唯一机械|不求新突破无异坐吃山空,3个因素在影响着''传统相机''的发展( 二 )


唯一机械|不求新突破无异坐吃山空,3个因素在影响着''传统相机''的发展
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人们开始逐渐有了''通过软件后期处理来获得所需影像''的概念 , 一些设备性能局限所带来的影像表达问题 , 也通过越来越智能化 , 越来越简单易用 , 越来越高效率的后期处理软件来解决 。 一些如噪点、色散(紫边和绿边)、伪色、暗角、畸变等过去需要反复操作的''专业技术''才能解决的成像质量问题 , 现在只需要在ACR、Photoshop、CaptureOne等后期软件中 , 简单地点几个按钮和拉动几个滑块就能解决 。 一些如调色、磨皮、瘦脸、锐化等影像风格化修图操作 , 也大有''一键完成''的趋势 。 最重要的是 , 人们要学习和获取影像后期处理技术、知识的途径也越来越丰富和便捷 , 只需要通过手机就能随时随地在各种自媒体、内容平台、社交网络和视频平台中轻松查找和完成 。
软件技术革命一方面从影像本身减轻了人们对摄影器材性能的依赖 , 另一方面也给影像内容制作者、观看者以更多更好的选择 。 虽然我一直都不同意''影像后期处理技术使高质量影像和多样摄影语言的表达不再需要高性能摄影器材''的论调 , 但不得不承认的是 , 现在已经出现了''高性能摄影器材不再是产出高质量影像和使用多种摄影语言表达的唯一选择''的趋势 , 越来越多的摄影人和普通消费者 , 都在使用着各种各样的影像后期处理软件、APP和技术去''玩摄影'' , 也有越来越多让人赏心悦目的影像(包括照片和视频)出现在屏幕上 。
三、算法越来越重要
成像算法不管是对相机 , 还是手机来说 , 都是非常重要的 。 因为摄影器材的数码化本身就不可能脱离成像算法存在 , 但它不止是简单的程序代码问题 , 更是代表着未来的技术核心——''计算摄影'' 。 这实际上已经超出了摄影范畴 , 因为它的本质是人工智能技术中的''图像识别、获取和处理''技术 , 应用范围十分广阔 , 摄影成像领域只是其中一项表层应用 。
唯一机械|不求新突破无异坐吃山空,3个因素在影响着''传统相机''的发展
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事实上 , 传统相机厂商很早就已经开始进行这方面的研发 , 有数码相机就有成像算法 , 这是不可否认的事实 。 但是 , 真正让成像算法得到蓬勃发展的 , 是智能手机的风生水起 , 是人工智能技术的大规模应用 。
为什么这样说?原因有两个方面 。
首先 , 传统相机在很长一段时间里都主要是偏重于光学技术的研究和应用 , 而相机的''影像处理器''发展则相对较慢 。 而智能手机则不然 , 它天生就依赖于现代信息科技 , 研发、生产和制造均是以信息处理量、处理速度为重 , 厂商天然就对各种程序算法和代码有更深刻的理解 。 这点其实单纯从公司类属领域就能看出来 。 传统相机厂商属于光学厂商(如佳能和尼康等) , 智能手机厂商则属于信息科技类厂商(如华为、oppo和vivo等) 。
不过 , 随着信息科技在各行各业的各个领域中的深度渗透 , 这一分类的边界在近两年也已开始模糊 。 传统相机的厂商也在大力发展成像算法和应用人工智能技术 , 如索尼、佳能、尼康、奥林巴斯和松下 , 在这方面都有许多建树 , 如可以大幅度降低噪点负面影响的超高像素成像算法 , 以及基于高性能影像处理器扩展出来的自动堆叠插值影像、高性能影像处理器、人脸/眼部识别、实时跟踪自动对焦等功能 。
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其次 , 传统相机至今仍然是作为一个单独的''摄影器材''产品存在于市场和应用中 , 这一方面决定了它的应用和受众都很单一 。 不像智能手机那样 , 除了拍照片之外 , 还需要照顾到通讯、游戏、文件处理等多方面应用的需求 。 再加上手机的相机模块天生就受到了紧凑、狭小的机身空间限制 , 无法像相机那样安装更好光学性能的镜头和更大的影像传感器 。 要想在多应用需求和性能有限的相机模块中获得更好的拍摄效果和质量 , 就要求手机必须具备更高性能的数据处理系统和更优秀的算法 。


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