• В момент съемки плавно и непрерывно менять дистанцию фокусировки (focal sweep, плывущий фокус, используются объективы с линзами, изготовленными из оптических жидкостей). При этом размытие примерно одинаково для точек, находящихся на разном расстоянии от камеры. Другой вариант: в момент съемки перемещать сенсор.
• Изменить оптику (wavefront coding, coded aperture, кодирование волнового фронта, кодированная апертура). Варианты: вместо объектива используется массив линз с разными фокусными расстояниями или узор из дырок малого диаметра; или на объектив надевается кольцевая диафрагма с оптимальным отношением радиусов (но этот способ уменьшает контраст). Маски могут быть цветными, чтобы разные длины волн кодировать по-разному.
• В момент съемки затвор многократно открывается и закрывается в точно рассчитанные моменты времени (flutter shutter, кодированная экспозиция). В этом варианте обратное преобразование позволяет с помощью деконволюции полностью устранить размытие
Предложено много вариантов конструкции дополнительного оптического элемента, который устанавливается перед обычным объективом. Форма некоторых таких элементов напоминает седло: почти плоская в середине, но с фестончатыми краями. Полученное на сенсоре изображение является промежуточным и нуждается в цифровой постобработке. При этом, поскольку меняется только фаза входной световой волны, увеличения экспозиции не требуется.
Цели кодирования волнового фронта могут быть разные. Рассмотрим вкратце только такие оптические элементы, которые предназначены для увеличения глубины резкости:
• линейная фазовая маска,
• кубическая фазовая маска,
Эти устройства создают промежуточное изображение, которое размыто все, но размыто одинаково для большого диапазона расстояний. Благодаря этому, исходное изображение может быть корректно восстановлено. Последующая цифровая обработка удаляет размытие и некоторые из оптических аберраций, связанных с фокусом (например, астигматизм, хроматические и сферические аберрации), но добавляет шум и уменьшает динамический диапазон. Зато получается увеличение глубины резкости в несколько (до 10) раз. Лучшие результаты достигаются для изображений с высоким отношением сигнал-шум и большим динамическим диапазоном. Фирма OmniVision Technologies уже использует эту технологию для производства камер мобильных телефонов (TrueFocus sensors).
В идеале повышение резкости без уменьшения изображения должно добавить деталей. Похоже, плагин Sharpen by Synthesis делает это. Плагин Refocus-it повышает резкость, основываясь на минимизации функции ошибок. Для этого используется нейронная сеть Хопфилда (John J. Hopfield neural network).
Достаточно прямолинейная идея заложена в конструкцию камеры, разработанной в компании Adobe Systems: на сенсор большой площади проецируется несколько (19) изображений от объективов, сфокусированных на разные дистанции. Каждое изображение попадает на свой участок сенсора. Полученное мозаичное изображение используется для выбора нужной фокусировки или расширения глубины резкости с помощью комбинирования нескольких кадров.
Эпсилон-фотография. Основная идея – снять большое количество снимков, немного (на малую величину «эпсилон») изменяя параметры камеры во время съемки. А потом, на этапе пост-обработки получить одно изображение с улучшенными характеристиками. Варьироваться могут экспозиция, диафрагма, дистанция фокусировки, направление оптической оси объектива и другие параметры. Достигаемое улучшение может касаться увеличения глубины резкости, увеличения угла обзора, тональной компрессии HDR-изображений, увеличения разнообразия цветов, уменьшения шума, увеличения разрешения и многого другого.
Алгоритмы оценки цветности освещения (авто-баланс белого) основаны на различных предположениях об окружающем мире. Алгоритмы, опирающиеся на физику, предполагают, что известен способ формирования освещения (блики или освещение отраженным светом). Статистические алгоритмы рассматривают набор значений пикселей, из которых составлено изображение, как выборку измерений, и вычисляют цветность белого с помощью статистических методов.
Так алгоритм «серый мир» предполагает, что средние значения rgb-координат всех пикселей изображения должны равняться цвету точки белого (то есть, в среднем наш мир серый). Этот способ сильно ошибется, если значительную часть площади снимка займет не серый или многоцветный объект, а, например, синее небо (в этом случае насыщенность неба после применения этого алгоритма понизится).
Алгоритм MaxRGB предполагает, что в изображении должна встретиться хотя бы одна область белого цвета, потому в качестве точки белого выбирается цвет, составленный из максимальных значений rgb-координат всех пикселей изображения. Этот способ даст ошибку, если в изображении нет бликов, и самая светлая деталь будет цветной. Либо самый светлый пиксель окажется не белого цвета.
