「ユニバーサル露出」設定は実際に可能ですか？

この質問がどれほど教育されていないかはわかりませんが、私は学習に興味があります。よろしくお願いします。

フィルムは、露出されている間、物理的に変化します。ただし、デジタルセンサーには対応していません。それはただデータを読んでいます。すべての露出ポイントでセンサーの読み取り値を「記憶」するようにカメラを作成できなかった理由はありますか？それは単なるデータです。それは大量のデータかもしれませんが、それをしたいと思うかもしれません、そうではありませんか？後処理の柔軟性が大幅に向上します。

データの保存が問題にならなかった場合、少なくともプロの写真やアート写真の場合、これが標準にならない理由はありますか？

デジタルセンサーは、「データの読み取り」とは必ずしも言えません。それを説明するはるかに良い方法は、「光子の収集」であり、収集期間が終了すると、発生する微視的な電荷を測定することでデータに変換されます。それらは、光を収集するため、各ピクセルの変化する状態を継続的に記録する機能を備えていません。また、センサーに当たる光の量に応じて、ランダムデータが生成されるまでに十分な光子がセンサーに当たるのに長い時間がかかる場合があります。一方、非常に明るい光では、すべてのピクセルウェルがすぐにいっぱいになることがあり、センサーに入射する追加の光子が失われることがあります。

最初のシナリオでは、ピクセルウェルに落ちる光子によって生成される電圧を収集するために使用されるセンサーを流れるエネルギーによって生成される「ノイズ」を通して識別可能なパターンを作成するのに十分な光子が収集されません。したがって、使用可能な情報は収集されません。写真全体が暗く、色と光のランダムなスポットがあります。

2番目のシナリオでは、非常に多くのフォトンが収集され、すべてのピクセルが完全飽和と呼ばれる同じ最大値で読み出されます。また、画像のすべてのピクセルが同じ値を持つため、使用可能な情報は保存されません。写真全体が真っ白になります。

単位時間あたりの光子が多い領域は、単位時間あたりの光子が少ない領域よりも読み出し値が高くなるのは、十分な光子がセンサーに当たる場合のみです。その後、センサーは意味のある情報を収集し、さまざまな明るさの領域を区別できます。

雨滴を集めるためにあなたの庭にたくさんの水バケツを置くことを想像してください。すべての人が水を持っていると想像してみてください。いくつかはあなたの家の屋根の軒下に置かれます。いくつかはあなたの庭の大きな木の下に置かれます。いくつかは公開されています。いくつかは、排水溝から庭に水を捨てる注ぎ口の下に置かれます。それから雨が降り始めます。

雨が非常に短い時間、つまり15秒しか降らないとしましょう。各バケツには数滴の水があります。しかし、各バケツには雨が降っていたのか、バケツを入れる前に水を捨てたときにバケツにもう少し水滴が残っていたのかを判断するのに十分な水がバケツにありません庭の中で。庭のどの部分にどれくらいの雨が降ったかを判断できるほど十分なデータがないため、すべてのバケツを捨てて、再び雨が降るのを待ちます。

今回は数日間雨が降ります。雨がやむまでに、庭のすべてのバケツがあふれています。いくつかのバケットが他のバケットよりも早く満たされることはかなり確かですが、どのバケットが最も早く埋められ、どのバケットが最後に満たされたかを知る方法はありません。そのため、バケツを再びダンプし、さらに雨が降るのを待つ必要があります。

3回目の試行では、3時間雨が降り、その後雨がやみます。庭に出て、バケツを調べます。一部はほとんど満員です！全く水が入っていない人もいます！ほとんどの場合、両極端の間にさまざまな量の水があります。これで、各バケットの位置を使用して、庭の各エリアに降った雨の量を判断できます。

デジタルカメラで露出を変更する理由は、最も明るいエリアがほぼ飽和しているが、飽和していない十分な光を収集しようとするためです。理想的には、これは基本ISO感度のカメラで起こります。ただし、これを行うのに十分な光がない場合もあります。使用可能な最大の開口であっても、シャッターを開いたままにしておく最長時間で十分な光を集めることはできません（被写体の動きのため）。この場合、カメラのISO設定を調整して、センサーから出力されるすべての値が、最高値をほぼ飽和状態ではないポイントにもたらす係数で乗算されるようにします。残念なことに、信号（ピクセルウェルに到達する光子によって生成される電圧）を増幅すると、ノイズ（各ピクセルウェルから電圧を収集するために使用される電流によって生成されるランダムな不均一な電圧）も増幅します。これにより、S / N比が低くなります これにより、センサーから収集したデータから作成できる詳細の量が減少します。

シャッターが開いている間、カメラがさまざまな間隔で収集された光子の数の「合計」を保持できないようにする他の技術的な制限があります。問題に十分なお金を投じれば、それらの制限のいくつかは、少なくとも部分的に克服できます。しかし、物理法則を変更するか、センサーが光子をカウントする方法を完全に変更する必要があります。その後、これらの制限を克服することができます。最終的に、これらのデバイスの一部またはすべてのテクノロジが、現在非常に高品質の画像をキャプチャする方法に取って代わるかもしれませんが、私たちはまだ近くにいません。

このための技術はすでにいくつかあります。各露出ポイントでセンサーの読み取り値を記憶するための用語は「ビデオ」であり、複数のビデオフレームから最適な静止画像を再構築することを求めています。

これに関するMicrosoft Researchの作業の概要については、http：//research.microsoft.com/en-us/um/redmond/groups/ivm/multiimagefusion/から開始してください。

利用可能な例については、電話カメラで撮影したビデオフレームを組み合わせることにより、低照度でのノイズを低減するために使用できるSynthcamアプリを参照してください：https : //sites.google.com/site/marclevoy/

これは、日常の写真撮影では実用的とは言えませんが、将来のカメラで高解像度、高フレームレートのビデオを多くのフレームで撮影し、写真家が後で選択して組み合わせることで望みの結果を達成できると考えられます。

2016年後半の更新：元の答えを書いたとき、これは市場からの何らかの方法でした。2016年後半には、かなり近づいているようです。Marc Levoyの「See In The Dark」アプリは、複数のビデオフレームと消費者のスマートフォンの安定化機能を統合して、月明かりから使用可能な画像を生成します。複数の小さなセンサーを単一の画像に統合するLight L16カメラも参照してください。

元の質問は誤った仮定（露光中に状態が変化しないデジタルセンサーに関する）に基づいていますが、この概念はEric Fossumが研究したQuanta Image Sensor（QIS）のアイデアに関連しています。

http://engineering.dartmouth.edu/research/advanced-image-sensors-and-camera-systems/

QISは、ダートマスで発明されているカメラで画像を収集する方法に革命的な変化をもたらしました。QISの目標は、イメージセンサーに当たるすべての光子をカウントし、センサーごとに10億以上の特殊なフォトエレメント（ジョットと呼ばれる）の解像度を提供し、結果として1秒あたり数百または数千回のジョットビットプレーンを読み出すことですテラビット/秒のデータ。

そのようなデバイスは（質問を引用して）

すべての露出ポイントでセンサーの測定値が何であったかを「記憶」する

そして、完全なデータセットを取得することで、たとえば「写真」が撮影された後の実効露出時間を「変更」できます。

今日、これはビデオを記録し、後処理でフレームを組み合わせてより長い露出時間をシミュレートすることで近似できます（カメラのパフォーマンス、ビデオモードの解像度、シャッタースピードによって制限されますが、アイデアを示しています）

QISが期待どおりに機能する場合、低照度性能の向上、ダイナミックレンジの拡大、エイリアシングのない、完全にカスタマイズ可能な感度（フィルムのような）、ISO設定なし、解像度とノイズの調整など、他のクールな機能も導入されます

最近の発表：http : //phys.org/news/2015-09-breakthrough-photography.html

フィルムは、露出されている間、物理的に変化します。ただし、デジタルセンサーには対応していません。それはただデータを読んでいます。

それは本当にセンサーの種類に依存します。今日のデジタル一眼レフで使用されているCMOSセンサーの種類は、時間の経過とともに各ピクセルに電荷を蓄積するため、実際にはフィルムのように時間とともに変化します。それらがそのように動作しなかった場合、画像はシャッターが開いている間だけ存在します。CCDセンサー（カメラの画像センサー用のその他の一般的な技術）もこの方法で動作し、時間の経過とともに光を蓄積します。

すべての露出ポイントでセンサーの読み取り値を「記憶」するようにカメラを作成できなかった理由はありますか？

それはまさに、カメラが画像を記録するときに行うことです。ただし、センサーが瞬間的な光の強度を読み取ることができれば、事実の後の露出を任意の値に調整できるということです。上で説明したように、それはほとんどの画像センサーが実際に機能する方法ではありません。一方、我々はできるとしばしばん後処理でかなり露出を調整します。

データの保存が問題にならなかった場合、少なくともプロの写真やアート写真の場合、これが標準にならない理由はありますか？

センサーからのデータを「記憶」する限り、それは多くの写真家の標準です。ほとんどのカメラでは、画像を「RAW」形式で記録できます。これは、センサーから読み取られるデータに加えて、その時点でのカメラ設定に関するデータが少し追加されたものです。RAW画像はJPEGなどの他の形式よりも多くのスペースを占有しますが、写真家が後でデータを再解釈する自由を与えるため、後処理で色温度やホワイトバランスなどの設定を簡単に変更できます。

他の人は、これが技術的にうまくいかない理由をすでに説明しています。なぜそれが実際に機能しないのかについて触れたいと思います。

データの保存が問題にならなかった場合、少なくともプロの写真やアート写真の場合、これが標準にならない理由はありますか？

写真を撮りたいさまざまな照明条件の大きさを考慮してください。天体写真（多くの場合、ほぼ完全な黒に囲まれた小さな光の斑点を撮影することが多い）などの極端なものを無視しても、夕方または夜の地上写真と、明るく照らされた雪に覆われた冬景色があります。後者の2つを例として使用します。

また、私は正確に再現するために、と仮定するつもりだ任意の所望の露光を、私たちは完全な飽和点にセンサーを公開する必要があります。

また、センサー値を非破壊的な方法で読み取ることができると仮定します。（これはおそらく「問題に十分なお金を投じれば解決できる可能性がある」というカテゴリに分類される問題の1つです。）

夜の写真撮影の場合、すべてのピクセルを飽和させるために非常に長い時間センサーを露光する必要があります。つまり、実際に写真を撮りたいものに関係なく、写真はとてつもなく長い時間がかかります。屋外バーで踊るダンサーの古典的なツーリストの写真は、ほとんど不可能になります。これは、夜中に何人かをスナップできるかもしれないからです。良くない。したがって、少なくとも無差別に飽和状態にさらすことはできません。（飽和しているピクセルの何パーセントかに公開することも同様に役に立たないですが、様々な理由で、火災がそれに燃える暖炉の写真を撮るときに正確に正しい露出を得る試みそれはほとんど不可能だ。あなたは、しようとどんなにハードいくつかを ピクセルが大きくなりすぎたり、画像の大きなスワスがひどく露出不足になります。）

太陽が外に出ている日中の冬景色など、明るく照らされた雪に覆われた風景を撮影する場合、カメラの自動露出システムが目標とする露出（「18％グレー」）はひどく不十分です。これが、雪の写真が頻繁に見られる理由であり、雪が白よりも明るい灰色に見える場所です。このため、多くの場合、正の露出補正設定を使用して、雪がほぼ飽和した白として露出されるようにします。ただし、これは、露光を終了するタイミングをカメラのAEシステムに依存できないことを意味します。この場合、そのような写真は常に露出不足になります。

言い換えれば、完全な飽和状態への暴露は多くの場合非現実的であり、AEシステムを幸せにするための暴露は多くの場合不十分です。これは、写真家がまだ何らかの選択をしなければならないことを意味し、その時点で、私たちは少なくとも私たちが持っているものと写真家が慣れているものにとどまり、AEシステムを改善し、写真家を簡単にします（簡単ですか？）露出補正設定にアクセスします。センサーの実際に使用可能なダイナミックレンジを拡大することにより、後処理での露出の変化の許容度を（さらに）大きくすることができます。オリジナルのデジタル一眼レフは恐ろしく高価でしたが、今日のエントリーレベルのモデルと比較しても、この点で本当に恐ろしいものでした。

これらはすべて、すでにあるもののフレームワーク内で完全に実行できます。これは、センサーの使用可能なダイナミックレンジを劇的に改善するのが簡単だと言うことではありませんが、おそらくあなたが提案しているものよりもはるかに簡単であり、ベンダーが取り組んでいる問題です。

ほとんどの定義で、専門家は自分の貿易の機器を使用する方法を知っています。彼らが写真家であるかスペースシャトルパイロットであるかに違いはありません。特に、情報の過負荷を引き起こすことなく実行できる場合は、通常、ユーザーにプロ仕様の機器を完全に制御できるようにすることをお勧めします。私の意見では、現在のハイエンドDSLRは、この点でスイートスポットを打つことについてかなり良いです。

問題を単純化して、常に妥協する必要がある理由を理解しましょう。

必要なカメラを発明しましょう。ただし、モノクロピクセルは1つだけです。単一の光子の受信をプロセッサに確実に受信して通知できる必要があります。また、実際に言えば、数え切れないほどの無限の光子を受信し、プロセッサに通知できる必要があります。

光がない状況での最初のケース。適度な光量の場合でも2番目。

主な問題は、このような広いダイナミックレンジを持つセンサーを作成するための技術がないことです。常に妥協する必要がありますが、現在はセンサーがほぼ無限の光子を受け入れることができるより高い範囲を選択し、センサーに当たる光の相対量を示唆する読み取り値を与えることで妥協しています。それはまったくカウントしませんが、私たちの目と同じように動作します-フォトンをカウントしようとせずに、ヒットしたフォトンの量に相対的な出力を提供するだけです。

これは、時間の経過とともに収集されるという事実によりさらに複雑になります。

理想的なセンサーは、実際にはガイガーカウンターのようなものです-光子間の時間を測定して、センサーに当たる光の量をほぼ瞬時に測定します（光子が比較的等間隔であると仮定しますが、実際はそうではありませんが、これは便利な仮定であり、カメラがそうであるように、ガイガーカウンターが時間とともに平均する理由です）。

量子センサーにも本質的に同じ問題があります。確かに、彼らは個々の光子を感知することができますが、ある時点で十分に速くなり、それらの間の時間を測定することも、露出期間ごとに何個来るかを数えることさえできなくなります。

そのため、複数の露出の複数の画像を撮影するか、同じ高露出の複数の画像を一緒に追加して低光領域をからかうか、異なる動的の異なるセンサーで入射光を2つ以上の経路に分割する必要がありますピクセルをグループ化したり、光センサーを積み重ねたりできるセンサーを構築します。または、写真家がさまざまなメディアで数十年にわたってこの基本的な問題を克服する方法は文字通り何千もあります。

それは克服されそうにない物理的な制限です。写真家からの入力がないカメラ*を使用して、後処理ですべての決定を下すことはできません。

* _{もちろん、カメラの定義を変更した場合、他のプロセスの結果に満足するかもしれませんが、これは主に主観的です。現実には、カメラでシーンを撮像し、そのシーンを人に見せ、次に撮影した画像を見ると、目、イメージセンサー、印刷に使用したプロセスの固有の違いによる違いを認識します画像。写真は、光を捕らえることと同じくらい解釈と芸術に関するものであるため、「完璧なカメラ」に熱狂的な焦点を当てることは、おそらくあまり有用ではありません。}