Když uživatel vyzvedne chytrý telefon nebo fotoaparát a pořídí rychlý snímek v „automatickém režimu“, okamžitě vznikne dokonale vystavená, barevně přesná a ostře zaměřená fotka. Za tímto magickým okamžikem leží procesor Image Signal Processor (ISP) fotoaparátu a jeho základní „rozhodovací inteligence“. 3A se vztahuje na Auto Exposure (AE), Auto White Balance (AWB) a Auto Focus (AF).Tyto tři se chovají jako profesionální fotografové, kteří spolupracují a přizpůsobují se neustále se měnícím scénářům fotografování. 3A algorithms Pro inženýry obrazu, kvalita algoritmů 3A přímo určuje uživatelův zážitek ze střelby. Dobrý 3A systém umožňuje uživatelům zaměřit se na kompozici a emocionální vyjádření; naopak, nezralý 3A může vést k chybám v expozici, bizarní barvy, nebo časté mimo-of-focus záběry. AE (Auto Exposure): Jak přesně měřit světlo? Hlavním úkolem automatické expozice (AE) je ovládat jas obrazu, aby se zajistilo, že rám není nadměrně vystaven ani podměrně vystaven. klíčem je „měření“, které zahrnuje posouzení intenzity světla scény a automatické nastavení otvoru, rychlosti zavírání nebo ISO v souladu s tím. Principy a výzvy měřicích režimů Systém měření fotoaparátu je založen na základním předpokladu: předpokládá, že všechny objekty mají 18% odrazivost, "středně šedou". Když celková jasnost scény odpovídá tomuto standardu, AE může poskytnout přesné parametry expozice. Nicméně, skutečný svět je plný výjimek. Při fotografování sněhu (vysoká odrazivost) může fotoaparát omylem snížit expozici, což způsobí, že bílý sníh se změní na šedý; při fotografování černé kočky (nízká odrazivost) může expozici zvýšit, což způsobí, že černá kočka se objeví šedá. Pro zvládnutí složitých scén vyvinuli inženýři různé režimy měření: 
 
 
 
 Matrix/Evaluative Metering: Jedná se o nejinteligentnější a nejčastěji používaný režim. Rozděluje obraz do několika zón, nezávisle analyzuje jas, barvu a dokonce i zaostřovací bod každé zóny a poté používá rozsáhlou interní databázi snímků a složité algoritmy k výpočtu vyvážené hodnoty expozice. Středově vážené měření: Tento režim upřednostňuje měření v centrální oblasti rámu (přibližně 20-30 %), přičemž zohledňuje také okolní jas s váženým průměrem. Spot měření: Spot měření měří světlo pouze ve velmi malé centrální oblasti rámu (přibližně 1–5 %), přičemž zcela ignoruje ostatní oblasti. Výzva inženýrů: zacházení se scénami s vysokým kontrastem Jednou z největších výzev při vývoji obrazových produktů je zacházení s vysoce kontrastními scénami, jako je zpětné osvětlení nebo východ slunce/západ slunce. Dobré AE algoritmy používají sofistikovanější strategie v těchto případech, jako jsou: 
 
 
 
 Rozpoznání scény: Použití umělé inteligence k identifikaci scény jako "backklit portrét" nebo "západ slunce" a použití specializované expoziční křivky. Priorita obličeje AE: Při detekci obličeje upřednostňujte správnou expozici obličeje, i když se pozadí mírně přehání. HDR (High Dynamic Range) Fusion: Automaticky zachycuje více expozic a sloučí je do jediného obrazu s jasnými detaily jak ve světle, tak ve stínech. AWB (Auto White Balance): Jak fotoaparát odhaduje barvu světla? Auto White Balance (AWB) má za cíl opravit barevné odlitky způsobené různými barevnými teplotami světelného zdroje, takže bílé objekty se pod jakýmkoli osvětlením zdají být bílé.Lidské oko má silnou barevnou konstantitu, která se automaticky přizpůsobuje okolnímu světlu, ale snímače fotoaparátu to neudělají; pouze zaznamenávají barvu světla tak, jak je. Od „šedého světového předpokladu“ k strojovému učení Abychom pochopili výzvy AWB, musíme nejprve pochopit fyzický model tvorby obrazu. „Pozorovaná barva“ zachycená senzorem je produktem prostředí „Illuminant Spectrum“, objektu „Surface Reflectance“ a senzoru vlastní „Sensor Response“ křivky: Observed Color = Illuminant Spectrum × Surface Reflectance × Sensor Response Fotoaparát může měřit pouze „pozorovanou barvu“ a cílem AWB je odvodit z ní „Illuminant Spectrum“ pro korekci. Avšak vzhledem k tomu, že „povrchová odrazivost“ je neznámá, představuje to klasický „nepozorovaný problém“ – rovnice s mnoha neznámými, které nelze vyřešit přímo. Proto jsou tradiční algoritmy AWB většinou založeny na statistických předpokladech: 
 
 
 Šedý svět Předpoklad: Jedná se o jednu z nejklasičtějších teorií, za předpokladu, že v barevném obrazu se průměr všech barev bude pohybovat směrem k neutrální šedé.Algoritmus vypočítá celkové průměry R, G, B rámu; pokud se průměr odchyluje od šedé, například, že je žlutý, systém zvýší modrý kanál získat kompenzovat. Perfect Reflector/White Patch Assumption: Tento předpoklad předpokládá, že nejjasnější bod na obrázku by měl být bílý. Tyto jednoduché předpoklady však často selhávají. Například na velkém zeleném trávníku by šedé světové předpoklady mohly nesprávně přidat červenou, aby „neutralizovaly“ zelenou, což vede k purpurovému odlitku. Výzva inženýrů: Tuning pod komplexním osvětlením Vzhledem k omezením fyzikálního modelu uvedeného výše, je AWB tuning jedním z nejtěžších aspektů obrazového inženýrství. Aby bylo možné vyrovnat se s různými složitými zdroji světla, jako jsou kancelářské fluorescenční světla, domácí žárovky nebo západ slunce, musí inženýři vybudovat rozsáhlou databázi světelných zdrojů. 
 
 
 Odhad světelného zdroje: Algoritmus analyzuje charakteristiky rozložení barev scény a porovnává je s tisíci modely světelného zdroje v databázi (např. D65 denní světlo, A-zdroj žárovky), aby „odhadl“ aktuální světlo okolního prostředí.  Since applying independent white balance correction to different regions of the image (i.e., regional white balance) carries a very high perceptual risk, easily leading to color artifacts or unnatural transitions, actual implementations often adopt the following strategies:
 
 Mixed Lighting Processing: 
 
 
  The algorithm estimates multiple potential light sources in the scene and calculates a "compromise gain" that balances color across all parts of the image. This method aims to maintain overall color continuity and naturalness, avoiding visual flaws caused by local corrections. Global Optimal Solution:  Utilizing AI scene recognition technology, the algorithm can identify key areas in the image, such as faces, skin tones, or specific objects. When calculating the global white balance gain, higher weights are given to these visual focal points to ensure the accuracy of the main subject's colors. Simultaneously, background areas may retain some ambient light atmosphere to achieve visual balance and naturalness. Semantic Weighting: Dobrý AWB systém musí nejen přesně fungovat za běžných světelných zdrojů, ale také zůstat stabilní při smíšeném osvětlení a monochromatických scénách, čímž se při změnách scény vyhnete změnám barev. AF (Auto Focus): Rozdíl mezi rychlostí a přesností Automatické zaostřování (AF) je zodpovědné za nastavení objektivu tak, aby byl objekt ostrý.Od raného „loveckého“ automatického zaostřování až po dnešní „bodovou a střeleckou“ přesnost se technologie automatického zaostřování výrazně vyvinula. Od detekce kontrastu AF k detekci fází AF (PDAF) 
 
 
 Kontrastní detekce AF: Jeho principem je, že kontrast v ohniskovém bodě je nejvyšší, když je obraz nejostřejší. Fotoaparát nepřetržitě vylepšuje objektiv, dokud nenajde špičkový kontrast. Výhodou je vysoká přesnost, ale nevýhodou je pomalejší rychlost. Fázové detekční AF (PDAF): Používá speciální pixelové struktury na snímači (jako jsou mikroleny nebo maskované pixely) k oddělení světla pocházejícího z různých oblastí objektivu (např. vlevo a vpravo), čímž se vytvářejí dva nezávislé obrazy. Porovnáním relativního posunu (tj. rozdílu fáz obrazu) mezi těmito dvěma oddělenými obrazy může algoritmus přesně určit, zda je zaměření před objektem nebo za ním, a jakou vzdálenost musí objektiv pohybovat, aby dosáhl zaměření. Výzva inženýrů: vyvážení rychlosti a přesnosti zaměření Při vývoji ovladačů objektivů AF je hlavní výzvou pro inženýry nalézt rovnováhu mezi rychlostí a přesností. Zatímco PDAF je neuvěřitelně rychlý, má určité požadavky na světelný a objektový kontrast a tradiční objektivy DSLR mohou trpět problémy s posunem ostrosti. Proto moderní fotoaparáty většinou používají "Hybrid Auto Focus", který kombinuje obojí: 
 
 
 První krok (hrubé nastavení): Použití PDAF k rychlému pohybu objektivu blízko ohniskového bodu. Druhý krok (Fine Adjustment): Přepnutí na kontrastní detekci AF pro přesné potvrzení zaostření a zajištění optimální ostrosti. Závěr: Spolupráce 3A – Millisecond-level týmové úsilí Nakonec je třeba zdůraznit, že AE, AWB a AF nejsou nezávislé moduly, ale Představte si profesionální fotografický tým: v okamžiku, kdy je stisknutý vypínač, musí gaffer (AE), colorist (AWB) a asistent fotoaparátu (AF) komunikovat a koordinovat přesně během milisekund, aby zachytili perfektní fotografii. Tightly Coupled Closed-loop Control System V reálném ISP moduly 3A fungují jako takový efektivní tým: statistické výsledky každého rámečku jsou současně používány moduly AE, AWB a AF, což ovlivňuje rozhodnutí pro další rámeček. Společně usilují o optimalizaci celkové kvality obrazu, spíše než o extrém jednoho parametru. Multi-variable Optimization Problem Tato vysoce propojená povaha také přináší inženýrské výzvy. Zvažte scénář, ve kterém se uživatel přesune z slabě osvětleného vnitřního prostředí do jasně slunečně osvětleného venkovního prostředí. Fotoaparát se musí přizpůsobit drastickým změnám prostředí ve velmi krátkém čase. Pokud se AF nejprve zamkne na předmět, ale AE se přizpůsobí příliš pomalu, obraz může okamžitě přehřát; pokud se AWB pokusí opravit barevnou teplotu, ale je v rozporu s posouzením jasnosti AE, může to vést k barevnému blikání nebo nepřirozenosti. 
 
 
 Systémová oscilace: Celý obrazový systém osciluje během nastavení, například jas nebo barva neustále skáče v rámečku, nemůže stabilně vystupovat. Pomalá konvergence: Vzhledem k vzájemné závislosti mezi moduly, bez dobře koordinovaného mechanismu, může systém trvat déle, než dosáhne optimální expozice, vyvážení bílé a zaměření, což má vážný dopad na uživatelský zážitek. Proto top-tier 3A systém musí nejen zajistit přesnost a účinnost každého modulu, ale také jemně vyvážit jejich interakce, stejně jako dobře vyškolený fotografický tým. AF uzamkne hlavní předmět, AE upraví osvětlení na základě předmětu a prostředí, a AWB přináší nejpřesnější barvy pro scénu. V posledních letech výrobci také začali integrovat technologii AI, pomocí hlubokého učení umožňující algoritmy 3A přesněji "porozumět" záměru fotografa a dokonce předpovědět změny v životním prostředí, což dále zvyšuje efektivitu spolupráce. Preview: Hloubkový pohled na ISP a kvalitu obrazu V tomto článku jsme se podívali na to, jak algoritmy 3A slouží jako „rozhodovací inteligence“ fotoaparátu a hrají klíčovou roli v expozici, rovnováze bílé a zaměření. Nicméně, od surových dat zachycených snímačem až po vynikající fotografie, které nám byly představeny, existuje řada složitých a přesných procesních kroků, všechny zorganizované procesorem Image Signal Processor (ISP). V následujícím článku odhalíme záhady ISP, zkoumáme, jak přeměňuje surová data na viditelné obrazy a ponoří se do klíčových modulů, jako jsou Demosaic, Denoise, Sharpening, a Color Mapping. Budeme analyzovat dopad těchto kroků po zpracování na kval

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

Read My Stories

Tento zvuk je produkován v původním jazyce příběhu!

Poznámky obrazového inženýra, část 3: Uvnitř 3A „rozhodovací inteligence“ fotoaparátu

About Author

KOMENTÁŘE

ZAVĚŠIT ZNAČKY

TENTO ČLÁNEK BYL PŘEDSTAVEN V

Related Stories

Coinshift Launches csUSDL, Announces Strategic Partnerships

Coinshift Launches csUSDL, Announces Strategic Partnerships

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps