Foto Futuro

In un giorno d'estate del 1826, nella sua tenuta di campagna a circa 340 chilometri a sud-est di Parigi, Joseph Nicéphore Niépce allestò la sua camera oscura e proiettò l'immagine del suo cortile su una lastra di peltro rivestita di un materiale fotosensibile. Per otto ore, l'obiettivo ha focalizzato la luce del sole, fissando chimicamente le aree in cui la luce colpiva il piatto per catturare la vista di una piccionaia, un pero, un tetto di un fienile e un'ala estesa della sua casa. Per questo risultato, Niépce ha il merito di aver creato la prima fotografia al mondo.

Peltro e altre lastre solide lasciarono il posto a rotoli flessibili di pellicola nel 1889; film a colori seguito a metà degli anni 1930. A metà degli anni '90 sono state introdotte le prime fotocamere digitali a colori per il mercato di massa, che catturano immagini con sensori di luce su un chip. Questi progressi hanno portato a fotocamere più economiche, più piccole e più portatili in grado di produrre immagini vivide. Ma al livello più fondamentale, le telecamere non sono state alterate in modo significativo, afferma Ramesh Raskar, professore associato e leader del gruppo Camera Culture presso il MIT Media Lab. Il dispositivo fisico stesso è cambiato a malapena negli ultimi 100 anni, dice. Hai una lente simile, una scatola simile che imita l'occhio umano. A parte il fatto che è più economico, più veloce e più conveniente, la fotografia non è cambiata molto.

Questa storia faceva parte del nostro numero di maggio 2009

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Raskar, tuttavia, spera che lui e altri al MIT e in tutto il mondo possano innescare una rivoluzione nella fotografia. I ricercatori in un campo chiamato fotografia computazionale stanno ripensando alle fotocamere digitali per sfruttare meglio i computer incorporati in esse. Immaginano un giorno in cui chiunque potrà utilizzare una fotocamera con un obiettivo piccolo ed economico per scattare il tipo di immagini straordinarie che oggi sono realizzabili solo da fotografi professionisti che utilizzano apparecchiature e software di fascia alta come Adobe Photoshop. In effetti, pensano che tali fotocamere potrebbero superare le tecnologie più sofisticate di oggi, superando quelli che sembravano limiti fondamentali.

La fotografia computazionale comprende nuovi design per componenti ottici e hardware della fotocamera, nonché nuovi algoritmi per l'analisi delle immagini. L'obiettivo, afferma Raskar, è costruire fotocamere in grado di registrare ciò che l'occhio vede, non solo ciò che l'obiettivo e il sensore sono in grado di catturare. Se sei sulle montagne russe, non puoi mai ottenere una buona immagine, dice. Se sei a un'ottima cena, non puoi mai scattare foto che rendano appetitoso il cibo. Ma con le tecniche computazionali, le fotocamere potrebbero eliminare la sfocatura da un'istantanea scattata durante un'irregolare giostra in un parco divertimenti. Tali fotocamere potrebbero anche catturare le forme sottili e le ombre del cibo e i sorrisi delle persone nella scarsa illuminazione di una cena a lume di candela, senza un lungo tempo di esposizione, che produce invariabilmente immagini sfocate o l'uso di un flash dirompente.

Barra laterale: Il viaggio dal laboratorio al mercato

Inoltre, la fotografia computazionale potrebbe facilitare ai fotografi dilettanti la creazione di immagini che oggi richiedono tecniche di post-elaborazione specializzate e dispendiose in termini di tempo. Anche le fotocamere dei cellulari, che hanno obiettivi fissi economici, potrebbero dare ai dilettanti lo stesso tipo di controllo sulla messa a fuoco che i professionisti hanno con una fotocamera reflex (SLR) di fascia alta.

Tutte le fotocamere funzionano allo stesso modo di base: la luce entra attraverso un obiettivo di messa a fuoco e passa attraverso un'apertura. In una fotocamera tradizionale, la luce colpisce sostanze chimiche fotoreattive su pellicole o lastre. In una fotocamera digitale, la luce passa attraverso filtri separatori di colore e atterra su una serie di fotosensori, ognuno dei quali rappresenta un pixel. Quando la luce colpisce un fotosensore, produce una corrente elettrica la cui forza riflette l'intensità della luce. La corrente viene convertita in 1s digitale e 0 s, che il processore della fotocamera (un chip del computer) converte quindi nell'immagine che viene visualizzata nella schermata di anteprima della fotocamera e che viene archiviata su una scheda di memoria flash o su un disco rigido interno.

Quando le immagini vengono catturate come bit di informazione digitale, possono essere migliorate dal software, aprendo un intero nuovo mondo di possibilità. Negli ultimi 15 anni circa, afferma Raskar, i ricercatori hanno lavorato per sfruttare appieno queste possibilità, in particolare attraverso nuovi algoritmi di elaborazione delle immagini che prendono in prestito i campi tradizionalmente distinti della visione artificiale e della computer grafica. La visione artificiale consente a una telecamera di analizzare gli oggetti in un'immagine, individuando caratteristiche come il bordo di un tavolo. E le tecniche della computer grafica offrono numerosi modi per manipolare un'immagine digitale. Quando questi approcci sono combinati in una fotocamera i cui componenti ottici sono progettati con tali algoritmi in mente, puoi fare cose sorprendenti. Ad esempio, è possibile, in effetti, regolare la fonte di luce dopo che la foto è stata scattata, in modo che un oggetto illuminato da un'angolazione sembri illuminato da un'altra. E puoi anche regolare la messa a fuoco su una fotografia dopo il fatto.

Combattere il motion blur

Uno degli esempi più convincenti di ciò che la fotografia computazionale può ottenere è la fotografia invariante al movimento, un modo intelligente per eliminare la sfocatura dalle immagini di oggetti in movimento.

La sfocatura è un processo che confonde le informazioni, afferma Frédo Durand, professore associato di ingegneria elettrica e informatica al MIT che ha contribuito a sviluppare questa idea. I pixel di un'immagine digitale si comportano proprio come i quadrati su una scacchiera, dice. Un motivo a scacchiera in bianco e nero in rapido movimento sfuma in grigio, una media dei quadrati bianchi e neri. Ma se sai esattamente come è stata spostata la scacchiera, ad esempio ruotandola attorno a un punto al centro o scuotendola su e giù, puoi scrivere una funzione matematica per descrivere la sfocatura basata sul movimento. Una volta che conosci quella funzione, puoi invertirla per rimuovere la sfocatura.

Durand e i suoi colleghi, tra cui Anat Levin, un borsista post-dottorato, e Bill Freeman, professore di ingegneria elettrica e informatica al MIT, hanno progettato una fotocamera che può sfruttare questo principio per rimuovere la sfocatura dall'immagine di un oggetto che viaggia in una linea retta, come un'auto che sfreccia lungo la strada. La chiave è fare qualcosa di controintuitivo, dice Durand: Creiamo Di più sfocatura spostando la fotocamera durante l'esposizione.

La fotocamera di prova dei ricercatori ha un sistema ottico che si muove avanti e indietro lungo una linea retta, sfocando l'intera immagine. A causa del modo in cui il sensore si muove avanti e indietro, ci sarà almeno un momento durante l'esposizione in cui la fotocamera inseguirà perfettamente l'oggetto fotografato, consentendo alla fotocamera di acquisire informazioni accurate sulla struttura visiva dell'oggetto, indipendentemente dalla sua velocità. Queste informazioni consentono ai ricercatori di scrivere un'equazione che definisce la sfocatura basata sul movimento e quindi di eliminare la velocità da tale equazione. Invertendo l'equazione, possono ricostruire un'immagine senza alcuna sfocatura (vedi Eliminazione del motion blur, p. M14) .

In questa fotocamera, a differenza di un modello tipico, il compito dell'ottica non è quello di formare direttamente l'immagine finale, afferma Durand. Invece, in un certo senso, serve a mescolare i raggi di luce in modo che ciò che viene registrato dal sensore ci dia accesso a più informazioni.

Messa a fuoco fine

Uno dei fastidi dei cellulari e delle fotocamere compatte è che non hanno il controllo della messa a fuoco della reflex. Con una fotocamera SLR, l'obiettivo può essere spostato per cambiare ciò che è a fuoco. Regolando l'apertura, un fotografo può ottenere uno scatto in cui un soggetto in primo piano è chiaramente a fuoco, mentre lo sfondo è volutamente sfocato per deenfatizzare gli elementi che distraggono. Le reflex sono costose, tuttavia, e sono difficili da usare per i dilettanti. I ricercatori di fotografia computazionale stanno cercando di sviluppare una semplice fotocamera per cellulare con obiettivo fisso che renda facile per chiunque ottenere tali effetti. Sperano anche di dare ai fotografi la possibilità di scegliere quali oggetti vogliono mettere a fuoco dopo che è stata scattata una foto.

Le fotocamere sono progettate per mettere a fuoco oggetti all'interno di un determinato intervallo. Quando una fotocamera è focalizzata su un particolare oggetto, l'obiettivo concentra la luce che riflette quell'oggetto sull'array di sensori. La luce che si riflette sugli oggetti non a fuoco raggiunge comunque i sensori, ma non è concentrata, risultando in un'immagine sfocata. Se una fotocamera non è perfettamente a fuoco, afferma Durand, l'obiettivo proietterà punti dalla scena sul sensore come dischi anziché punti.

Se sono note le distanze tra la fotocamera e gli oggetti in un'immagine, è possibile applicare un algoritmo ai dati dell'immagine per rendere più nitide le parti sfocate di un'immagine, convertendo i dischi di luce sfocati in punti a fuoco. Le fotocamere convenzionali, tuttavia, non sono in grado di determinare da sole queste informazioni sulla profondità.

Per estrarre informazioni sulla profondità da una fotografia, Durand, Freeman e altri colleghi hanno modificato un obiettivo esistente con una maschera inserita nell'apertura. Essenzialmente, la maschera è un pezzo di cartone che blocca parte della luce per cambiare leggermente l'aspetto delle parti sfocate dell'immagine. Durand spiega che la sfocatura indifferenziata causata da un normale obiettivo sfocato non fornisce indizi sufficienti che potrebbero essere utilizzati per ricostruire un'immagine chiara. Ma la loro maschera trasforma questa sfocatura uniforme in quello che lui chiama un pasticcio strano ma strutturato. Striature e altre caratteristiche insolite dell'immagine sfocata aiutano i ricercatori a recuperare le informazioni sulla profondità: grazie al modo in cui la maschera blocca la luce nell'apertura della fotocamera, un oggetto a 10 piedi dalla fotocamera sarà sfocato in modo diverso da un oggetto a cinque pollici di distanza. Poiché conoscono la forma della maschera, i ricercatori sono stati in grado di definire matematicamente la sfocatura associata a ciascuna profondità, consentendo loro di ideare un algoritmo in grado di annullarla (vedi fotografie di aperture convenzionali e codificate e Estrazione di informazioni sulla profondità, p. M15) .

Un'altra strategia per migliorare la messa a fuoco, specialmente in una semplice fotocamera di un cellulare, è simile alla tecnica di Durand per affrontare il motion blur. L'ampia dimensione dell'apertura di una reflex conferisce una profondità di campo ridotta (l'intervallo di distanze dalla fotocamera in cui gli oggetti appaiono nitidamente a fuoco), che rende possibile mettere a fuoco un soggetto specifico e consentire allo sfondo, al primo piano o anche a entrambi di retrocedere, spiega Raskar. Ma le foto scattate con le normali fotocamere dei cellulari, che hanno aperture molto piccole, appaiono piatte perché tutto sembra essere alla stessa distanza dalla fotocamera. Alla prima conferenza internazionale IEEE sulla fotografia computazionale, tenutasi a San Francisco in aprile, il postdoc Ankit Mohan ha presentato un documento che ha scritto con Raskar e altri che descrive una tecnica per simulare un obiettivo con un'apertura maggiore. Hanno dimostrato come è possibile progettare una fotocamera con obiettivo fisso in modo che sia l'obiettivo che il sensore si muovano leggermente durante l'esposizione. Variando la velocità e la gamma del movimento, sono in grado, in effetti, di modificare la lunghezza focale e la dimensione dell'apertura per controllare quale parte della foto è a fuoco; il resto è volutamente sfocato (vedi Controllo della messa a fuoco per fotocamere con obiettivo fisso, p. M15) . Tale tecnologia potrebbe dare a una fotocamera di un cellulare economico il controllo della messa a fuoco di una reflex.

Regolazione dell'illuminazione, prospettiva

Una migliore messa a fuoco è solo l'inizio; la fotografia computazionale potrebbe anche consentire alle persone di regolare l'illuminazione di una scena, o addirittura cambiare la prospettiva della fotocamera, dopo che è stata scattata una foto. Questo è il tipo di trucco reso possibile dalla visione artificiale. È difficile da fare se il tuo computer ha solo una comprensione dell'immagine a livello di pixel, afferma Freeman. Ma se puoi dare al computer una comprensione di quell'immagine in termini di concetti di livello superiore, come l'illuminazione o la forma, allora puoi lasciare che l'utente regoli le manopole che controllano quelle quantità.

Questa comprensione di livello superiore deriva da algoritmi di analisi delle immagini che consentono a un computer di vedere i componenti di un'immagine. Ad esempio, un algoritmo può identificare quali componenti dell'immagine sono dovute alla colorazione della superficie di un oggetto e quali sono dovute alla modulazione della luce riflessa dalla sua forma. Una volta che ciò è noto, un utente può regolare la colorazione della superficie e gli effetti di luce in modo indipendente. L'obiettivo è costruire un sistema in grado di identificare, ad esempio, dove finisce il bordo di un pezzo scuro di costolette e inizia l'ombra che proietta su un piatto.

Tali tecniche, dice Raskar, potrebbero rivelare dettagli, come sottili espressioni facciali, che in precedenza sarebbero stati oscurati dalle ombre. In breve, le fotocamere saranno in grado di catturare più da vicino l'essenza di una scena. Quando cammini per strada con un amico, puoi essere in qualsiasi tipo di illuminazione e puoi vedere quanto è bella questa persona, dice. In questo momento una fotografia non può farlo. Ma le tecniche computazionali stanno riducendo il divario che ancora separa l'occhio e il cervello dalla fotocamera. Dieci anni da oggi, dice, potrebbe essere esattamente ciò che una fotografia può fare.

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