Glossar
Computational Photography
Techniken, die mehrere Frames, Sensordaten und maschinelles Lernen kombinieren, um Bilder zu erzeugen, die über das hinausgehen, was eine einzelne Belichtung erfassen könnte. Der Grund, warum ein 1/2,5-Zoll-Telefonsensor in sozialen Medien mit einer Vollformatkamera mithalten kann.
Computational Photography ist die Software-Hälfte moderner Smartphone-Kameras. Die Hardware (Sensor, Objektiv) erfasst den Input; der SoC leistet die Schwerstarbeit.
Wichtige Techniken
- HDR+ / Smart HDR / Deep Fusion. Mehrere Belichtungen erfassen und für Schatten- + Lichterdetails zusammenführen.
- Nachtmodus. Langzeitbelichtung, über viele Frames ausgerichtet und gestapelt.
- Porträtmodus. Tiefenschätzung (Lidar, Doppelkameras oder ML) + synthetische Hintergrundunschärfe.
- Pixel-Binning. Kombiniert 2×2 oder 3×3 Sensorpixel zu einem für wenig Licht.
- ML-Rauschunterdrückung. Trainierte Netze entfernen Rauschen und erhalten dabei die Textur.
Kompromisse
Computational-Pipelines erzeugen gelegentlich Artefakte: überschärfter Text, plastische Haut, Geisterbilder an Szenenkanten. RAW-Aufnahmen (Apple ProRAW, Google Pixel RAW) bewahren die Pipeline-Ausgabe, geben dem Bearbeiter aber Spielraum zur Wiederherstellung.
Wo das zählt
Categories that use computational photography
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