"보편 노출"설정이 실제로 가능할 수 있습니까?

이 질문이 얼마나 교육받지 못했는지는 모르겠지만 학습에 관심이 있으니, 방종에 미리 감사드립니다.

필름은 노출 된 시간에 따라 물리적으로 변합니다. 그러나 디지털 센서는 그렇지 않습니다. 데이터를 읽는 중입니다. 모든 노출 지점에서 센서 판독 값을 "기억"하기 위해 카메라를 만들 수 없었던 이유가 있습니까? 데이터 일뿐입니다. 데이터 가 많을 수도 있지만 그렇게하고 싶을 수도 있습니다. 후 처리에서 훨씬 더 많은 유연성을 제공합니다.

데이터 저장이 문제가되지 않았다면 적어도 전문적인 사진과 예술 사진의 경우 이것이 일반적이지 않은 이유가 있습니까?

디지털 센서는 실제로 "데이터 읽기"로 가장 잘 설명되지 않습니다. 이것을 설명하는 훨씬 더 좋은 방법은 "광자 수집"으로 , 수집 기간이 끝나면 생성 된 미세한 전하를 측정하여 데이터로 변환 합니다. 그들은 빛을 수집하면서 각 픽셀의 변화하는 상태를 지속적으로 기록하는 능력이 없습니다. 그리고 센서에서 떨어지는 빛의 양 또는 양에 따라 임의의 데이터 이상의 데이터가 생성되기 전에 충분한 광자가 센서에 닿는 데 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 반면에, 매우 밝은 빛에서 때때로 모든 픽셀 웰이 너무 빨리 채워 센서에 떨어지는 추가 광자가 손실 될 수 있습니다.

첫 번째 시나리오에서는 픽셀 우물에 떨어지는 광자에 의해 생성 된 전압을 수집하는 데 사용되는 센서를 통해 흐르는 에너지에 의해 생성 된 "노이즈"를 통해 식별 가능한 패턴을 생성하기에 충분한 광자가 수집되지 않습니다. 따라서 유용한 정보가 수집되지 않습니다. 전체 사진이 임의의 색상과 빛으로 어두워집니다.

두 번째 시나리오에서는 너무 많은 광자가 수집되어 모든 픽셀이 전체 채도라고하는 동일한 최대 값으로 읽히고 이미지의 모든 픽셀이 동일한 값을 가지므로 사용 가능한 정보가 보존되지 않습니다. 전체 사진이 밝고 밝은 흰색입니다.

충분한 광자가 센서에 부딪 칠 때만 단위당 더 많은 광자가있는 영역보다 단위당 더 많은 광자가있는 영역이 더 높은 판독 값을 갖습니다. 그런 다음에 만 센서가 다양한 밝기 영역을 구별 할 수있는 의미있는 정보를 수집했습니다.

빗방울을 모으기 위해 마당에 물통을 여러 개 설치한다고 상상해보십시오. 그들이 모두 물을 가지고 있다고 생각하지만 당신이 그것들을 놓기 전에 그것을 버립니다. 일부는 집 지붕 처마 아래에 있습니다. 일부는 마당의 큰 나무 아래에 있습니다. 일부는 개방되어 있습니다. 일부는 주둥이 아래에 배치되어 홈통에서 마당으로 물을 버립니다. 그런 다음 비가 내리기 시작합니다.

15 초 동안 아주 짧은 시간 동안 비가 온다고 가정 해 봅시다. 각 버킷에는 몇 방울의 물이 있습니다. 그러나 각 버킷에 물이 부족하여 각 버킷에 빗물이 더 많이 떨어졌는지 또는 버킷을 넣기 전에 물을 버릴 때 버킷에 몇 방울이 더 남았는지 알 수 없습니다. 마당에. 마당의 어느 부분에 비가 얼마나 많이 내리는 지 결정할 수있는 충분한 데이터가 없기 때문에 모든 버킷을 버리고 다시 비가 올 때까지 기다립니다.

이번에는 며칠 동안 비가 내립니다. 비가 멈출 때까지 마당에있는 모든 양동이가 넘칩니다. 일부 버킷이 다른 버킷보다 빠르게 채워 졌다고 확신 할 수 있지만 어느 버킷이 가장 빨리 채워졌으며 어떤 버킷이 마지막에 채워 졌는지 알 수있는 방법이 없습니다. 따라서 양동이를 다시 버리고 더 많은 비가 올 때까지 기다려야합니다.

세 번째 시도에서 3 시간 동안 비가 온 후 비가 멈 춥니 다. 당신은 마당에 가서 양동이를 검사합니다. 일부는 거의 가득합니다! 어떤 사람들은 그 안에 전혀 물이 거의 없습니다! 두 극단 사이에는 물의 양이 다양합니다. 이제 각 버킷의 위치를 ​​사용하여 마당의 각 지역에 떨어지는 비의 양을 결정할 수 있습니다.

우리가 디지털 카메라에서 노출을 변경하는 이유는 가장 밝은 영역이 거의 포화되지 않은 충분한 빛을 모 으려고하기 때문입니다.이상적으로는 기본 ISO 감도의 카메라에서 발생합니다. 그러나 때로는 이것을하기에 충분한 빛이 없습니다. 조리개가 가장 큰 경우에도 셔터를 열린 상태 (피사체의 움직임으로 인해)를 감아두면 가장 긴 시간에 충분한 빛을 모을 수 없습니다. 이 경우 우리가하는 일은 카메라에서 ISO 설정을 조정하여 센서에서 나오는 모든 값이 가장 높지만 포화되지 않은 지점에 가장 높은 값을 가져 오는 요소에 곱하는 것입니다. 불행하게도, 신호를 증폭시킬 때 (픽셀 웰에 착륙하는 광자에 의해 생성 된 전압) 노이즈 (각 픽셀 웰에서 전압을 수집하는 데 사용되는 전류에 의해 생성 된 임의의 불균일 한 전압)도 증폭합니다. 그 결과 신호 대 잡음비가 낮아집니다. 센서에서 수집 한 데이터로 만들 수있는 세부 정보의 양이 줄어 듭니다.

셔터가 열려있는 동안 카메라가 다양한 간격으로 수집 된 광자 수의 "실행 총계"를 유지하지 못하게하는 다른 기술적 제한이 있습니다. 문제에 충분한 돈을 버리고 이러한 제한 중 일부는 적어도 부분적으로 극복 할 수 있습니다. 그러나 물리 법칙을 변경해야하거나 다른 한계를 극복하기 전에 센서가 광자를 계산하는 방식을 완전히 바꿔야합니다. 결국 이러한 장치 중 일부 또는 전부에있는 기술은 현재 우리가 고품질 이미지를 캡처하는 방식을 대체 할 수 있지만 아직 가까이에 있습니다.

우리는 이미이 기술을 가지고 있습니다. 각 노출 지점에서 센서 판독 값을 기억하는 용어는 "비디오"이며 요청하는 것은 여러 비디오 프레임에서 최적의 정지 이미지를 재구성하는 것입니다.

이에 대한 Microsoft Research 작업에 대한 개요를 보려면 여기에서 시작하십시오. http://research.microsoft.com/en-us/um/redmond/groups/ivm/multiimagefusion/

사용 가능한 예는 휴대 전화 카메라로 찍은 비디오 프레임을 https://sites.google.com/site/marclevoy/ 에서 결합하여 저 조명에서 노이즈를 줄이는 데 사용할 수있는 Synthcam 앱을 참조하십시오.

이는 일상적인 사진 촬영에있어 실질적인 방법은 아니지만, 미래의 카메라는 고해상도, 고화질 프레임 레이트 비디오의 여러 프레임을 촬영하여 나중에 사진을 선택하고 결합하여 사진 작가가 원하는 결과를 얻을 수 있도록 할 수 있습니다.

2016 년 후반 업데이트 : 원래 답변을 썼을 때 시장에서 나왔습니다. 2016 년 말에는 훨씬 더 가깝게 보입니다. Marc Levoy의 "See In The Dark" 앱은 여러 비디오 프레임을 소비자 스마트 폰의 안정화 기능과 통합하여 달빛에서 사용 가능한 이미지를 생성합니다. 여러 개의 작은 센서를 단일 이미지로 통합 하는 Light L16 카메라 도 참조하십시오 .

원래 질문은 잘못된 가정 (노출 중 상태가 변하지 않는 디지털 센서에 관한 것)을 기반으로하지만이 개념은 Eric Fossum이 연구 한 Quanta Image Sensor (QIS) 아이디어와 관련이 있습니다.

http://engineering.dartmouth.edu/research/advanced-image-sensors-and-camera-systems/

QIS는 다트머스에서 발명 된 카메라에서 이미지를 수집하는 방식에있어 혁신적인 변화입니다. QIS에서 목표는 이미지 센서에 닿는 모든 광자를 계산하고 센서 당 10 억 이상의 특수 광 소자 (조트라고 함)의 해상도를 제공하고 초당 수백 또는 수천 번의 비트 비트 평면을 읽는 것입니다. 테라 비트 / 초의 데이터.

그러한 장치는 (질문을 인용)

모든 노출 지점에서 센서 판독 값을 "기억"

완전한 데이터 세트를 가짐으로써, 예를 들어 "사진"이 캡처 된 후 유효 노출 시간을 "변경"할 수있다.

이제는 비디오를 녹화하고 포스트 프로세스에서 프레임을 결합하여 더 긴 노출 시간을 시뮬레이션하여 추정 할 수 있습니다 (카메라 성능, 비디오 모드 해상도 및 셔터 속도로 제한됨).

QIS가 약속 한대로 작동하면 저조도 성능 향상, 동적 범위 증가, 앨리어싱 없음, 완벽하게 사용자 정의 가능한 감도 (예 : 필름과 같은), ISO 설정 없음, 조정 가능한 해상도 대 노이즈와 같은 다른 멋진 기능도 소개합니다.

최근 발표 : http://phys.org/news/2015-09-breakthrough-photography.html

필름은 노출 된 시간에 따라 물리적으로 변합니다. 그러나 디지털 센서는 그렇지 않습니다. 데이터를 읽는 중입니다.

실제로 센서 유형에 따라 다릅니다. 오늘날의 DSLR에 사용되는 종류의 CMOS 센서는 시간이 지남에 따라 각 픽셀에 전하를 축적하므로 실제로 필름처럼 시간이 지남에 따라 변합니다. 그래도 작동하지 않으면 셔터가 열려있는 동안에 만 이미지가 존재합니다. CCD 센서 (카메라의 이미지 센서에 대한 다른 일반적인 기술)도 이러한 방식으로 작동하여 시간이 지남에 따라 빛을 축적합니다.

모든 노출 지점에서 센서 판독 값을 "기억"하기 위해 카메라를 만들 수 없었던 이유가 있습니까?

그것이 바로 이미지를 기록 할 때 카메라가하는 일입니다. 센서가 순간 광도를 읽을 수 있다면 원하는 값으로 사실을 조정 한 후에 노출을 조정할 수 있다고 생각합니다. 위에서 설명한 것처럼, 실제로 대부분의 이미지 센서가 작동하는 방식은 아닙니다. 반면에, 우리는 할 수 종종 않는 노출을 후 처리에 상당히을 조정합니다.

데이터 저장이 문제가되지 않았다면 적어도 전문적인 사진과 예술 사진의 경우 이것이 일반적이지 않은 이유가 있습니까?

지금까지만큼 상기 센서로부터의 데이터를 "기억"는 이다 많은 사진을위한 표준. 대부분의 카메라를 사용하면 "RAW"형식으로 이미지를 기록 할 수 있으며, 이는 센서에서 읽을 때의 데이터와 카메라 설정에 대한 약간의 데이터입니다. RAW 이미지는 JPEG와 같은 다른 형식보다 훨씬 더 많은 공간을 차지하지만 나중에 사진 작가가 데이터를 다시 해석 할 수있는 자유를 부여하므로 후 처리에서 색온도 및 화이트 밸런스와 같은 설정을 쉽게 변경할 수 있습니다.

다른 사람들은 이미 이것이 기술적으로 작동하지 않는 이유를 이미 설명했습니다. 왜 실제로 작동하지 않는지 설명하고 싶습니다 .

데이터 저장이 문제가되지 않았다면 적어도 전문적인 사진과 예술 사진의 경우 이것이 일반적이지 않은 이유가 있습니까?

사진을 찍고 싶을 수있는 다양한 조명 조건의 크기를 고려하십시오. 천체 사진 (거의 총 검은 색으로 둘러싸인 작은 빛의 얼룩을 촬영하는 경우)과 같은 극한을 무시하더라도 저녁이나 밤의 지상 사진 및 밝은 눈 덮인 겨울 풍경이 있습니다. 저는 후자 2 개를 예로 사용하겠습니다.

또한, 나는 정확하게 재현하기 위해 가정거야 어떤 원하는 노출을, 우리는 완전 포화 지점에 센서를 노출해야합니다.

또한 센서 값을 비파괴 방식으로 읽을 수 있다고 가정하겠습니다. (이것은 아마도 "문제에 충분한 돈을 던져 해결할 수있는"범주에 속하는 문제 중 하나 일 것입니다.

밤 사진의 경우, 우리는의 센서를 노출 할 필요가 매우 수단이 어떤 사진, 우리가 실제로 상관없이하는 모든 픽셀, 포화 시간이 오래 원하는 의 사진이 걸릴 것입니다 불합리 데리고 오래. 야외 바에서 댄서들의 고전적인 관광 사진은 거의 불가능합니다. 왜냐하면 당신은 저녁 내내 그 중 몇 명을 찍을 수 있기 때문입니다. 안좋다. 따라서 우리는 적어도 무차별 적으로 포화에 노출시킬 수 없습니다. (포화 된 픽셀의 일부 비율에 노출 똑같이 쓸모가 없지만, 다른 이유;. 화재가 거기에 굽기 벽난로의 사진을 찍을 때 바로 바로 노출을 얻는 시도 그건 거의 불가능, 당신은 시도 아무리 열심히 일부를 픽셀이 과장되거나 이미지의 막대한 양이 너무 부족하게 노출됩니다.)

태양이 비추는 주간의 겨울 풍경과 같이 밝게 조명 된 눈 덮인 풍경을 촬영할 때는 카메라의 자동 노출 시스템이 목표로하는 노출 ( "18 % 회색")이 부적절합니다. 그렇기 때문에 종종 눈이 어둡고 눈이 흰색보다 연한 회색으로 더 많이 나타납니다. 이로 인해 눈이 거의 포화 된 흰색으로 노출 되는 긍정적 인 노출 보정 설정을 사용합니다 . 노출을 종료 할 때, 우리는 카메라의 AE 시스템에 의존하지 수있는이 수단을 결정 : 우리가 할 경우, 이러한 사진은 변함됩니다 노출 부족 .

다시 말해, 전체 채도에 대한 노출은 많은 경우에 비현실적이며, AE 시스템을 만족시키기위한 노출은 많은 경우에 부적절합니다. 이것은 사진 작가가 여전히 어떤 종류의 선택을해야 한다는 것을 의미하며 , 그 시점에서 우리는 최소한 우리가 가지고있는 것과 사진가가 익숙한 상태를 유지하면서 AE 시스템을 개선하고 사진 작가를 쉽게 만듭니다 ( 노출 보정 설정에 쉽게 액세스 할 수 있습니까? 실제로 사용할 수있는 센서의 다이나믹 레인지를 늘리면 사후 처리에서 노출 변화에 대해 위도를 높일 수 있습니다. 오리지널 디지털 SLR은 엄청나게 비쌌지만 오늘날의 보급형 모델과 비교할 때 정말 끔찍합니다.

이 모든 것은 우리가 이미 가지고있는 프레임 워크 내에서 완전히 수행 될 수 있습니다. 이것은 사용 가능한 센서의 동적 범위를 극적으로 향상시키는 것이 쉽지만 , 아마도 제안한 것보다 훨씬 쉽다는 것과 벤더가 작업 한 경험이있는 문제 일 것입니다.

전문가는 거의 정의에 따라 거래 장비를 사용하는 방법을 알고 있습니다. 사진 작가 나 우주 왕복선 조종사 라면 별 차이가 없습니다 . 특히 정보 과부하를 유발하지 않고 수행 할 수있는 경우 일반적으로 사용자에게 전문 장비를 완전히 제어하는 ​​것이 좋습니다. 내 생각에, 현재의 고급 DSLR은 이것에 대한 달콤한 자리를 치는 것에 대해 꽤 좋습니다.

항상 타협해야하는 이유를 이해하기 위해 문제를 단순화합시다.

하나의 단색 픽셀만으로 원하는 카메라를 발명 해 봅시다. 단일 광자 수신을 안정적으로 수신하고 프로세서에 통지 할 수 있어야합니다. 또한 실질적으로 말하면 셀 수없이 무한한 광자의 수신을 프로세서에 수신하고 통지 할 수 있어야합니다.

빛이없는 상황에서 첫 번째 경우. 두 번째는 중간 정도의 빛의 경우에도 마찬가지입니다.

가장 큰 문제는 그러한 넓은 다이나믹 레인지를 가진 센서를 만들 수있는 기술이 없다는 것입니다. 우리는 항상 타협해야 할 것이며, 지금 당장은 센서가 거의 무한한 광자를 받아 들일 수있는 더 높은 범위를 선택하고 센서에 닿는 상대적 양의 빛을 시사하는 판독 값을 제공함으로써 타협하고 있습니다. 그것은 그것들을 전혀 세지 않지만 우리의 눈처럼 행동합니다. 그들은 단지 광자를 세지 않고 광자 수에 상대적인 출력을 제공합니다.

이것은 시간이 지남에 따라 수집된다는 사실로 인해 더욱 복잡합니다.

이상적인 센서는 실제로 가이거 계수기와 비슷합니다. 광자 사이의 시간을 측정하여 센서에 떨어지는 빛의 양을 거의 순간적으로 측정 할 수 있습니다. 편리한 가정이며 왜 가이거 카운터가 카메라처럼 평균 시간이 지남에 따라).

양자 센서는 본질적으로 동일한 문제가 있습니다. 물론, 그들은 개별 광자를 감지 할 수 있지만 어느 시점에서 그들은 단지 당신이 단순히 그들 사이의 시간을 측정 할 수 없거나 노출 기간 당 얼마나 많은 사람들이 있는지 계산할 수 없을 정도로 빨리오고 있습니다.

따라서 우리는 여러 노출의 여러 이미지를 촬영하거나 동일한 고 노출의 여러 이미지를 함께 추가하여 저조도 영역을 괴롭 히거나 들어오는 빛을 다른 동적 센서가 다른 경로로 둘 이상의 경로로 분할해야합니다. 픽셀을 그룹화하거나 광 센서를 쌓을 수있는 센서를 만들거나, 또는 다양한 미디어를 통해 수십 년에 걸쳐 사진가들이이 기본 문제를 극복 한 방법은 수천 가지가 있습니다.

극복 할 수없는 물리 한계입니다. 우리는 사후 처리에서 모든 결정을 내릴 수있는 사진 작가의 입력없이 카메라 *를 갖지 않을 것입니다.

* _{물론 카메라의 정의를 변경하면 다른 프로세스의 결과에 만족할 수 있지만 이것은 주관적입니다. 실제로 카메라로 장면을 촬영 한 다음 장면을 사람에게 보여준 다음 촬영 한 이미지를 촬영하면 눈, 이미지 센서 및 인쇄 과정에 내재 된 차이로 인해 차이를 인식하게됩니다. 이미지. 사진은 빛을 포착하는 것과 마찬가지로 해석과 예술에 관한 것이므로 "완벽한 카메라"에 대한 광적인 초점은 그다지 유용하지 않을 것입니다.}