कैमरे हमारी आंखों की तरह डायनेमिक रेंज पर कब्जा क्यों नहीं करते?

Question

जब कमरे में बिना रोशनी के बैठे हों, और मैं खिड़की से बाहर देखता हूं, तो मैं आसानी से कमरे के इंटीरियर को देख सकता हूं, भले ही मैं बाहर एक पेड़ पर ध्यान केंद्रित करूं।

एक कैमरा एक समान छवि को क्यों नहीं पकड़ सकता है जो मेरी आंखें देख सकती हैं? मुझे लगता है कि नए कैमरों को इस गतिशील रेंज को आसानी से पकड़ने में सक्षम होना चाहिए। मुझे विश्वास नहीं है कि यह प्रदर्शन एक समस्या है अगर यह बहुत गतिशील सीमा पर कब्जा कर लिया गया है, क्योंकि इसे सामान्य किया जा सकता है। एक डिजिटल कैमरे में मुझे एक्सपोजर सेट करना होगा जो केवल बाहरी दृश्य या अंदर के दृश्य को सही ढंग से कैप्चर करेगा।

क्या यह केवल डिजिटल कैमरों के साथ एक मुद्दा है या फिल्म कैमरों के लिए भी ऐसा ही है?

इसी तरह के एक सवाल पर पहले से ही चर्चा की गई है कि दृश्य को कैसे कैप्चर किया जाए जैसा कि मेरी आंखें देख सकती हैं? । मैं संकल्प, ध्यान या विस्तार की बात नहीं कर रहा हूं। जब हम किसी एक दृश्य पर अपनी आँखें ठीक करते हैं, तो मैं उसी तरह के एक्सपोज़र या डायनेमिक रेंज में दिलचस्पी लेता हूं।

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मैं यह नहीं देखता कि आप क्यों कहते हैं "नया कैमरा इस गतिशील रेंज को आसानी से पकड़ने में सक्षम होना चाहिए"। वे हमारी आंखों से पूरी तरह से अलग तकनीक पर आधारित हैं, इसलिए मैं वास्तव में यह नहीं देखता कि आप उनसे इसी तरह की विशेषताओं की उम्मीद क्यों करते हैं।

— फिलिप केंडल

तो क्या यह सभी डायनेमिक रेंज है जो ज्यादातर समस्या पैदा करती है?

— LifeH2O

मैं एक प्रयोग के बारे में सोच रहा हूं, एक लेंस के साथ एक पेपर पर दृश्य बनाएं और फिर इसे कैमरे के साथ कैप्चर करें। इसे गतिशील सीमा को सामान्य करना चाहिए।

— LifeH2O

यात्रा jvsc.jst.go.jp/find/mindlab/english/index.html ); सहभागी देखना चाहते हैं कि आप मस्तिष्क द्वारा मूर्ख कर रहे हैं

— Stormenet

@Stormenet: यह एक लिंक का एक नरक है!

— चिन्मय कांची

Answer 1

आप इतनी बड़ी गतिशील रेंज देख सकते हैं इसका कारण यह नहीं है कि आंख, एक ऑप्टिकल डिवाइस के रूप में, वास्तव में इस तरह की सीमा पर कब्जा कर सकती है - इसका कारण यह है कि आपका मस्तिष्क आंखों से बहुत सारे और बहुत सारे "एक्सपोज़र" की जानकारी को जोड़ सकता है और आपके सामने दृश्य का एक एचडीआर पैनोरमा बनाएं।

एक छवि गुणवत्ता के दृष्टिकोण से आंख बहुत खराब है, लेकिन इसकी बहुत उच्च "फ्रेम दर" है और संवेदनशीलता, दिशा और ध्यान को बहुत तेज़ी से बदल सकती है।

मस्तिष्क उन सभी छवियों को आंख से लेता है और आपके द्वारा देखी गई छवि का निर्माण करता है - इसमें विभिन्न संवेदनशीलता पर छवियों से विवरण और यहां तक ​​कि उन विवरणों को भी शामिल किया गया है, जो पूरी तरह से आप जो देखने की उम्मीद करते हैं, उसके आधार पर बनाये जाते हैं। (यह एक कारण है कि ऑप्टिकल भ्रम क्यों हैं - मस्तिष्क को उन चीजों को "देखने" में मूर्ख बनाया जा सकता है जो वास्तव में वहां नहीं हैं)।

तो, आप अपने कैमरे की तरह अपनी आंखों से देख सकते हैं, बस अलग-अलग सेटिंग्स में बहुत सारे एक्सपोज़र ले लें, फिर फ़ोटोशॉप में सब कुछ लोड करें, एचडीआर पैनोरमा बनाएं और अंतराल को भरने के लिए "कंटेंट अवेयर फिल" का उपयोग करें।

वैसे, कैमरे को "रेंज" को उस सीमा पर कब्जा करने में सक्षम होना चाहिए, लेकिन मॉनिटर को इसे पुन: पेश करने में सक्षम नहीं होना चाहिए? यदि प्रौद्योगिकी मौजूद नहीं है, तो मॉनिटर को हम जो कुछ भी देख सकते हैं उसे पुन: पेश करने में सक्षम होना चाहिए (और मुझे चंद्रमा पर कम गुरुत्वाकर्षण होटल में छुट्टी लेने में सक्षम होना चाहिए)

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आपने मुझे लगभग समान जवाब के साथ लगभग 4 मिनट तक हरा दिया!

— मैट ग्रम

Answer 2

कैमरे के ऊपर सेंसर डायनेमिक रेंज में आपको थोड़ा फायदा हो सकता है, लेकिन जो फर्क पड़ता है, उसमें से एक अत्याधुनिक ऑटोएक्सपोजर सिस्टम, सैक्रेड्स , एचडीआर प्रोसेसिंग और एक सीन रिकग्निशन सिस्टम होता है जो कई एक्सपोज़र में रहता है । मानव मस्तिष्क कम से कम दृश्य प्रणाली के लिए उतना ही महत्वपूर्ण है जितना कि आंख ।

एक दृश्य के साथ एक बहुत ही उच्च गतिशील रेंज के साथ प्रस्तुत किया गया, मानव दृश्य प्रणाली को अनुकूल होने में कुछ समय लगता है। ऐसा इसलिए नहीं है क्योंकि हमें एक गतिशील रेंज सेटिंग को समायोजित करना है, लेकिन क्योंकि हमें दृश्य के बहुत उज्ज्वल और बहुत गहरे भागों का अलग-अलग विश्लेषण करने की आवश्यकता है, फिर छवि के महत्वपूर्ण हिस्सों को एक साथ गोंद दें। एक भयानक बहुत कुछ जो हम "देखते हैं" वास्तव में पहले से ही जानने पर निर्भर करता है कि वहां क्या है; हम रिक्त स्थान को भरने के लिए वास्तविक विवरण के बहुत कम संकेतों का उपयोग कर सकते हैं (और जब हमारे पास पर्याप्त वास्तविक जानकारी नहीं है, तो हम प्रक्षेप कर सकते हैं - लेकिन हमेशा सही ढंग से नहीं )।

एक कैमरा प्राप्त करना - किसी भी कैमरा - को उस स्तर पर संचालित करने का मतलब होगा एक प्रणाली को डिजाइन करना जो "जानता है" जो यह देख रहा है। हम पहले से ही विभिन्न एचडीआर तकनीकों (आपके विशिष्ट उदाहरण में, आमतौर पर साधारण मास्किंग द्वारा जहां डोरवे को अंधेरे के संपर्क से बाहर कर देंगे और इसके स्थान पर डाला गया उज्ज्वल एक्सपोज़र का संस्करण होगा) का उपयोग करके "डंब" संस्करण कर सकते हैं। वर्तमान स्वचालित प्रक्रिया पूरी तरह से चमक पर आधारित है (क्योंकि वे अर्थ या महत्व के लिए विश्लेषण नहीं कर सकते हैं), और स्पष्ट कलाकृतियों का उत्पादन करते हैं। और यदि आपने कभी 32-बिट एचडीआर-संयुक्त छवि देखी है जो अभी तक नहीं की गई है (जो अनिवार्य रूप से उस तरह की चीज है जिसे आप सेंसर की गतिशील सीमा को बढ़ाकर प्राप्त करेंगे), तो आपने शायद देखा होगा यह छवि बहुत "सपाट" है और स्थानीय और वैश्विक दोनों विपरीत है। यह पता है कि वह दृश्य क्या है जो हमें मानचित्रण करने की अनुमति देता है, यह तय करने के लिए कि इसके विपरीत स्थानीय रूप से महत्वपूर्ण कहां है। जब तक कैमरा एक ही तरह का निर्णय नहीं ले सकता, तब तक वह एक ऐसी छवि नहीं बना पाएगा, जो आपके मस्तिष्क को कुछ भी दिखती हो।

Answer 3

यह उस तरह से करना है जब मस्तिष्क आंखों द्वारा प्रदान की गई जानकारी की व्याख्या करता है (या इसे किसी अन्य तरीके से डालने के लिए, यह सॉफ़्टवेयर है हार्डवेयर नहीं)।

हम केवल अपनी दृष्टि के केंद्र में एक बहुत ही संकीर्ण क्षेत्र के भीतर रंग और विस्तार देखते हैं। हमारे द्वारा समझी जाने वाली विस्तृत रंगीन छवि बनाने के लिए, मस्तिष्क हमारे जानने के बिना इस केंद्रीय स्थान को घूमता है।

मैं एक न्यूरोबायोलॉजिस्ट नहीं हूं, लेकिन यह इस कारण से है कि चूंकि मस्तिष्क बहुत सारे छोटे स्नैपशॉट से इस व्यापक चित्र को बना रहा है, यह चमक पर कुछ सामान्यीकरण भी करता है जो एक छवि की उपज देता है जो हर जगह लगभग समान चमक दिखाई देता है, कुछ क्षेत्रों के बावजूद बहुत अधिक है वास्तविकता में उज्जवल। मूल रूप से एक ही समय में अंधेरे और उज्ज्वल चीजों को देखने की क्षमता एक भ्रम है।

कोई कारण नहीं है कि यह व्यवहार डिजिटल कैमरों द्वारा नकल नहीं किया जा सकता है, और न ही ऐसा कोई कारण है कि हम सेंसर को एक ही प्रदर्शन में बहुत अधिक गतिशील रेंज में सक्षम नहीं बना सकते हैं। वास्तव में फ़ूजी ने अतिरिक्त हाइलाइट विवरण को कैप्चर करने के लिए अतिरिक्त कम संवेदनशीलता वाले फोटो के साथ एक सेंसर का निर्माण किया।

समस्या उच्च गतिशील रेंज छवियों को प्रदर्शित करने में असमर्थता के लिए नीचे आती है। मानक निम्न गतिशील रेंज मॉनिटर पर ऐसी छवियों को प्रदर्शित करने के लिए आपको कुछ विशेष प्रसंस्करण करने की आवश्यकता होती है, जिसे टोनमैपिंग कहा जाता है, जिसका अपना नुकसान है। अधिकांश उपभोक्ताओं के लिए उच्च गतिशील रेंज के कैमरे बस अधिक परेशानी वाले होंगे।

Answer 4

सारांश:

• भगवान ने हमारी आंखें बना दीं।

• हम कैमरा बनाते हैं।

• हमने अभी तक भगवान के साथ नहीं पकड़ा है।

• लेकिन जो सबसे अच्छा कैमरा उपलब्ध है वह उस आवश्यकता के बारे में है जिसका आप वर्णन करते हैं।

• आप जो चाहते हैं उसे प्राप्त करने के तरीके हैं। आपने बस उन्हें परिभाषित करने का फैसला किया है जैसा आप नहीं चाहते हैं। वह आपकी पसंद है।

एक बाहरी दृश्य के लिए एक खिड़की के साथ एक अंधेरे कमरे में प्रकाश का स्तर लगभग 0.1 लक्स (0.1 लुमेन प्रति वर्ग मीटर) के रूप में कम हो सकता है। बाहर का दृश्य प्रकाश स्तर आपके द्वारा वर्णित स्थिति में 10 से लेकर हजारों लक्स तक कुछ भी हो सकता है।

100 लक्स बाहरी और 0.1 लक्स आंतरिक में अनुपात 1000: 1 या सिर्फ 10 बिट्स डायनेमिक रेंज के अंतर्गत है। कई आधुनिक कैमरे इस रेंज के दोनों सिरों पर तानवाला अंतर को सही ढंग से सेट कर सकते हैं। यदि ट्री लाइट स्तर सिर्फ सेंसर को संतृप्त कर रहा था, तो आपके पास कमरे के अंदर 4 स्तर के स्तर उपलब्ध होंगे = प्रकाश के 16 स्तर। इसलिए आप कुछ हद तक विस्तार देख सकते हैं कि प्रकाश के स्तर के साथ अधिकतम स्तर प्रकाश का स्तर इतना कम है कि आंखों को इससे परेशानी होगी।

यदि पेड़ का प्रकाश स्तर 1000 लक्स था (= पूर्ण सूर्य के प्रकाश का 1%) तो आपको लगभग 13 बिट्स की डायनामिक रेंज की आवश्यकता होगी। उपलब्ध सबसे अच्छा 35 मिमी पूर्ण फ्रेम कैमरे इसे संभाल लेंगे। कैमरा समायोजन को स्पॉट-ऑन करने की आवश्यकता होगी और आपके पास कमरे के अंदर शून्य टनल जानकारी होगी। बाहरी प्रकाश व्यवस्था का यह स्तर आपके द्वारा बाढ़ से प्रभावित रात के समय की स्थिति से अलग है।

कई आधुनिक माध्यम से टॉप एंड डीएसएलआर में इनबिल्ट एचडीआर प्रोसेसिंग है जो कई छवियों को मिलाकर अधिक से अधिक गतिशील रेंज प्राप्त करने की अनुमति देता है। यहां तक ​​कि एक 2 छवि HDR फोटो आसानी से अपने दृश्य को समायोजित करेगा। मेरा Sony A77 +/- 6 EV 3 फ्रेम HDR तक प्रदान करता है। यह 20 से अधिक बिट्स को डायनामिक रेंज प्रदान करेगा - जो आपके उदाहरण में शीर्ष और निचले छोर पर बहुत पर्याप्त तानवाला बदलावों की अनुमति देता है।

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वैकल्पिक रूप से, कोई यह कह सकता है कि विकास ने हमारे इंजीनियरों पर पांच सौ मिलियन वर्ष का हेड-स्टार्ट किया है, और यह उम्मीद करना अनुचित होगा कि हम इसे थोड़ी देर में पकड़ लेंगे। :)

— स्टाले एस

यह एक स्पर्श संबंधी धर्मशास्त्र है ...

— Rowland Shaw

मुझे नहीं लगता कि यह सवाल का जवाब देता है - यह सिर्फ यह कहता है "क्योंकि आँखें बेहतर हैं"। ठीक है। वे इसे कैसे पूरा करते हैं?

— Mattdm

@ naught101 - "पकड़ा गया" एक नाज़ुक रूप से अति सूक्ष्म उपाय है :-)। सी प्रति आंख कुछ मायनों में सबसे अच्छी तरह से हीन है जिसे हम प्रबंधित कर सकते हैं। लेकिन यह अभी भी कुछ विलक्षण करतबों का प्रबंधन करता है। उदाहरण के लिए अंधेरे अनुकूलित आंख एक फोटॉन का पता लगा सकती है! लेकिन, जो दिखावा करने वालों के लिए जीवन को भयावह बनाता है, वह यह है कि आंख एक एकीकृत मल्टी ऑर्गन सिस्टम का ही एक हिस्सा है - और मस्तिष्क कुछ धड़कन लेता है, अब तक।

— रसेल मैकमोहन

@ रॉलशॉश - केवल अगर आप इसे इस तरह से करना चाहते हैं। अन्य लोगों ने अपने स्वयं के विश्व-दृश्य का उचित अनुवाद प्रस्तुत किया। जैसा आप चाहते हैं, उसके लिए एक रूपक हो सकता है (कथुलु, एफएसएम, एवर-लोशिन, ...) या नहीं।

— रसेल मैकमोहन

Answer 5

क्या यह केवल डिजिटल कैमरों की समस्या है या फिल्म कैमरों के लिए भी यही है?

किसी भी उत्तर ने अभी तक इसे नहीं छुआ है, सीधे तौर पर कम से कम ... हां, यह फिल्म के साथ बहुत ज्यादा मुद्दा है। उदाहरण के लिए, प्रसिद्ध फ़ूजी वेल्विया रंग पारदर्शिता फिल्म, वास्तव में सड़ी हुई गतिशील रेंज (महान रंग हालांकि!) सामान्य रूप से पारदर्शी फिल्म है। दूसरी ओर, नकारात्मक फिल्मों में बहुत अच्छी गतिशील रेंज हो सकती है, जितनी अच्छी वर्तमान डिजिटल कैमरों के बारे में। यह थोड़ा अलग तरीके से संभाला जाता है, हालांकि - जबकि डिजिटल में प्रकाश के लिए एक रैखिक प्रतिक्रिया होती है, फिल्म में एक चिह्नित "एस" कंट्रास्ट कर्व अंतर्निहित होता है। अश्वेतों और लगभग-अश्वेतों, और गोरों और लगभग-गोरों को मध्य स्वर की तुलना में अधिक काट दिया जाता है।

ध्यान रखें कि फिल्म की तस्वीरें आम तौर पर एक श्वेत पत्र की पृष्ठभूमि पर स्याही से छपी हुई होती हैं, इस बात की बहुत अधिक उदारता नहीं होती है कि कोई कितना गतिशील रेंज चाहेगा कि वह पहले स्थान पर कब्जा करे! कैप्चरिंग, कहना, एक तीस-स्टॉप डायनेमिक रेंज और फिर इसे आउटपुट करना ... वैसे भी फोटोग्राफिक प्रिंट का बॉलपार्क DR क्या है? पांच पड़ाव? छह? ... उत्पादन माध्यम कम से कम कहने के लिए ... अजीब लगेगा। मुझे संदेह है कि यह रसायन विज्ञान के साथ किसी भी असहनीय बाधा से अधिक कारक है जिसमें सीमित फोटोग्राफिक फिल्म गतिशील रेंज है। यह इतना नहीं है कि हम इसे नहीं कर सकते , यह अधिक है कि हम सक्रिय रूप से इसे नहीं करना चाहते हैं।

Answer 6

एक पुस्तक को भरने के लिए पर्याप्त सामान - लेकिन इसका सरल सार यह है, कि मानवीय आँखें चमक को तार्किक रूप से देखती हैं, जबकि कैमरे "चमक" को रैखिक रूप से देखते हैं।

इसलिए यदि आप एक ऐसी स्थिति मान लेते हैं जहां चमक 1 से 10000 तक जाती है (यादृच्छिक रूप से चुनी गई संख्या), तो लॉग बेस 10 में, मानव आंख को चमक को 0 से 5 के रूप में देखेंगे जबकि कैमरा, रैखिक, इसे 1 से 10000 के रूप में देखता है। एक सेंसर जो इतनी बड़ी रेंज को कवर कर सकता है, यह मुश्किल है क्योंकि आपके पास कम माप और उच्च चमक माप के साथ ओवरस्पिल हस्तक्षेप से शोर होता है। ऐसा कहने के बाद, मेरा मानना ​​है कि एक RED कैमरा है जो डायनेमिक रेंज के 18 स्टॉप को रिकॉर्ड कर सकता है - यह सुनिश्चित नहीं है कि यह केवल एक प्रोटोटाइप या प्रोडक्शन मॉडल है।

वैसे लॉगरिदमिक बनाम रैखिक अंतर भी यही है कि चमक प्रति स्टॉप अंतर में दोगुनी या आधी हो जाती है।

लेकिन यह एक शोध विषय के लिए पर्याप्त है - इसलिए यह एक संक्षिप्त सूचक है।

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मानव आँख में यह लॉगरिदमिक प्रभाव गतिशील सीमा को समतल करता है और मस्तिष्क इसका मुकाबला करता है क्योंकि यह केवल इसे अपने पूरे जीवन के लिए प्राप्त कर रहा है। यदि कैमरा डायनामिक रेंज को भी समतल करता है, तो जब आप परिणाम देखते हैं, तो आपको डबल चपटे मिलेंगे, और आपका मस्तिष्क केवल एकल चपटे का आदी है। अगर आप दुनिया को ऐसा करने वाले उपकरण के साथ देखने वाले थे, और आपने दिन के लिए दृश्य जारी रखा, तो आप सामान्य रूप से इसके आदी हो जाएंगे। उसके बाद डिवाइस निकालें और दुनिया कठोर और अत्यधिक विपरीत दिखेगी।

— स्कीपरन

@ शेपरन मुझे नहीं लगता कि मैं जरूरी गतिशील रेंज को समतल करता हुआ एक लघुगणक कहूंगा। यदि आप चमक को लघुगणक रूप से और रैखिक रूप से एक तरफ से जोड़कर देखते हैं, तो लघुगणक की तुलना में अधिक सपाट लग सकता है, लेकिन सवाल यह है कि हम कितने दशमलव स्थानों को देखते हैं? तकनीकी रूप से दोनों छवियों में अभी भी अलग-अलग पैमानों पर एक ही जानकारी होगी - और स्केलिंग में निहित जानकारी को तब तक नहीं बदला जाता है जब तक आप राउंडिंग त्रुटियों को नहीं उठाते।

— डेटलेसीएम

Answer 7

आंख गतिशील रेंज पर कब्जा नहीं करती है। यह गतिशील रेंज को संकुचित करता है, और फिर मस्तिष्क में "पोस्ट प्रोसेसिंग" गतिशील रेंज का भ्रम पैदा करता है। एक संपीड़ित डायनामिक रेंज यही है कि आप एक ही समय में छाया और रोशनी वाले क्षेत्रों में कैसे देख सकते हैं। "लाभ", इसलिए बोलने के लिए, रेटिना के उन हिस्सों में स्वचालित रूप से क्रैंक किया जाता है जो छाया को संवेदन कर रहे हैं, उन्हें उज्जवल बना रहे हैं, और जहां रेटिना को जलाया हुआ क्षेत्र दिखाई दे रहा है, वहां कम हो गया है। मस्तिष्क अभी भी जानता है कि यह एक छाया में देख रहा है इसलिए यह सनसनी पैदा करता है कि यह वहां अंधेरा है। संपीड़ित डेटा पर एक प्रकार का विस्तार हो रहा है, इसलिए बोलने के लिए, ताकि आपको पता न चले कि गतिशील रेंज संकुचित हो गई है।

डिजिटल कैमरों के सेंसर आसानी से कच्चे गतिशील रेंज में रेटिना को बेहतर बना सकते हैं। समस्या यह है कि आप प्रति-क्षेत्र के आधार पर जोखिम को नियंत्रित नहीं करते हैं। कैमरों में लाभ सेटिंग्स होती हैं (आमतौर पर आईएसओ शब्दावली के रूप में फिल्म शब्दावली में प्रस्तुत की जाती है) जो वैश्विक होती हैं।

आंख क्या करती है, इसलिए बोलने के लिए, एक उज्ज्वल क्षेत्र के लिए "आईएसओ 100" और उसी समय एक अंधेरे क्षेत्र के लिए "आईएसओ 800" का उपयोग करना पसंद है।

अगर कैमरा चमक के आधार पर पिक्सल के विशिष्ट क्षेत्रों के लिए लाभ को समायोजित कर सकता है, तो यह निस्संदेह उपयोगी होगा, लेकिन हम प्रसंस्करण के बाद ऐसे लाभ-स्तर के प्रभावों को लागू करने से जानते हैं कि मस्तिष्क वास्तव में उनके द्वारा मूर्खतापूर्ण नहीं है। यह प्राकृतिक नहीं लगता है। यह स्वाभाविक ही दिखता है जब आपकी खुद की आंख आपके मस्तिष्क के समन्वय में कर रही हो।

Answer 8

यह एक दिलचस्प सवाल है, यदि आप स्पष्ट कारणों को लाने के बजाय इसे मौका देते हैं तो कैमरों को पहले से ही जिस तरह से बनाया गया है।

चलो निकटतम विकल्प पर विचार करें। टोन मैपिंग एक ऐसी विधि है जिसमें RGBe छवि के घातांक मानों पर एक कम-पास फ़िल्टर लागू किया जाता है। यह एक बड़ी भूमिका निभाता है कि आंखें कुछ कैसे देखती हैं। लेकिन आइए विचार करें कि हमारी आंखें कल्पना के लम्बे स्तनों में ले जा रही हैं। वे फोटो कैमरों की तुलना में वीडियो कैमरों की तरह बहुत अधिक काम करते हैं।

टोन मैपिंग में बहुत सुधार किया जा सकता है अगर इसे GLSL शेडर की तरह बनाया गया जो कि एक विशेष वीडियो कैमरा के साथ वास्तविक समय में चलता है जो HDR छवियों की एक निरंतर स्ट्रीम को कैप्चर कर सकता है।

बहुत अधिक सरलीकृत उदाहरण में, iPhone की "एचडीआर" तस्वीरें एक कम और उच्च एक्सपोजर छवि के कंपोजिट हैं जो एक टोन-मैपिंग प्रक्रिया के माध्यम से धकेल दी जाती हैं जो कि अगर आपने कोशिश नहीं की है तो यह काफी अच्छी तरह से काम करती है। कई अन्य उपभोक्ता-ग्रेड कैमरे भी इसी तरह की चीजें करते हैं।

इस बात का भी आकर्षक विषय है कि अंतर्ज्ञान / इरादा / मुक्त-इच्छा कैसे आपकी आंखों को समय की धारा के साथ कैलिब्रेट किया जा रहा है। यदि आप एक अंधेरी दीवार को देख रहे हैं और अपने सिर को एक ऐसी खिड़की की ओर मोड़ने के बारे में सोचते हैं, जो आपके मस्तिष्क को रोशन करती है, तो आपकी आंखें आपकी आंखों को आगे बढ़ने और अपने विद्यार्थियों को बंद करने के लिए कह सकती हैं। ऑटोमैटिक एक्सपोज़र वाला कैमरा एक ही काम कर सकता है, लेकिन इसके बाद भी बहुत रोशनी आ रही है। सिनेमा में काम करने वाले लोग मूवी कैमरों की सेटिंग को सुचारू रूप से चलाने के लिए बहुत समय बिताते हैं ताकि वे एक जटिल शॉट में स्वाभाविक महसूस करें (या किसी दृश्य को इस तरह से प्रकाशित करना कि कैमरों की सेटिंग को वास्तव में समायोजित नहीं करना पड़े) लेकिन फिर से, इस तरह की चीजों के काम करने का एकमात्र कारण यह है कि निर्देशक को पता है कि कैमरा होने से पहले क्या होने वाला है।

Answer 9

सबसे बड़ी समस्या कैप्चर की गई छवि को पुन: पेश करने की होगी।

यह एक छवि सेंसर और कॉन्फ़िगरेशन बनाने के लिए प्रौद्योगिकी के दायरे से बाहर नहीं है जो एक एकल छवि में चमक स्तरों की एक बहुत विस्तृत श्रृंखला को कैप्चर करेगा। अंत में यह केवल फोटॉन-काउंटिंग की बात है, जो एक ऐसी तकनीक है जो आवश्यक स्तरों को मापती है। वर्तमान कैमरे मुख्य रूप से एक्सपोज़र सेटिंग्स का उपयोग करते हैं जो कि चमक को देखने के लिए सेंसर की मात्रा को नियंत्रित करता है, हालांकि इस काम का अधिक हिस्सा सेंसर में हो सकता है, जिसके परिणामस्वरूप अधिक से अधिक त्रुटि हो सकती है, लेकिन आप निश्चित रूप से फोटो सेंसर की तुलना में एक व्यापक रेंज प्राप्त कर सकते हैं। वर्तमान में बाजार में क्या उपलब्ध है।

लेकिन समस्या यह है: एक बार आपके पास वह तस्वीर है, तो आप इसके साथ क्या करते हैं ? यहां तक ​​कि उच्च-अंत डिस्प्ले अभी भी 24-बिट रंग का उपयोग करते हैं, जिसका अर्थ है प्रति रंग चैनल केवल 256 शेड की अनुमति है। वर्तमान प्रिंटर समान रूप से सीमित हैं, यदि ऐसा नहीं है। तो वास्तव में इस तरह की छवि के साथ कुछ भी नहीं किया जा सकता है बिना कुछ प्रसंस्करण के पहले कि मौजूदा कैमरों का उत्पादन कम हो।

आपने शायद इस समस्या को पहले देखा है: सबसे वर्तमान RAW प्रारूप पहले से ही व्यापक रेंज की तुलना में पुन: प्रस्तुत किए जा सकते हैं, और तस्वीर को देखने से पहले रंग रेंज को पहले से संकुचित या क्लिप किया जाना चाहिए। रॉ आउटपुट के लिए और भी अधिक रेंज जोड़ना सिर्फ एक ही अधिक होगा। कैमरा संभवतः नाटकीय रूप से अधिक महंगा होगा, लेकिन चित्र काफी बेहतर नहीं होंगे क्योंकि आपको अभी भी 24-बिट रंग में रेंज को काटना होगा इससे पहले कि आप इसे देख सकें।

फिर भी, शायद सही सॉफ्टवेयर और सही प्रकार के उपयोगकर्ता के साथ, आप इसमें से कुछ अद्भुत प्राप्त करने में सक्षम हो सकते हैं। यह शायद वर्तमान एचडीआर फोटोग्राफी के विपरीत नहीं होगा, लेकिन आपको कई छवियों को स्नैप नहीं करना होगा।

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यह रंग के अनुसार बिट्स नहीं है जो समस्या है - जो अलग-अलग रंग की संख्या को परिभाषित करता है, लेकिन समग्र सीमा के बारे में कुछ नहीं कहता है।

— mattdm

@mattdm true; लेकिन समग्र रेंज पिक्चर डेटा से स्वतंत्र आउटपुट डिवाइस का एक कार्य है। मेरे डिस्प्ले पर चमक और कंट्रास्ट अनुपात एक फ़ंक्शन है, और यह केवल मेरे डिस्प्ले के लिए जाना जाता है और उस कैमरे से प्रभावित नहीं होता है जिसका उपयोग मैं तस्वीर लेने के लिए करता था। इसलिए फिर से, आउटपुट डिवाइस कैमरे को नहीं, बल्कि सीमित कारक हैं। हालांकि, रंग बिट्स प्रति करता है इस अर्थ में कि सीमा के भीतर स्तरों की संख्या में वृद्धि के बिना अपने रेंज बढ़ाने केवल आपके आप इसे अंदर ज्यादा कुछ देखने के लिए अनुमति के बिना एक उज्जवल / गहरे रंग की तस्वीर देता में रेंज प्रभावित करते हैं।

— tylerl