Foto Framtid

En sommardag 1826, på sin lantgård cirka 340 kilometer sydost om Paris, satte Joseph Nicéphore Niépce upp sin camera obscura och projicerade bilden av hans innergård på en tennplatta belagd med ett ljuskänsligt material. Under åtta timmar fokuserade linsen ljuset från solen och fixerade kemiskt de områden där ljuset träffade plattan för att fånga utsikten över ett duvhus, ett päronträd, ett ladugårdstak och en förlängd flygel av hans hus. För denna prestation är Niépce krediterad för att ha skapat världens första fotografi.

Tenn och andra solida plåtar gav plats för flexibla filmrullar 1889; färgfilm följde i mitten av 1930-talet. I mitten av 1990-talet introducerades de första digitala färgkamerorna på massmarknaden, som tog bilder med ljussensorer på ett chip. Dessa framsteg har lett till billigare, mindre, mer bärbara kameror som kan producera levande bilder. Men på den mest grundläggande nivån har kameror inte förändrats nämnvärt, säger Ramesh Raskar, docent och ledare för Camera Culture-gruppen vid MIT Media Lab. Den fysiska enheten i sig har knappt förändrats under de senaste 100 åren, säger han. Du har en liknande lins, en liknande låda som efterliknar det mänskliga ögat. Förutom det faktum att det är billigare, snabbare och bekvämare, har fotografering inte förändrats så mycket.

Den här historien var en del av vårt majnummer 2009

• Se resten av frågan
• Prenumerera

Raskar hoppas dock att han och andra på MIT och runt om i världen kan utlösa en revolution inom fotografi. Forskare inom ett område som kallas beräkningsfotografering tänker om digitalkameror för att bättre dra nytta av de inbyggda datorerna. De föreställer sig en dag då vem som helst kan använda en kamera med ett litet, billigt objektiv för att ta den typen av fantastiska bilder som idag endast kan uppnås av professionella fotografer som använder avancerad utrustning och programvara som Adobe Photoshop. Faktum är att de tror att sådana kameror kan överskrida dagens mest sofistikerade teknologier och övervinna vad som har verkat som grundläggande gränser.

Beräkningsfotografering omfattar ny design för optiska komponenter och kamerahårdvara samt nya algoritmer för bildanalys. Målet, säger Raskar, är att bygga kameror som kan registrera vad ögat ser, inte bara vad linsen och sensorn kan fånga. Om du är på en berg-och dalbana kan du aldrig få en bra bild, säger han. Om du är på en fantastisk middag kan du aldrig ta bilder som får maten att se aptitlig ut. Men med beräkningstekniker kan kameror eliminera oskärpa från en ögonblicksbild som tagits på en ojämn tur i nöjesparken. Sådana kameror kan också fånga matens subtila former och skuggor och människors leenden i det svaga ljuset av en middag med levande ljus – utan en lång exponeringstid, vilket alltid ger suddiga bilder eller användning av en störande blixt.

Sidebar: Resan från labb till marknad

Dessutom kan datorfotografering göra det enkelt för amatörfotografer att skapa bilder som idag kräver specialiserade och tidskrävande efterbehandlingstekniker. Även mobiltelefonkameror, som har billiga fasta linser, skulle kunna ge amatörer samma typ av kontroll över fokus som proffs har med en high-end single-lens reflex (SLR) kamera.

Alla kameror fungerar på samma grundläggande sätt: ljus kommer in genom en fokuseringslins och passerar genom en bländare. I en traditionell kamera träffar ljuset fotoreaktiva kemikalier på film eller plattor. I en digitalkamera passerar ljuset genom färgseparerande filter och landar på en rad fotosensorer, som var och en representerar en pixel. När ljus träffar en fotosensor producerar det en elektrisk ström vars styrka reflekterar ljusets intensitet. Strömmen omvandlas till digitala 1:or och 0 s, som kamerans processor (ett datorchip) sedan omvandlar till bilden som visas på kamerans förhandsgranskningsskärm och lagras på ett flashminneskort eller en intern hårddisk.

När bilder fångas som digitala informationsbitar kan de förbättras med programvara, vilket öppnar upp en helt ny värld av möjligheter. Under de senaste 15 åren eller så, säger Raskar, har forskare arbetat för att dra full nytta av dessa möjligheter, särskilt genom nya bildbehandlingsalgoritmer som lånar från de traditionellt distinkta områdena datorseende och datorgrafik. Datorseende gör det möjligt för en kamera att analysera objekt i en bild och plocka ut funktioner som kanten på ett bord. Och teknikerna för datorgrafik erbjuder många sätt att manipulera en digital bild. När dessa tillvägagångssätt kombineras i en kamera vars optiska komponenter är designade med sådana algoritmer i åtanke, kan du göra några överraskande saker. Till exempel kan du i praktiken justera ljuskällan efter att bilden har tagits, så att ett objekt som lyser från en vinkel ser ut att lysa från en annan. Och du kan till och med justera fokus på ett fotografi i efterhand.

Kämpande rörelseoskärpa

Ett av de mest övertygande exemplen på vad beräkningsfotografering kan åstadkomma är rörelseinvariant fotografering, ett smart sätt att eliminera oskärpa från bilder av rörliga föremål.

Oskärpa är en process som förvränger information, säger Frédo Durand, en MIT-docent i elektroteknik och datavetenskap som har hjälpt till att utveckla denna idé. Pixlar i en digital bild beter sig precis som rutor på ett schackbräde, säger han. Ett snabbt rörligt svart-vitt rutmönster suddar till grått, ett genomsnitt av de svarta och vita rutorna. Men om du vet exakt hur schackbrädet flyttades – till exempel genom att snurra den runt en punkt i mitten eller genom att skaka den upp och ner – så kan du skriva en matematisk funktion för att beskriva den rörelsebaserade oskärpan. När du väl känner till den funktionen kan du invertera den för att ta bort oskärpan.

Durand och hans kollegor – inklusive Anat Levin, en postdoktor, och Bill Freeman, en MIT-professor i elektroteknik och datavetenskap – har designat en kamera som kan dra fördel av denna princip för att ta bort oskärpa från en bild av ett föremål som färdas i en rak linje, till exempel en bil som rusar på vägen. Nyckeln är att göra något kontraintuitivt, säger Durand: Vi skapar Mer oskärpa genom att flytta kameran under exponeringen.

Forskarnas testkamera har ett optiskt system som rör sig fram och tillbaka längs en rak linje och gör hela bilden suddig. På grund av hur sensorn rör sig fram och tillbaka, kommer det att finnas åtminstone ett ögonblick under exponeringen när kameran spårar det fotograferade objektet perfekt, vilket gör att kameran kan fånga korrekt information om objektets visuella struktur, oavsett dess hastighet. Denna information gör det möjligt för forskarna att skriva en ekvation som definierar den rörelsebaserade oskärpan - och sedan eliminera hastigheten från den ekvationen. Genom att invertera ekvationen kan de rekonstruera en bild utan att bli oskärpa alls (se Eliminera rörelseoskärpa, s. M14) .

I den här kameran, till skillnad från en typisk modell, är optikens uppgift inte att direkt bilda den slutliga bilden, säger Durand. Istället är det på sätt och vis att blanda ljusstrålarna så att det som registreras av sensorn ger oss tillgång till mer information.

Finjusteringsfokus

En av störningarna med mobiltelefoner och kompaktkameror är att de saknar SLR:s fokuseringskontroll. Med en SLR-kamera kan objektivet flyttas för att ändra vad som är i fokus. Genom att justera bländaren kan en fotograf få en bild där ett motiv i förgrunden är i tydligt fokus, medan bakgrunden avsiktligt är suddig för att framhäva distraherande element. SLR-kameror är dock dyra och de är svåra för amatörer att använda. Forskare inom datorfotografi försöker utveckla en enkel mobilkamera med fast lins som gör det enkelt för vem som helst att uppnå sådana effekter. De hoppas också kunna ge fotografer möjligheten att välja vilka objekt de vill ha i fokus efter att en bild är tagen.

Kameror är utformade för att fokusera på objekt inom ett givet område. När en kamera är fokuserad på ett visst objekt koncentrerar linsen ljuset som reflekteras från det objektet till sensorgruppen. Ljuset som reflekteras från objekt som inte är i fokus når fortfarande sensorerna, men det är okoncentrerat, vilket resulterar i en suddig bild. Om en kamera inte är perfekt fokuserad, säger Durand, kommer objektivet att projicera punkter från scenen på sensorn som skivor snarare än punkter.

Om avstånden mellan kameran och objekten i en bild är kända, kan en algoritm tillämpas på bilddata för att skärpa de ofokuserade delarna av en bild och omvandla de suddiga ljusskivorna till fokuserade punkter. Konventionella kameror kan dock inte bestämma denna djupinformation på egen hand.

För att extrahera djupinformation från ett fotografi modifierade Durand, Freeman och andra kollegor en befintlig lins med en mask insatt i bländaren. I huvudsak är masken en bit kartong som blockerar en del av ljuset för att subtilt ändra utseendet på de ofokuserade delarna av bilden. Durand förklarar att den odifferentierade oskärpa som orsakas av ett vanligt oskarpt objektiv inte ger tillräckligt med ledtrådar som kan användas för att rekonstruera en tydlig bild. Men deras mask ändrar denna enhetliga suddighet till vad han kallar en konstig men strukturerad röra. Ränder och andra ovanliga egenskaper hos den suddiga bilden hjälper forskarna att återställa djupinformation: tack vare hur masken blockerar ljus i kamerans bländare kommer ett objekt 10 fot från kameran att bli suddigt annorlunda än ett objekt fem tum bort. Eftersom de känner till formen på masken har forskarna kunnat matematiskt definiera oskärpan som är förknippad med varje djup, vilket gör det möjligt för dem att utforma en algoritm som kan ångra det (se fotografier av konventionella och kodade bländare och extrahera djupinformation, s. M15) .

En annan strategi för att förbättra fokus, särskilt i en enkel mobiltelefonkamera, liknar Durands teknik för att hantera rörelseoskärpa. En SLR:s stora bländarstorlek ger den ett grunt skärpedjup (omfånget av avstånd från kameran där objekt framträder skarpt i fokus), vilket gör det möjligt att fokusera på ett specifikt motiv och låta bakgrunden, förgrunden eller till och med båda avta, förklarar Raskar. Men bilder tagna med vanliga mobilkameror, som har mycket små bländare, ser platt ut eftersom allt ser ut som om det är på samma avstånd från kameran. Vid den första IEEE International Conference on Computational Photography, som hölls i San Francisco i april, presenterade postdoc Ankit Mohan en artikel som han skrev tillsammans med Raskar och andra som beskrev en teknik för att simulera en lins med en större bländarstorlek. De visade hur en kamera med fast lins kan utformas så att både linsen och sensorn rör sig något under exponeringen. Genom att variera rörelsens hastighet och omfång kan de i praktiken ändra brännvidden och bländarstorleken för att kontrollera vilken del av fotot som är i fokus; resten är medvetet suddigt (se Fokuskontroll för kameror med fasta objektiv, s. M15) . Sådan teknik skulle kunna ge en billig mobiltelefonkamera fokuskontrollen för en SLR.

Justera belysning, perspektiv

Förbättrad fokusering är bara början; datorfotografering kan också göra det möjligt för människor att justera ljussättningen av en scen, eller till och med ändra kamerans perspektiv, efter att en bild har tagits. Det här är den sortens knep som datorseende gör möjligt. Det är svårt att göra om din dator bara har en förståelse för bilden på pixelnivå, säger Freeman. Men om du kan ge datorn en förståelse för den bilden i termer av begrepp på högre nivå, som belysning eller form, kan du låta användaren justera rattarna som styr dessa kvantiteter.

Denna förståelse på högre nivå kommer från bildanalysalgoritmer som låter en dator se komponenterna i en bild. Till exempel kan en algoritm identifiera vilka komponenter i bilden som beror på färgen på ett objekts yta och vilka som beror på moduleringen av ljus som reflekteras av dess form. När det är känt kan en användare justera ytfärgning och ljuseffekter oberoende av varandra. Målet är att bygga ett system som kan identifiera t.ex. var kanten på ett mörkt stycke prime rib slutar och skuggan den kastar på en tallrik börjar.

Sådana tekniker, säger Raskar, kan avslöja detaljer – som subtila ansiktsuttryck – som tidigare skulle ha varit skymd av skuggor. Kort sagt, kameror kommer att kunna fånga essensen av en scen närmare. När du går på gatan med en vän kan du vara i vilken typ av belysning som helst och du kan se hur vacker den här personen är, säger han. Just nu kan inte ett foto göra det. Men beräkningstekniker minskar klyftan som fortfarande skiljer ögat och hjärnan från kameran. Om tio år, säger han, kan det vara precis vad ett fotografi kan göra.

Dölj