Glosario
Fotografía computacional
Técnicas que combinan múltiples fotogramas, datos del sensor y aprendizaje automático para producir imágenes que van más allá de lo que captaría una sola exposición. La razón por la que un sensor de teléfono de 1/2,5 pulgadas puede rivalizar con una cámara de fotograma completo en redes sociales.
La fotografía computacional es la mitad de software de las cámaras de smartphone modernas. El hardware (sensor, objetivo) capta la entrada; el SoC hace el trabajo pesado.
Técnicas clave
- HDR+ / Smart HDR / Deep Fusion. Captan varias exposiciones y las fusionan para detalle en sombras y altas luces.
- Modo noche. Captura de larga exposición alineada y apilada a lo largo de muchos fotogramas.
- Modo retrato. Estimación de profundidad (lidar, cámaras duales o ML) + desenfoque sintético del fondo.
- Pixel binning. Combina píxeles 2×2 o 3×3 del sensor en uno para poca luz.
- Reducción de ruido por ML. Redes entrenadas eliminan ruido preservando la textura.
Compromisos
Los flujos computacionales producen a veces artefactos: texto sobreenfocado, piel plastificada, fantasmas en los límites de la escena. La captura en RAW (Apple ProRAW, Google Pixel RAW) conserva la salida del flujo pero da al editor flexibilidad de recuperación.
Dónde importa
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