Czy wszystkie obecne algorytmy autoekspozycji są naprawdę tak podstawowe, że mierzą tylko średnią jasność sceny?

Nie.

Czy jakieś aparaty mają zaawansowane algorytmy automatycznego naświetlania?

Tak.

Wydaje się, że może uzyskać znacznie lepsze wyniki, na przykład przy użyciu systemu uczenia maszynowego, który jest szkolony przy użyciu prawdziwych, dobrze naświetlonych zdjęć. Dzięki temu mógłby dokładniej oszacować prawidłową ekspozycję na podstawie obrazu podglądu, nawet dla czarnego kota w kopalni i białego psa na śniegu.

Większość aparatów ma wiele trybów pomiaru:

• Punktowy - jasność niewielkiej części obrazu jest używana do obliczania ekspozycji.

• Średnia - jasność całego scena jest uśredniana i używana do obliczania ekspozycji.

• Średnia ważona centralnie - jasność całej sceny jest uśredniana, ale środek ma większą wagę.

• Matryca / Ewaluacyjna / etc - jest to tryb, który próbuje zrobić to, co opisujesz. Scena jest podzielona na kilka części. Oceniana jest jasność każdej części. Wynik jest używany do przeszukiwania bazy danych lub wprowadzany do algorytmu w celu określenia ekspozycji.

Nie znam żadnej kamery, która obecnie to robi, ale dane matrycowe mogą z łatwością być wprowadzane do sieci neuronowej. Pozwoliłoby to kamerze poznać preferencje dotyczące ekspozycji właściciela. To jest rodzaj technologii używanej przez Google do identyfikowania kotów w filmach YouTube.

Tak, wielu z nich to robi. Ale nadal nie potrafią odczytać w myślach fotografa, która część sceny ma być najlepiej naświetlona.

Czasami aparat może być tak sprytny, jak fotograf na to pozwala .

Już w dawnych czasach filmowych prymitywne wielosegmentowe światłomierze pozwalały na bardzo podstawową analizę, które części sceny były jaśniejsze, a które ciemniejsze. Kiedy półprzewodniki zostały wprowadzone do systemów logicznych kamer w latach siedemdziesiątych, informacje te można było wykorzystać do podstawowego rozpoznawania scen. Gdyby górna jedna trzecia kadru była znacznie jaśniejsza niż dolne dwie trzecie kadru, aparat odchyliłby ekspozycję przy założeniu, że fotograf chciał mieć ciemniejsze obszary w środku zakresu ekspozycji. Gdyby górne dwie trzecie kadru było jaśniejsze, a dolna jedna trzecia ciemniejsza, aparat dokonywałby odchylenia ekspozycji w oparciu o założenie, że fotograf chciał wyeksponować jaśniejsze obszary w środku zakresu ekspozycji. To działało całkiem dobrze w fotografii krajobrazowej.

Przez lata światłomierze w lustrzankach jednoobiektywowych, a następnie lustrzankach cyfrowych pomnożyły liczbę dyskretnych segmentów z liczb jednocyfrowych przez setki do tysięcy. Przeszły od prawdziwie monochromatycznych do dwuwarstwowych (mierzenie i porównywanie jasności przy dwóch różnych długościach fal światła) do dzisiejszych czujników RGB-IR, które są w rzeczywistości miniaturowymi czujnikami obrazowania kolorów. Wraz z pojawieniem się aparatów bezlusterkowych (i podglądu na żywo w lustrzankach cyfrowych) pomiary mogą być wykonywane przy użyciu informacji z głównego czujnika obrazu.

Ponieważ szybkości przesyłania danych i pojemność pamięci dostępna dla projektantów aparatów wzrosła wykładniczo, Wzrosły również procedury pomiaru narażenia oparte na bibliotekach. W rezultacie aparaty coraz lepiej rozpoznają wiele różnych typów scen i dostosowują zalecaną ekspozycję na podstawie tej identyfikacji.

Jednak aparaty nadal nie potrafią czytać w myślach fotografa, nawet jeśli coraz lepiej odgadują, czego fotograf prawdopodobnie chce.

Dzieje się tak szczególnie w przypadku, gdy fotograf używa jednego trybu pomiaru, takiego jak pomiar matrycowy / wartościowy w sytuacji, gdy inny tryb pomiaru, taki jak częściowy lub punktowy , dokładniej informowałby aparat o tym, która część scena, którą fotografa najbardziej interesuje ekspozycja w półcieniach między zbyt jasnymi a zbyt ciemnymi. Lub tam, gdzie fotograf ogranicza rozjaśnienie w dowolnej części sceny , włączając Priorytet jasnych partii obrazu (Canon) / Aktywne D Lighting (Nikon) / Jakkolwiek nazywają to inni producenci aparatów.

Czasami aparat może być tak inteligentny, na ile fotograf na to pozwala.

Producenci aparatów fotograficznych i przetwórcy filmów zajmowali się tym problemem dosłownie od czasu wynalezienia filmu, a ludzie przestali go samodzielnie przetwarzać. Przeszliśmy od mierników światła otoczenia wykorzystujących ogniwa słoneczne do niewiarygodnie złożonych baz danych ekspozycji wykonanych i analizowanych przez wielopunktowe tablice w impulsie błyskowym „przedbłyskowym”.

A jednak ... nadal mamy ekspozycje.

Większość pomiarów ekspozycji, jak mogę zgadywać, koncentruje się obecnie wokół „upiększania” obrazu. Jest to kompensacja niedostatków ekspozycji i słabych warunków oświetleniowych poprzez aktywną modyfikację wzmocnienia, nasycenia i przesunięcia przesunięcia dla różnych części obrazu. To nie tyle pomiary, ile interpretacja zebranych fotonów, ale wciąż…

Istniała koncepcja zwana „pakselizacją”, której nie słyszałem poza firmą Kodak. Było to podobne do współczesnych obrazów wykorzystujących systemy uczące się w dół. Ten paxel pikseli był mały, ale został użyty przez różne algorytmy do przewidzenia idealnej ekspozycji (zarówno dla kliszy, jak i cyfrowej).

Tak, aparaty robią więcej niż można się spodziewać, a oprogramowanie który renderuje Twój obraz lub drukuje Twój film (cyfrowo lub optycznie). To naprawdę niesamowite.

Brakuje mi tutaj odpowiedzi, ponieważ dosłownie napisano książki o opomiarowaniu i drukowaniu. Jeśli interesujesz się fotografią, rozważ przeczytanie książek Ansela Adama (2 z 3) Aparat i negatyw. Książka Print jest również przydatna i zawiera dogłębne, szczegółowe informacje, jak zastosować zdobytą wiedzę, ale nie jest tak istotne dla twojego zainteresowania systemami pomiarowymi.

Tak. Pod koniec 2019 roku Canon wprowadził na rynek swoją flagową lustrzankę cyfrową EOS-1D X Mark III dla profesjonalnych fotografów. Ten aparat obnosi się z najbardziej wyjątkową samoregulacją, jaką kiedykolwiek zaobserwowano, wraz z bardzo dobrą jakością wideo / kliszami, z których wiele osób oczekuje się, że można je znaleźć w najbardziej rozwiniętych aparatach bezlusterkowych. Firma Nikon ogłosiła swojego rywala, Nikon D6, który łączy w sobie solidną, trwałą konstrukcję z zaawansowanym autofokusem i szybkim fotografowaniem.

Smartfony to komputery z czujnikiem aparatu. Kamery to czujniki z komputerem. Wszystkie te obliczenia wymagają czasu i energii oraz wiązałyby się ze skróceniem żywotności baterii i szybkością wykonywania zdjęć. Wymaga również dużej ilości pamięci, która byłaby offline, więc kamera wymagałaby karty SIM i dostępu do sieci ...

Jak dotąd w smartfonie obliczenia odbywają się po ujęciu (zdjęciach). mniej więcej to, co można osiągnąć stosując braketing ekspozycji i przetwarzanie końcowe