計算攝影

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計算攝影 Computational photography

計算攝影是指利用數字運算而非採用傳統的光學過程的數碼圖像拍攝和處理技術。
計算攝影可以提高相機的性能，可具備菲林相機所不具備的特性，也可以減少相機模組的成本和尺寸；常見的數碼全景功能所需的機內計算，HDR圖像、利用光學組件的光場（light field）相機捕捉的立體場景信息（Scene Information）生成立體圖像、景深的增強和選擇性的散焦（Post Focus）都歸屬於計算攝影。

增強了的景深可以減少對機械對焦系統的依賴，這些功能特性都使用了計算拍攝技術（Computational Imaging Techniques）

這種技術，會成為未來五至十年，甚至更長時間的攝影發展技術。

⚠️將計算攝影的功能內置在相機 / 天文望遠鏡的控制晶片（電腦）硬件，有人稱這種情況為「買機送技術」。用戶只需專注在攝影構圖（或者觀測目的）上面。⚠️

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基礎

早期的發展是有三套不同的曝光組合和後期處理的組合。它們分別是智能高動態範圍（High Dynamic Range，簡稱 HDR）、深度融合（Deep Fusion）和夜景模式。

這些都是計算攝影是基於多張合成技術的不同分支，它們在各自不同的光照強度之下，完成相機系統裡面的不同使命。

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智能高動態範圍

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深度融合

深度融合（Deep Fusion）是將九個單獨的曝光融合到一個圖像中。 這意味著當在此模式下拍攝圖像時，相機在每次拍照時拍攝四張短圖像、一張長曝光圖像和四張副圖像。

在按下快門按鈕之前，它已經拍攝了四張短圖像和四張副圖像，當你按下快門按鈕時，它會進行一次長時間曝光，神經引擎在短短一秒鐘內分析組合併從中選出最好的。

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夜景模式

當相機檢測到光線不足的環境時，會使用夜間模式。相機會根據場景的黑暗程度，快速拍攝夜間模式照片，也可能需要幾秒鐘。用戶可以調整曝光設置。
為獲得最佳效果，需要保持相機穩定，直到拍攝完成。相機可以放在穩固的表面上，或使用三腳架來提高穩定性和對曝光清晰度的控制。

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後來的發展

語義渲染（Semantic Rendering）

語義渲染是一種自動調整照片特定區域的高光、陰影和銳度的智能方法。 在人工智能領域，“語義”是指像人類一樣分割信息的能力。 在攝影中，這個過程從主題識別開始。

語義分割（Semantic Segmentation）

Pixel Label

實例分割（Instance Segmentation）


全景分割（Panoptic Segmentation）