Fotografia Computacional: O Que É e Por Que É Importante?

Há uma razão pela qual meu iPhone é frequentemente a única câmera que levo comigo. Sua qualidade de imagem me permite tirar boas fotos sem a necessidade de carregar equipamentos adicionais.

Minha DSLR ainda supera meu smartphone em termos de qualidade, mas não me importo com a perda de qualidade em muitos cenários não profissionais. No entanto, há muito mais acontecendo além da qualidade óptica no meu smartphone, e sua câmera não seria tão boa sem a ajuda de computadores.

Embora a tecnologia DSLR e mirrorless esteja evoluindo, a fotografia recente tem visto algumas de suas mudanças mais revolucionárias em áreas como smartphones e câmeras compactas. Como existem limites de tamanho e custo para o hardware de imagem usado nessas câmeras, a inovação veio na forma de processos de imagem computacional.

Com o recente aumento na acessibilidade da inteligência artificial, a fotografia computacional está evoluindo rapidamente e continuará a crescer. Este artigo oferece uma visão geral sobre o que é fotografia computacional e por que ela é importante em diferentes contextos.

O Que É Fotografia Computacional?

Se você nunca ouviu o termo antes, não está sozinho. A fotografia computacional utiliza técnicas computacionais, como inteligência artificial, aprendizado de máquina, algoritmos ou até mesmo scripts simples, para capturar imagens. Isso geralmente ocorre em conjunto com a captura óptica ou após ela.

Embora possa parecer algo obscuro, quase todas as câmeras de smartphones utilizam fotografia computacional de alguma forma. Sem ela, as capacidades de imagem dos smartphones seriam muito mais limitadas.

Exemplos de Fotografia Computacional

Se você possui um smartphone, há grandes chances de já ter usado fotografia computacional. Caso contrário, provavelmente já viu outras pessoas utilizarem de várias maneiras.

Modo Retrato em Smartphones

Em câmeras profissionais, o efeito de retrato é obtido usando uma abertura ampla da lente. Isso cria uma profundidade de campo rasa e, sem entrar em muitos detalhes técnicos, desfoca o fundo da imagem.

Nos smartphones, o modo retrato simula esse efeito usando fotografia computacional. Ele combina dados de várias lentes (ou sensores) e algoritmos avançados para identificar o sujeito principal e desfocar o fundo artificialmente, criando um efeito semelhante ao das câmeras profissionais.

A maioria das câmeras de smartphones possui aberturas fixas ou aberturas que não se abrem o suficiente para criar, de forma natural, o desfoque característico de retratos. Implementar isso por meio de hardware seria muito difícil e caro, então os fabricantes de smartphones utilizam a fotografia computacional para simular o desfoque de fundo. O modo retrato reconhece os sujeitos e, essencialmente, aplica um filtro de desfoque no fundo. Isso é feito por meio de processos computacionais que reconhecem, isolam e focam no sujeito da imagem em tempo real.

Modos Panorama em Smartphones e Câmeras

Muitos smartphones e câmeras mais recentes possuem modos de panorama integrados. Com o toque de um botão, o dispositivo orienta o fotógrafo a mover a câmera em uma linha reta, permitindo que o dispositivo capture várias imagens e as una quase em tempo real. Isso cria um panorama diretamente na câmera, sem a necessidade de costurar as imagens manualmente.

A fotografia computacional entra em ação ao guiar o fotógrafo, unir as imagens e criar um único arquivo de panorama que pode ser visualizado instantaneamente. Como a maioria dos smartphones e câmeras menores possui obturadores eletrônicos com poucas partes móveis, esses obturadores podem ser ativados rapidamente, permitindo capturas panorâmicas ágeis.

Modos de Alto Alcance Dinâmico (HDR) em Smartphones e Câmeras

Com o toque de um botão, o recurso HDR utiliza algoritmos e até aprendizado de máquina para identificar as partes mais claras e mais escuras de uma cena. A câmera captura fotos com diferentes exposições e as combina de forma perfeita, resultando em uma imagem final com detalhes tanto nas áreas mais brilhantes quanto nas mais escuras.

Tudo isso acontece rapidamente na maioria dos smartphones porque a câmera do smartphone está sempre capturando imagens enquanto o aplicativo da câmera está em uso. Caso contrário, a pré-visualização ao vivo não poderia ser exibida. Apenas as imagens para as quais você pressiona o botão do obturador são salvas no álbum de fotos do dispositivo, mas há sempre um buffer de fotos que o smartphone mantém temporariamente antes de descartá-las.

É assim que o recurso Live Photo funciona nos iPhones, e é por isso que você provavelmente verá movimento de antes de pressionar o botão do obturador em qualquer Live Photo. Nos smartphones, o botão do obturador funciona mais como um botão de “pausar e salvar” em um fluxo contínuo de captura de imagens.

Exposições Longas Durante o Dia no Smartphone

Semelhante ao recurso Live Photo da Apple, muitos smartphones oferecem uma funcionalidade para empilhar várias imagens do buffer e criar um efeito de longa exposição. Esse conceito é semelhante ao time-stacking, uma técnica usada por fotógrafos de paisagens para obter exposições longas de água em condições de muita luz, quando não é possível fazer uma longa exposição diretamente.

A técnica envolve capturar várias exposições curtas e combinar todos os dados de imagem no pós-processamento. Os smartphones utilizam a fotografia computacional para alinhar e combinar as imagens do buffer, criando o efeito de longa exposição.

Como Fazer Isso em um iPhone:

1. Primeiro, tire uma Live Photo no aplicativo da câmera.
2. Em seguida, encontre a imagem no aplicativo Fotos e clique no ícone que diz “Live” no canto superior esquerdo.
3. Toque na opção Exposição Longa. O botão combinará todas as imagens armazenadas no buffer que compõem a Live Photo em uma única imagem empilhada.

Modo Noturno em Sistemas de Câmera Recentes

Capturar imagens à noite é desafiador porque há pouca luz para criar uma foto bem exposta e com bom contraste. Em câmeras profissionais, velocidades de obturador lentas, aberturas amplas e ISOs altos ajudam, mas geralmente exigem o uso de um tripé para minimizar o tremor da câmera. No entanto, a maioria das pessoas não quer usar um tripé com a câmera do smartphone.

Muitos fabricantes de smartphones recentes implementaram um processo semelhante ao de buffering e empilhamento mencionado anteriormente. Esse processo captura várias exposições curtas (minimizando o desfoque de movimento) e as combina para criar uma imagem mais brilhante e de qualidade superior, devido ao aumento da quantidade total de dados capturados.

Quando essa técnica é combinada com imagens mais claras e mais escuras para capturar um maior alcance dinâmico (o que algumas câmeras de smartphones fazem), o resultado são fotos que parecem ter sido tiradas com uma DSLR, mas que, na verdade, foram feitas com uma lente e sensor minúsculos.

A Fotografia Computacional Utiliza Muitos Processos Diferentes

Este artigo oferece apenas uma introdução à fotografia computacional, portanto, os detalhes técnicos de algoritmos e outras técnicas estão fora do seu escopo. No entanto, existem algumas técnicas realmente interessantes sendo usadas no contexto da fotografia.

Redes Neurais e Aprendizado de Máquina

Em muitos casos recentes, os fabricantes implementaram redes neurais (basicamente, “cérebros” simulados que usam “neurônios” para “pensar”) na fotografia computacional. Ao mostrar à inteligência artificial imagens que estão muito claras, muito escuras ou descoloridas, o sistema aprende a reconhecer essas características e tenta corrigi-las.

Embora nem sempre seja perfeito, os bilhões de imagens capturadas todos os dias fornecem uma enorme base de dados para ensinar os sistemas a avaliar e corrigir imagens. Isso permite que as câmeras de smartphones melhorem automaticamente a qualidade das fotos, mesmo em condições desafiadoras.

Pixel Shifting

Na fotografia computacional, a criação de imagens geralmente é um processo aditivo. Em outras palavras, uma imagem raramente é o resultado de uma única captura. Em vez disso, ela é uma combinação de várias imagens com diferentes parâmetros.

O pixel shifting é um exemplo disso. Esse recurso está disponível em muitos smartphones e em câmeras mirrorless de altíssima resolução. O processo envolve deslocar fisicamente o sensor (usando um mecanismo ou aproveitando o movimento natural das mãos) um pixel de cada vez.

Ao combinar várias imagens capturadas com deslocamentos de apenas um pixel, é possível capturar mais informações gerais, resultando em imagens com maior nitidez, detalhes e precisão de cores. Essa técnica é especialmente útil para melhorar a qualidade de imagens em dispositivos com sensores menores, como smartphones.

Os detalhes exatos de como isso acontece estão além do escopo deste artigo, mas o importante é que tudo isso é viabilizado por processos computacionais que deslocam, combinam e produzem uma única imagem de alta resolução e nitidez.

Pixel Binning

De forma simples, os pixels ajudam a capturar luz, e pixels maiores capturam mais luz. No entanto, as câmeras de smartphones precisam ser pequenas, o que exige que seus pixels também sejam menores.

O pixel binning permite combinar os dados de quatro pixels em um único pixel, aumentando a qualidade geral da imagem sem comprometer as capacidades em condições de baixa luz. Essa técnica melhora a sensibilidade à luz e reduz o ruído em imagens capturadas com sensores pequenos.

Sem a fotografia computacional, essa tecnologia não seria tão acessível ou eficiente nos dispositivos modernos.

Focus Stacking

O focus stacking é um processo relativamente simples, mas que costumava ser extremamente trabalhoso, especialmente para fotógrafos de macro extremo, que lidam com profundidades de campo extremamente rasas. Esse método envolve capturar várias imagens com diferentes pontos de foco e combiná-las para criar uma única imagem com maior profundidade de campo e mais detalhes.

Hoje, smartphones e outras câmeras realizam esse processo automaticamente com o clique de um único botão, utilizando algoritmos computacionais para alinhar e empilhar as imagens em segundos.

Por Que a Fotografia Computacional É Importante?

Os fabricantes estão encontrando maneiras de fazer sensores de 12 megapixels produzirem resultados semelhantes aos de sensores de 50 megapixels (embora ainda existam limitações). Isso é possível graças ao poder de algoritmos, aprendizado de máquina, scripts e outros processos computacionais que maximizam as capacidades de hardware tradicionalmente menos avançado.

Uma analogia útil, embora imperfeita, seria comparar um piloto profissional de corrida com um motorista iniciante. O piloto profissional, assim como a fotografia computacional, utiliza habilidades para extrair o máximo de um hardware inferior, enquanto o iniciante tem o hardware, mas não as habilidades. Os processos computacionais são rápidos, eficientes e podem ser desenvolvidos para maximizar o desempenho de hardware que, normalmente, não produziria grandes resultados. Isso reduz os custos de materiais para hardware caro e permite fazer mais com o que já temos.

O Impacto na Fotografia Moderna

De certa forma, isso é um aspecto preocupante da fotografia moderna. Tradicionalmente, os fotógrafos eram valorizados por seu conhecimento, equipamento e experiência para criar imagens impressionantes em diferentes ambientes. Com a fotografia computacional permitindo fazer mais com menos hardware, os fotógrafos agora precisam competir com qualquer pessoa que tenha um smartphone.

No entanto, sempre haverá o lado artístico da fotografia, que continuará pertencendo aos fotógrafos por mais algum tempo. A ascensão da IA trouxe questões importantes para o mundo da arte, e a fotografia não é uma exceção.

Fotografia Computacional no Mundo Profissional

A fotografia computacional também está entrando no mundo da fotografia profissional. Câmeras DSLR e mirrorless estão incorporando mudanças em sistemas de autofoco que utilizam IA para identificação de sujeitos, HDR, panorama e outros processos descritos anteriormente.

Não é mais algo exclusivo de smartphones. A tecnologia está mudando – para melhor ou para pior – e está transformando a forma como capturamos imagens em todos os níveis.

Conclusão

Percorremos um longo caminho desde os tempos em que carregávamos filmes em câmeras e avançávamos manualmente para capturar a próxima foto. Avanços significativos na tecnologia computacional recentemente chegaram aos smartphones e outros dispositivos de captura de imagem, algo que muitos jamais imaginaram ser possível.

A fotografia computacional tem sido tradicionalmente usada para produzir fotografias de alta qualidade com hardware que, de outra forma, não alcançaria tal nível de qualidade. Agora, essa tecnologia está chegando também às câmeras profissionais.

Independentemente das opiniões sobre as inovações atuais, é essencial estar informado sobre a tecnologia e os processos de imagem para que os fotógrafos possam aproveitar ao máximo as ferramentas disponíveis.

Com conteúdo do Peta Pixel.