devine o problemă bine stabilită . Deschiderea codificată poate îmbunătăți, de asemenea, calitatea achiziției câmpului luminos folosind optica transformată Hadamard.

Modelele de deschidere codificate pot fi, de asemenea, proiectate folosind filtre de culoare pentru a aplica diferite coduri la diferite lungimi de undă. [12] [13] Acest lucru permite mai multă lumină să lovească senzorul camerei decât măștile binare.

Procesare computațională

Este procesarea imaginilor non-codate optic pentru a crea imagini noi.

Senzori de calcul

Acestea sunt detectoare care combină recunoașterea și procesarea, de obicei în hardware, cum ar fi un senzor de imagine binar .

Lucrări timpurii în viziunea computerizată

Deși fotografia computerizată este acum o expresie recunoscută în grafica computerizată, multe dintre tehnicile sale au apărut pentru prima dată în literatura de viziune computerizată, fie sub alte denumiri, fie în lucrări care vizează analiza 3D a formei obiectelor studiate.

Fotografia computațională ca formă de artă

Fotografia computațională utilizează de obicei capturarea unei imagini a aceluiași obiect (eventual cu parametri diferiți), apoi le combină pe baza diferiților algoritmi într-un singur rezultat. Aceasta a fost inspirația pentru dezvoltarea computerelor purtabile în anii 1970 și începutul anilor 1980. Fotografia computațională a fost inspirată de munca lui Charles Wyckoff și, prin urmare, seturi de date de fotografie computațională (de exemplu, imagini expuse diferit ale aceluiași subiect, luate pentru a crea o singură imagine compozită) sunt uneori denumite seturi Wyckoff.

Lucrările timpurii în acest domeniu (evaluarea comună a proiecției și expunerii imaginii) au fost întreprinse de Mann și Candoccia.

Charles Wyckoff și-a dedicat cea mai mare parte a vieții creării de tipuri speciale de filme fotografice cu 3 straturi care au surprins diferite expuneri ale aceluiași subiect. Un film Wyckoff cu o explozie nucleară a apărut pe coperta revistei Life și a arătat intervalul dinamic de la regiunile exterioare întunecate până la nucleul interior.

Vezi și

Link -uri

  1. Steve Mann . „Compunerea mai multor imagini ale aceleiași scene”, Proceedings of the 46th Annual Imaging Science & Technology Conference, 9-14 mai, Cambridge, Massachusetts, 1993
  2. S. Mann, C. Manders și J. Fung, „ Ecuația de constrângere a schimbării spațiului luminos (LCCE) cu aplicație practică la estimarea transformării proiectivitatii+ câștig între mai multe imagini ale aceluiași subiect Arhivat la 24 august 2021 pe Wayback Machine ” IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 6–10 April 2003, pp III - 481-4 vol.3.
  3. estimarea parametrilor în comun atât în ​​domeniul cât și în gama de funcții pe aceeași orbită a grupului proiectiv-Wyckoff " ", IEEE International Conference on Image Processing, Vol. 3, 16-19, pp. 193-196 Septembrie 1996
  4. Frank M. Candocia: Înregistrarea în comun a imaginilor în domeniu și gamă prin analiză comparametrică liniară pe bucăți Arhivată 26 august 2021 la Wayback Machine . IEEE Transactions on Image Processing 12(4): 409-419 (2003)
  5. ^ Frank M. Candocia: Alinierea homografică și comparametrică simultană a imaginilor cu expunere multiple ale aceleiași scene Arhivat la 8 martie 2019 la Wayback Machine . IEEE Transactions on Image Processing 12(12): 1485-1494 (2003)
  6. Steve Mann și RW Picard. „ Burduf virtual: construirea de fotografii de înaltă calitate din video .”, În Proceedings of the IEEE First International Conference on Image ProcessingAustin, Texas, 13–16 noiembrie 1994
  7. The Edge of Computational Photography . Preluat la 23 mai 2020. Arhivat din original la 15 martie 2020.
  8. DESPRE A FIE `NEDIGITALĂ' CU APARELE DIGITALE: EXTINDEREA GAMENUL DINAMIC PRIN COMBINAREA IMAGINILOR EXPUSE DIFERIT, a 48-a conferință anuală a IS&T (Society for Imaging Science and Technology), Cambridge, Massachusetts, mai 1995, paginile 422-4 . Preluat la 23 mai 2020. Arhivat din original la 8 martie 2021.
  9. Martinello. Imagini cu deschidere codificată . Preluat la 23 mai 2020. Arhivat din original la 20 martie 2022.
  10. Raskar. Fotografie cu expunere codificată: Deblurring în mișcare folosind obturatorul fluturat . Consultat la 29 noiembrie 2010. Arhivat din original la 31 mai 2020.
  11. Veeraraghavan. Fotografie zdrobită: Camere cu mască îmbunătățită pentru câmpuri luminoase heterodinate și refocalizare cu deschidere codificată . Consultat la 29 noiembrie 2010. Arhivat din original la 31 mai 2020.
  12. Martinello, Manuel (2015). „Fotografie cu deschidere dublă: imagine și adâncime de la o cameră mobilă” (PDF) . Conferința Internațională de Fotografie Computațională . Arhivat (PDF) din original pe 2022-03-20 . Accesat 2020-05-23 . Parametrul depreciat folosit |deadlink=( ajutor )
  13. Chakrabarti, A. (2012). „Adancime și deblurring dintr-o adâncime de câmp care variază spectral” . IEEE European Conference on Computer Vision . 7576 : 648-666. Arhivat din original pe 26.08.2021 . Accesat 2020-05-23 . Parametrul depreciat folosit |deadlink=( ajutor )

Link- uri externe