Есть ли в камерах усовершенствованные алгоритмы автоэкспозиции?

Question

Чтение ответов на Почему мои небесные фотографии получаются темными? , я начал удивляться r: все ли текущие алгоритмы автоэкспозиции действительно настолько базовы c, чтобы просто измерить среднюю яркость сцена?

Казалось бы, можно получить гораздо лучшие результаты r на примере r системы машинного обучения, которая обучается на реальных, хорошо экспонированных фотографиях. Затем он мог бы более точно оценить правильную экспозицию по предварительному изображению, даже для r черного кота в угольной шахте и белого пса на снегу.

И я не имею в виду специализированные сюжетные режимы , поскольку это только перемещает часть задачи к использованию r.

Answer 1

все ли действующие алгоритмы автоэкспозиции действительно настолько основны c, чтобы просто измерить среднюю яркость сцены?

Нет.

Есть ли у каких-либо камер усовершенствованные алгоритмы автоэкспозиции?

Да.

Казалось бы, можно получить намного лучше * Результаты 1047 * получены на примере r некой системы машинного обучения, которая обучается на реальных, хорошо экспонированных фотографиях. Затем он мог бы более точно оценить правильную экспозицию по предварительному изображению, даже для r черного кота в угольной шахте и белого пса на снегу.

Большинство камер имеют несколько режимов измерения:

• Точечный - яркость небольшой части изображения используется для расчета экспозиции.

• Средний - яркость всей сцены составляет усредняется и используется для расчета экспозиции.

• Cente r - средневзвешенное значение - яркость всей сцены усредняется, но центе r придается больший вес.

• Матрица / Оценочный / et c - Это режим, который пытается выполнить то, что вы описываете. Сцена делится на несколько частей. Яркость каждой части оценивается. Результат используется для поиска в базе данных o r, введенной в алгоритм определения экспозиции.

Я не знаю ни одной камеры, которая в настоящее время делает это, но данные матрицы могли бы легко питаться в нейронной сети. Это позволило бы камере узнать собственные настройки экспозиции r. Это технология, которую Google использует для идентификации кошек в видео на YouTube.

Answer 2

Да, многие из них делают. Но они все еще не могут прочитать мысли фотографа r о том, какая часть сцены должна быть наиболее правильно выставлена.

Иногда камера может быть настолько умной, как фотограф r позволяет этому быть.

Даже в древние кинематографические дни примитивные многосегментные измерители освещенности позволяли r очень основательно c анализировать, какие части сцены были ярче r и какие части были темными r. Когда в 1970-х годах в системы логики камер c были введены полупроводники, эту информацию можно было использовать для элементарного распознавания сцен. Если бы верхняя r треть кадра была намного ярче r, чем нижняя r две трети кадра, камера смещала бы экспозицию в предположении, что фотограф r хотел получить темные r области в середина диапазона воздействия. Если бы uppe r две трети кадра было ярче r, а lowe r одна треть была темной r, камера смещала бы экспозицию, исходя из предположения, что фотограф r хотел выставить яркие r областей в середине диапазона экспозиции. Это сработало довольно неплохо для r пейзажной фотографии.

Ove r лет измерителей освещенности в зеркальных фотокамерах, а затем в зеркальных фотоаппаратах умножили число r дискретных сегментов с одного числа di git до сотен их тысячи из них. Они превратились из действительно монохроматических c в двухслойные r (измеряющие и сравнивающие яркость на двух разных длинах волн света) в современные датчики RGB-I R, которые фактически являются миниатюрными датчиками изображения colo r. С появлением беззеркальных камер (и Live View в зеркальных камерах), измерение может быть выполнено с использованием информации от главного формирования изображений senso r.

Поскольку скорости передачи данных и объем памяти, доступные для разработчиков камер, экспоненциально увеличились, сложность «библиотечных» процедур измерения экспозиции также увеличилась. В результате камеры получают лучше r и r при распознавании множества различных типов сцен и регулировке рекомендуемой экспозиции на основе этой идентификации.

Но камеры по-прежнему не могут читать фотографии r Имейте в виду, даже если им становится лучше r при угадывании того, чего, вероятно, хочет фотограф r.

Это особенно верно, когда фотограф r использует один режим замера, например * 1015. * матричный / оценочный замер , в ситуации, когда другой r режим замера, такой как частичный o r точечный , будет более точно информировать камеру о том, какая именно часть Сцена, в которой фотограф r больше всего интересуется экспозицией в средних тонах между слишком ярким и слишком темным. O r, где фотограф r ограничивает сглаженные блики в любой части сцены , включив приоритет светлых тонов (Canon) / активный D Lighting (Nikon) / Whateve r x r операторы называют это.

Иногда камера может быть настолько умной, насколько позволяет фотограф r.

Answer 3

Производители камер и кинопроцессоры работали над этим вопросом буквально с момента изобретения пленки, и люди сами перестали ее обрабатывать. Мы перешли от измерителей внешней освещенности с использованием ячеек sola r к невероятно сложным базам данных экспозиций, взятых и проанализированных многоточечными массивами в импульсе fla sh pre-fla sh.

И все же ... у нас все еще есть экспозиции.

Большинство измерений экспозиции сейчас, вероятно, я бы рискнул предположить, сосредоточено вокруг "украшения" изображения. Это компенсирует недостатки экспозиции r и условия освещения poo r, активно изменяя усиление, насыщенность и смещение смещения для r различных участков изображения. Это не столько измерение, сколько интерпретация собранных фотонов, но все же ...

Была концепция под названием "пакселизация", которую я не слышал за пределами Kodak. Это было сродни современным образам машинного обучения с пониженной выборкой. Этот пиксельный пиксель был небольшим, но использовался различными алгоритмами для прогнозирования идеальной экспозиции (для r как пленочной, так и цифровой).

Так что да, камеры делают больше, чем вы ожидаете, и программное обеспечение, которое делает вам r изображение o r, печатает вам r пленку (в цифровом виде o r оптически). Это действительно удивительно.

Мне не хватает ответа на вопрос r здесь, потому что в буквальном смысле написаны книги об измерении и печати. Если у вас есть интерес к фотографии, просим r прочитать книги Анселя Адама (2 из 3) «Камера и негатив». Печатная книга также полезна и go подробно расскажет о том, как применять то, что вы узнали, но не так важна для вас r Интерес к системам измерения.

Answer 4

Да. В конце 2019 года компания Canon выпустила свой флагман EOS-1D X Mark III DSL R fo r для профессиональных фотографов. Эта камера демонстрирует самую исключительную саморегулировку, которую когда-либо наблюдали, а также r с очень хорошим качеством видео / кинофильмов, которых ожидают многочисленные люди, которых можно было бы найти в самых развитых беззеркальных камерах. Nikon объявил о своем собственном конкуренте, Nikon D6, который сочетает в себе прочный и долговечный дизайн с усовершенствованным автофокусом и высокоскоростной съемкой.

Answer 5

Смартфоны - это компьютеры с камерой senso r. Камеры являются датчиками с вычислительной r. Все эти вычисления требуют времени и энергии и могут привести к сокращению срока службы батареи и скорости съемки. Это также требует большого объема памяти, которая была бы недоступна, поэтому камере потребовалась бы SIM-карта и доступ к сети ...

И, таким образом, fa r в смартфоне вычисления происходят после r снимка (s) так что это в значительной степени то, что вы бы достигли с брекетингом экспозиции и последующей обработкой