Laskennallinen valokuvaus

Kokeneet kirjoittajat eivät ole vielä tarkistaneet sivun nykyistä versiota, ja se voi poiketa merkittävästi 14. tammikuuta 2022 tarkistetusta versiosta . tarkastukset vaativat 2 muokkausta .

Laskennallisella valokuvauksella tarkoitetaan digitaalista kuvanotto- ja käsittelytekniikkaa, jossa käytetään digitaalisia laskelmia optisten prosessien sijaan. Laskennallinen valokuvaus voi parantaa kameran ominaisuuksia tai ottaa käyttöön ominaisuuksia, jotka eivät olleet mahdollisia filmillä ollenkaan, tai vähentää kameraelementtien kustannuksia tai kokoa. Esimerkkejä laskennallisesta valokuvauksesta: digitaalinen panoraamaompelu , [6] HDR-valokuvaus ja plenoptinen kamera . Plenoptiset kamerat käyttävät uusia optisia elementtejä 3D-tietojen kaappaamiseen kohtauksesta, jota voidaan sitten käyttää 3D-kuvien hankkimiseen, syväterävyyden lisäämiseen ja valikoivaan epätarkennukseen (tai "jälkitarkennukseen"). Lisääntynyt syväterävyys vähentää mekaanisten tarkennusjärjestelmien tarvetta . Kaikki nämä toiminnot käyttävät tietokonevisualisointitekniikoita.

Tietokonevalokuvauksen määritelmä on kehittynyt kattamaan useita aihealueita tietokonegrafiikassa , tietokonenäössä ja sovelletussa optiikassa . Nämä alueet on lueteltu alla Sri K. Nayyarin ehdottaman taksonomian mukaan. Jokaisella alueella on luettelo tekniikoista ja yksi tai kaksi tyypillistä paperia tai kirjaa kullekin tekniikalle. Taksonomiasta on tarkoituksella jätetty pois kuvankäsittelytekniikat (katso myös digitaalinen kuvantaminen ), joita sovelletaan perinteisesti otettuihin kuviin parempien kuvien tuottamiseksi. Esimerkkejä tällaisista tekniikoista ovat kuvan skaalaus , dynaamisen alueen pakkaus (eli sävykartoitus), värinhallinta , kuvan viimeistely (kutsutaan maalaamiseksi tai reiän täytöksi), kuvan pakkaus , digitaaliset vesileimat ja taiteelliset kuvatehosteet. Myös menetelmät, jotka luovat etäisyystietoja, tilavuustietoja , 3D-malleja, 4D- valokenttiä , BRDF 4D, 6D tai 8D tai muita esityksiä moniulotteisesta kuvasta, jätetään pois. Epsilon Photography on tietokonevalokuvauksen osajoukko.

Vaikutus valokuvaukseen

Laskennallisella valokuvauksella otetut valokuvat voivat antaa harrastajille mahdollisuuden luoda valokuvia, jotka ovat verrattavissa ammattivalokuvausvälineiden laatuun, mutta tällä hetkellä (2019) ne eivät ylitä ammattitason laitteita. [7]

Laskennallinen korostus

Kyse on valokuvan valaistuksen hallinnasta jäsennellyllä tavalla ja sitten otettujen kuvien käsittelystä uusien kuvien luomiseksi. Sovelluksia ovat kuvan uudelleenvalaistus, kuvan tehostaminen, kuvan epäterävyys, geometrian/materiaalin palauttaminen ja niin edelleen.

Suuren dynaamisen alueen kuvantaminen käyttää eri kuvia samasta kohtauksesta dynaamisen alueen laajentamiseen. [8] Muita esimerkkejä ovat kuvien käsittely ja yhdistäminen saman kohteen eri valaistuksella ("valotila").

Laskennallinen optiikka

Tämä on optisesti koodattujen kuvien ottamista, jota seuraa laskennallinen dekoodaus uusien kuvien saamiseksi. Koodattua aukkokuvausta on käytetty pääasiassa tähtitieteessä tai radiografiassa kuvanlaadun parantamiseksi. Yhden kuvan reiän sijaan käytetään neulanreikäkuviota ja dekonvoluutio suoritetaan kuvan rekonstruoimiseksi . [9] Valotuskoodatussa kuvassa suljin päällä/pois -tila on koodattu liikkeen epäterävyyden ytimen muuttamiseksi . [10] Siten liikkeen epäterävyydestä tulee vakiintunut ongelma . Vastaavasti objektiivipohjaisessa koodatussa aukossa aukkoa voidaan muuttaa lisäämällä laajakaistamaski. [11] Näin ollen epätarkkuudesta tulee vakiintunut ongelma . Koodattu aukko voi myös parantaa valokentän hankinnan laatua käyttämällä Hadamard-muunnosoptiikkaa.

Koodattuja aukkokuvioita voidaan myös suunnitella käyttämällä värisuodattimia eri koodien soveltamiseksi eri aallonpituuksilla. [12] [13] Tämä sallii enemmän valoa osua kameran tunnistimeen kuin binäärimaskit.

Laskennallinen käsittely

Se on ei-optisesti koodattujen kuvien käsittelyä uusien kuvien luomiseksi.

Tietojenkäsittelyanturit

Nämä ovat ilmaisimia, jotka yhdistävät tunnistuksen ja käsittelyn, tyypillisesti laitteistossa, kuten binäärikuvasensorissa .

Varhainen työ tietokonenäön parissa

Vaikka tietokonevalokuvaus on nykyään tunnistettavissa oleva ilmaus tietokonegrafiikassa, monet sen tekniikat ilmestyivät ensin tietokonenäkökirjallisuuksiin joko muilla nimillä tai papereissa, joiden tarkoituksena on analysoida tutkittavien kohteiden muotoa 3D:ssä.

Laskennallinen valokuvaus taiteen muotona

Laskennallisessa valokuvauksessa käytetään yleensä kuvan ottamista samasta kohteesta (mahdollisesti eri parametreillä) ja yhdistetään ne sitten eri algoritmien perusteella yhdeksi tulokseksi. Tämä oli inspiraationa puettavien tietokoneiden kehittämiseen 1970-luvulla ja 1980-luvun alussa. Laskennallinen valokuvaus on saanut inspiraationsa Charles Wyckoffin työstä , ja siksi laskennallisen valokuvausdatan sarjoja (esim. eri tavalla valotettuja kuvia samasta kohteesta, jotka on otettu yhden yhdistelmäkuvan luomiseksi) kutsutaan joskus Wyckoff-sarjoiksi.

Mann ja Candoccia tekivät varhaisen työn tällä alalla (kuvan projisoinnin ja valotuksen yhteinen arviointi).

Charles Wyckoff omisti suurimman osan elämästään luodakseen erityisiä 3-kerroksisia valokuvafilmejä, jotka tallensivat eri valotuksia samasta kohteesta. Wyckoff-elokuva ydinräjähdyksestä ilmestyi Life -lehden kannessa ja osoitti dynaamisen alueen tummista ulkoalueista sisäytimeen.

Katso myös

Linkit

  1. Steve Mann . "Useiden kuvien kokoaminen samasta kohtauksesta", julkaisuja 46. vuotuisesta kuvantamisen tiede- ja teknologiakonferenssista, 9.–14. toukokuuta, Cambridge, Massachusetts, 1993
  2. S. Mann, C. Manders ja J. Fung, " The Lightspace Change Constraint Equation (LCCE) käytännön sovelluksella projektiivisuuden+vahvistuksen muunnoksen arvioimiseen useiden samaa aihetta koskevien kuvien välillä Arkistoitu 24. elokuuta 2021 Wayback Machine -palveluun " IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 6.–10. huhtikuuta 2003, s. III - 481-4 vol.3.
  3. yhteinen parametrin estimointi sekä alueella että funktioiden alueella projektiivi-Wyckoff-ryhmän " ", IEEE International Conference on Image Processing, osa 3, 16-19, s. 193-196 syyskuu 1996
  4. Frank M. Candocia: Kuvien yhteisrekisteröinti verkkotunnuksessa ja alueella palakohtaisella lineaarisella vertailuanalyysillä Arkistoitu 26. elokuuta 2021 Wayback Machinessa . IEEE Transactions on Image Processing 12(4): 409-419 (2003)
  5. Frank M. Candocia: Samanaikainen homografinen ja vertaileva kohdistus useista valotussäädetyistä kuvista samasta kohtauksesta . Arkistoitu 8. maaliskuuta 2019 Wayback Machinessa . IEEE Transactions on Image Processing 12(12): 1485-1494 (2003)
  6. Steve Mann ja RW Picard. " Virtuaaliset palkeet: laadukkaiden still-kuvien rakentaminen videosta .", julkaisussa IEEE First International Conference on Image Processing Austin, Texas, 13.–16.11.1994
  7. Laskennallisen valokuvauksen reuna . Haettu 23. toukokuuta 2020. Arkistoitu alkuperäisestä 15. maaliskuuta 2020.
  8. 'UNDIGITAALISESTA' OLEMMISESTA DIGITAALIKAMEROJEN KANSSA: DYNAAMINEN KANTAA Yhdistämällä ERIVALOTUSKUVIA, IS&T's (Society for Imaging Science and Technology's) 48. vuosikonferenssi, Cambridge, toukokuu 2492, Massachus 2492 . Haettu 23. toukokuuta 2020. Arkistoitu alkuperäisestä 8. maaliskuuta 2021.
  9. Martinello. Koodattu aukkokuvaus . Haettu 23. toukokuuta 2020. Arkistoitu alkuperäisestä 20. maaliskuuta 2022.
  10. Raskar. Koodattu valotusvalokuvaus: liikkeen hämärtäminen flittered sulkimen avulla . Haettu 29. marraskuuta 2010. Arkistoitu alkuperäisestä 31. toukokuuta 2020.
  11. Veeraraghavan. Täplikäs valokuvaus: Maskiparannetut kamerat heterodynoituneisiin valokenttiin ja koodatun aukon uudelleentarkennukseen . Haettu 29. marraskuuta 2010. Arkistoitu alkuperäisestä 31. toukokuuta 2020.
  12. Martinello, Manuel (2015). "Kaksoisaukkovalokuvaus: kuva ja syvyys mobiilikamerasta" (PDF) . Kansainvälinen tietokonevalokuvauskonferenssi . Arkistoitu (PDF) alkuperäisestä 2022-03-20 . Haettu 23.5.2020 . Käytöstä poistettu parametri |deadlink=( ohje )
  13. Chakrabarti, A. (2012). "Syvyys ja epätarkkuuden poisto spektraalisesti vaihtelevasta syväterävyydestä" . IEEE European Conference on Computer Vision . 7576 : 648-666. Arkistoitu alkuperäisestä 26.08.2021 . Haettu 23.5.2020 . Käytöstä poistettu parametri |deadlink=( ohje )

Ulkoiset linkit