컴퓨터 사진

Computational photography
이 항목에 대한 자세한 내용은 컴퓨터 이미징을 참조하십시오.
컴퓨터 사진술은 많은 새로운 기능을 제공합니다.이 예에서는 겹치는 피사체의[1][2][3][4][5] 서로 다르게 노출된 여러 사진의 정보를 최적으로 결합하여 HDR(High Dynamic Range) 이미징과 파노라마(이미지 스티치)를 결합합니다.

컴퓨터 사진술은 광학 프로세스 대신 디지털 계산을 사용하는 디지털 이미지 캡처 및 처리 기술을 말합니다.컴퓨터 사진은 카메라의 기능을 향상시키거나 필름 기반 사진으로는 전혀 가능하지 않았던 기능을 도입하거나 카메라 요소의 비용이나 크기를 줄일 수 있습니다.컴퓨터 사진의 예로는 디지털 [6]파노라마의 카메라 내 계산, 하이 다이내믹 레인지 이미지, 라이트 필드 카메라 등이 있습니다.라이트 필드 카메라는 새로운 광학 요소를 사용하여 3차원 장면 정보를 캡처합니다. 이 정보는 3D 이미지, 향상된 필드 깊이 및 선택적 디포커스(또는 "포스트 포커스")를 생성하는 데 사용할 수 있습니다.향상된 피사계 깊이로 기계적 포커싱 시스템의 필요성을 줄입니다.이러한 모든 기능은 컴퓨터 이미징 기술을 사용합니다.

컴퓨터 사진의 정의는 컴퓨터 그래픽, 컴퓨터 비전 및 응용 광학 분야의 많은 피사체 영역을 포함하도록 진화했습니다.이러한 영역은 Shree K가 제안한 분류법에 따라 다음과 같이 구성되어 있습니다. 나야르[citation needed]. 각 영역에는 기술 목록이 있고, 각 기술별로 한두 권의 대표 논문이나 책이 인용된다.분류법에서 의도적으로 제외된 것은 더 나은 이미지를 생성하기 위해 기존의 캡처된 이미지에 적용되는 이미지 처리(디지털 이미지 처리 참조) 기법이다.이러한 기술의 예로는 이미지 스케일링, 동적 범위 압축(톤 매핑), 색 관리, 이미지 완성(인페인팅 또는 구멍 채우기), 이미지 압축, 디지털 워터마크 및 예술적 이미지 효과가 있습니다.범위 데이터, 볼륨 데이터, 3D 모델, 4D 라이트 필드, 4D, 6D 또는 8D BRDF 또는 기타 고차원 영상 기반 표현을 생성하는 기법도 생략됩니다.엡실론 사진은 컴퓨터 사진의 하위 분야입니다.

사진에 미치는 영향

컴퓨터 사진을 사용하여 찍은 사진을 통해 아마추어는 전문 사진작가의 품질과 유사한 사진을 제작할 수 있지만, 현재(2019년)는 전문가 수준의 [7]장비 사용을 능가하지 않습니다.

계산 조명

이것은, 사진의 조명을 구조적으로 제어해, 캡쳐 한 화상을 처리해 새로운 화상을 작성하는 것입니다.이 어플리케이션에는 이미지 기반 재레이팅, 이미지 강화, 이미지 디블러링, 지오메트리/머티리얼 리커버리 등이 있습니다.

하이 다이내믹 레인지 이미징(High-Dynamic-Range Imaging)은 동일한 장면의 서로 다른 노출 사진을 사용하여 다이내믹 [8]레인지를 확장합니다.다른 예로는 동일한 피사체("라이트 스페이스")의 서로 다른 조명 이미지를 처리하고 병합하는 것이 있습니다.

계산 광학

이것은 광학적으로 코드화된 이미지를 캡처한 후 새로운 이미지를 생성하기 위한 컴퓨터 디코딩입니다.코드화된 조리개 이미징은 주로 영상 품질을 높이기 위해 천문학 또는 X선 이미징에 적용되었습니다.촬상에서는 단일 핀홀 대신 핀홀 패턴을 적용하여 [9]디콘볼루션 처리를 하여 화상을 회복한다.부호화 노광 촬상에서는 셔터의 온/오프 상태를 부호화해 모션 [10]블러의 커널을 수정한다.이러한 방식으로 모션 디블러링은 적절한 조건의 문제가 됩니다.마찬가지로 렌즈 기반의 코드화된 개구부에서도 광대역 마스크를 [11]삽입함으로써 개구부를 변경할 수 있다.따라서 초점이 맞지 않는 디블러링은 적절한 조건의 문제가 됩니다.코드화된 개구부는 또한 Hadamard 변환 광학을 사용하여 라이트 필드 수집의 품질을 향상시킬 수 있습니다.

다른 파장에서 다른 코드를 적용하기 위해 [12][13]컬러 필터를 사용하여 코드화된 조리개 패턴을 설계할 수도 있습니다.이것에 의해, 바이너리 마스크에 비해 카메라 센서에 도달하는 빛의 양을 늘릴 수 있습니다.

컴퓨터 이미징

컴퓨터 이미징은 데이터 수집과 데이터 처리를 결합하여 간접적인 방법으로 물체의 이미지를 생성하여 향상된 해상도, 광학 위상 또는 3D 재구성 등의 추가 정보를 생성하는 이미지 기술 세트입니다.정보는 종종 기존의 광학 현미경 구성을 사용하지 않거나 제한된 데이터 세트를 사용하여 기록된다.

컴퓨터 이미징은 숫자 [14]구멍과 같은 광학 시스템의 물리적 한계를 넘어서거나 광학 [15]소자의 필요성을 없앨 수 있습니다.

광학 스펙트럼의 일부에서 목표와 같은 이미징 요소를 제조하기 어렵거나 이미지 센서를 소형화할 수 없는 경우, 컴퓨터 이미징은 X-레이[16] 및 THz 방사선과 같은 분야에서 유용한 대안을 제공합니다.

일반적인 기술

일반적인 컴퓨터 이미징 기술로는 렌즈 없는 이미징, 컴퓨터 스펙클 이미징,[17] ptychography 및 푸리에 ptychography가 있습니다.

컴퓨터 이미징 기술은 종종 물체의 각도 스펙트럼이 재구성되는 압축 감지 또는 위상 검색 기술을 활용합니다.다른 기술들은 디지털 홀로그래피, 컴퓨터 비전, 단층 촬영과 같은 역문제와 같은 컴퓨터 이미징 분야와 관련이 있다.

계산 처리

이것은 새로운 이미지를 생성하기 위해 광학적으로 코딩되지 않은 이미지를 처리하는 것입니다.

계산 센서

오버샘플링된 바이너리 이미지 센서와 같이 일반적으로 하드웨어에서 감지와 처리를 결합한 디텍터입니다.

컴퓨터 비전에서의 초기 작업

컴퓨터 사진은 현재 컴퓨터 그래픽에서 인기 있는 유행어이지만, 그 기술 중 많은 부분이 컴퓨터 비전 문헌에 처음 등장했습니다. 다른 이름으로 또는 3D 형상 분석을 목적으로 한 논문 안에서요.

1981년형 웨어러블 컴퓨터 촬영 장치.

미술사

웨어러블 컴퓨터 사진술은 1970년대와 1980년대 초에 시작되어 보다 최근의 예술 형태로 발전했습니다.이 사진은 그 주제에 관한 존 와일리와 아들 교과서의 표지에 사용되었다.

컴퓨터 사진술은 예술 형태로서 동일한 소재의 다른 노출 사진을 포착하여 결합함으로써 실행되어 왔다.이것은 1970년대와 1980년대 초 웨어러블 컴퓨터의 개발에 영감을 주었습니다.컴퓨터 사진은 Charles Wyckoff의 작품에서 영감을 얻었으며, 따라서 컴퓨터 사진 데이터 세트(예: 단일 합성 이미지를 만들기 위해 찍은 동일한 피사체의 서로 다른 노출 사진)는 그를 기리기 위해 Wyckoff 세트라고 부르기도 한다.

이 영역의 초기 작업(영상 투영 및 노출 값의 공동 추정)은 Mann과 Candoccia에 의해 수행되었다.

Charles Wyckoff는 인생의 대부분을 같은 소재의 다른 노출을 포착한 특별한 종류의 3층 사진 필름을 만드는 데 바쳤습니다.Wyckoff의 필름에 찍힌 핵폭발 사진은 Life Magazine의 표지에 실렸으며 어두운 외부 영역에서 내부 노심까지 역동적인 범위를 보여주었다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ 스티브 만.1993년 5월 9일부터 14일까지 매사추세츠주 캠브리지에서 열린 제46회 영상과학기술회의 '동일한 장면의 여러 사진 합성'
  2. ^ S. Mann, C. Manders 및 J.Fung, "동일한 주제의 여러 그림 간의 투영성+게인 변환 추정에 실용적으로 적용되는 LCCE(Lightspace Change Constraintion 방정식)" IEEE 국제 음향, 음성 및 신호 처리에 관한 회의, 2003년 4월 6-10일, 페이지 III - 481-4.3 부피.
  3. ^ 투영 와이코프 그룹의 동일한 궤도에서 도메인과 기능 범위 모두에서 공동 매개변수 추정", IEEE 이미지 처리 국제회의, Vol.3, 16-19, pp.193-196 1996년 9월
  4. ^ 프랭크 M. 캔도시아:영역과 범위의 이미지를 분할 선형 비교 분석으로 공동 등록합니다.이미지 처리에서의 IEEE 트랜잭션 12(4): 409-419(2003)
  5. ^ 프랭크 M. 캔도시아:동일한 씬(scene)의 여러 노출 조정 사진의 동시 호모그래픽 및 비교 매개 변수 정렬.이미지 처리에서의 IEEE 트랜잭션 12(12) : 1485-1494 (2003)
  6. ^ 스티브 만과 R. W. 피카드."가상 벨로우즈: 비디오에서 고품질 스틸을 구축합니다." 1994년 11월 13일~16일, 텍사스 오스틴, 제1회 이미지 처리에 관한 국제회의 진행 중
  7. ^ "The Edge of Computational Photography".
  8. ^ 디지털카메라의 'UNDIGITAL' 존재에 대하여: 다른 노출화면을 조합하여 다이내믹 레인지 확장, IS&T 48회 연례회의, 매사추세츠 캠브리지, 1995년 5월~422~428쪽
  9. ^ Martinello, Manuel. "Coded Aperture Imaging" (PDF).
  10. ^ Raskar, Ramesh; Agrawal, Amit; Tumblin, Jack (2006). "Coded Exposure Photography: Motion Deblurring using Fluttered Shutter". Retrieved November 29, 2010.
  11. ^ Veeraraghavan, Ashok; Raskar, Ramesh; Agrawal, Amit; Mohan, Ankit; Tumblin, Jack (2007). "Dappled Photography: Mask Enhanced Cameras for Heterodyned Light Fields and Coded Aperture Refocusing". Retrieved November 29, 2010.
  12. ^ Martinello, Manuel; Wajs, Andrew; Quan, Shuxue; Lee, Hank; Lim, Chien; Woo, Taekun; Lee, Wonho; Kim, Sang-Sik; Lee, David (2015). "Dual Aperture Photography: Image and Depth from a Mobile Camera" (PDF). International Conference on Computational Photography.
  13. ^ Chakrabarti, A.; Zickler, T. (2012). "Depth and deblurring from a spectrally-varying depth-of-field". IEEE European Conference on Computer Vision. 7576: 648–666.
  14. ^ Ou 등, "고개구 푸리에 프티그래피: 원리, 구현 및 특성화"옵티컬 익스프레스 23, 3 (2015)
  15. ^ Boominathan 외, "렌즈리스 이미징: 컴퓨터 르네상스" (2016년)
  16. ^ Miyakawa 등, "코드화된 조리개 검출기: 20 nm 미만의 픽셀 해상도를 가진 이미지 센서", Optics Express 22, 16 (2014)
  17. ^ Katz 등, "스펙클 상관관계를 통한 산란층 및 모서리를 통한 비침습적 싱글샷 이미징", Nature Photonics 8, 784–790 (2014)

외부 링크