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2021年12月28日 (火)

・pentaxの新しいカスタムイメージ「里び」

ペンタックスの一眼レフに
新しいカスタムイメージ(画像仕上げモード)が搭載されました。
里び、というモードで、今まであった「雅」の逆になるようなモードです。
雅は再度が高く派手ながら、しっとりとしたイメージの仕上げですが、
里びはフィルムライクで空がシアンっぽくなるおとなしめの仕上げです。

雅で現像
Resize180282

里びで現像
Resize180283

植物緑とか空のある風景シーンだと
リバーサルフィルムっぽい雅のほうが良いかも。

いろいろと里びで撮影してみた中、ハマるシーンとして
「花火」がありました。


雅で現像
Resize180287

里びで現像
Resize180286

好みもあるかとは思いますが、
雅で撮影をすると赤い花火は色飽和をしてしまう。
また、青の輝度が低く背景の黒に埋もれてしまうこともあります。
しかし、里びは彩度が低い画像仕上げなので、色飽和せず、
青も輝度が高く出やすい。

そのほかの花火のシーン

Resize180285

Resize180284

ちなみに私は細かい設定は以下のようにしています。
Resize180288

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・スイッチホルダーの活用場所

角型フィルターメーカからスイッチホルダーという
フィルターホルダーが出ています。


 

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これは二枚の角型フィルターをそれぞれ
角度を変えて装着できるアイテムです。

Resize180275


どんな時に使えるのか、例を示します。

Resize180277

このシーンでは空が明るい。
また、太陽に近い画面右側の空のほうが明るくなっています。

なので、2枚のハーフNDを下の図のように使います。
赤で塗った部分と、緑で塗った部分がそれぞれのNDがかかる位置。
Resize180278

撮影時の様子
Resize180280

完成写真
Resize180281

左右に強い光源があるシーンとかでも
Resize180274

撮影の様子
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完成写真
 Resize180276

2021年12月17日 (金)

・電子先幕による玉ボケ欠け

SONYのカメラで撮ると玉ボケが欠けるんだけど、
という話をまれに聞きます。
最近はニコンやキヤノンもミラーレスを出しているので
条件によって、同様に発生する場合があります。

玉ボケ欠けが発生している画像
Resize180164

玉ボケがちゃんと写っている画像
Resize180163  

_raw_dsc09023_all

欠けるのと欠けないのでは何が違うのかというと
メカシャッターを使っているか電子先幕を使っているかの違いです。


メカシャッターの動き
Resize151913_20211217223701


電子先幕の記事でも記載しましたが、
撮像素子上の先幕と、メカ後幕では位置に違いがあるため
両方を同じ速度で動かすと画面の上部と下部で輝度差分が出てしまいます。
特にスリット走行になったときは顕著。

カメラを横から見た図
Tamabokeh-1


スリット幅は一定でも撮像素子の下側に行くほど当たる光の幅が細くなっています。
つまり下側に行くほど暗くなってしまいます。

これを防ぐために、電子先幕の速さを早くすることで
撮像素子のどの部分も同じ幅の光が当たるようにする必要があります。
(メカ後幕の速度をコントロールするのは非常に難しい)
Tamabokeh-2


先幕の速さをどれだけ変えればいいのかは、
射出瞳までの距離や瞳径によっても変わるので、
レンズや絞りによって制御を変更する必要もあります。


このように、画面に輝度ムラが出ないように制御を行っても
玉ボケは欠けてしまいます。

玉ボケはセンサ面がピント位置より前か後にあるときに生じます。
Tamabokeh-3


この図はピント位置より後にあるので、後ボケが玉ボケになった時。
また、瞳の上のほうから入る光線と下のほうから入る光線を書いています。

まず下のほうから入る光を考えてみます。
Tamabokeh-4


露光ムラをなくすために、電子先幕はだんだん早くなり
撮像素子の下のほうに行くにつれてスリット幅が広くなります。
右の図のほうがスリット幅が広い。

電子先幕が開いてから、メカ後幕が閉じるまでにかかる時間が
図で記載した部分の幅です(幕速が一定と仮定)

次に瞳の上のほうから入る光。
Tamabokeh-5


上のほうから入る光だと
撮像素子に光が当たる時間が短いことがわかります。


メカシャッターが前側にあることによって、
ひさしの様に上側からくる光を遮ります。
逆に下からくる光は遮りにくいです。
軒先に庇をつけても、地面からの照り返しは防げないのと一緒。

Tamabokeh-6

このように瞳の上側の光はたくさん露光し、
下側の光の露光時間が短くなり、玉ボケにもムラができてしまいます。
(画像としては上下が逆になる)

 

2021年12月11日 (土)

・天体写真に写りこんだセンサごみ除去

一眼カメラで厄介なセンサー上のゴミ

レンズ交換時にホコリが入らないように気を付けたり、
マメにセンサークリーニングしたりしても
どうしても映り込んでしまうことがあります。

一般的なシーンであれば、Photoshopなどの画像処理ツールで消すことができます。

ゴミあり
10_20211211234901

処理後
11_20211211234901

仕組みとしては、ゴミのある部分に似た領域をコピペして見えないようにしているだけです。

天体写真だとこのゴミゴミ消しが厄介。

Resize180149
この写真では二か所にゴミが映り込んでしまいました。
天体写真の場合は、フラット撮影というグレー一面を同じ条件で撮影することで
このゴミや周辺減光を低減させることができます。
しかしこの写真を撮った時はフラットを撮影していなかった…。

photoshopで頑張って消してみました。
1_1_

オリオン座のベテルギウス(オレンジの星)の上と、そのちょっと右にゴミが映り込んでいます。

3_20211211235101
単純にスポット修復ブラシツールを使うと、ゴミは消えましたが、
ベテルギウスも消えました。
これだとオリオン座じゃなくなってしまう…。

私の考えた工夫方法はこうです。
まずは、同じ画像をレイヤーにしてコピーします。
4_

次に、コピーしたレイヤーに対して、スポット修復ブラシツールでゴミを消す。
5_2

このままだとベテルギウスも消えてしまうので、
レイヤーの合成方法を比較明にするとベテルギウスも復活します。
6_20211211235101

ただしこの方法だと、スポット修復ブラシツールで
本来無い星も作り出してしまうので、気になる方は
生み出された星をスポット修復ブラシツールで消していけばよいです。

また、比較明で合成をすると、ゴミが合った部分が若干明るめになってしまいます。
これは、ノイズ(明部と暗部のざらざら)の明るいほうだけ合成されるためです。
この場合は、不透明度を若干下げるなどをして調整すれば目立たなくなります。

Resize180150

これくらいは目立たなくできました。

 

2021年11月30日 (火)

・撮像素子とは

このブログの記事カテゴリに「撮像素子関連」というものがあるが
そもそも撮像素子について詳しく説明している記事がありませんでした。

撮像素子とはその名前の通り、
フィルムに変わり、光による像を映して電気信号へと変換する素子です。
センサーとかCCDとかCMOSとか記載することもありますが、
それは実は正確ではありません。
センサーは、単に外部の情報を収集する装置のことだし、
CCDやCMOSは回路の種類の名前です。

撮像素子は、複数のフォトダイオードが
碁盤の目状にずらっと並んでいます。
このフォトダイオードの数が画素数。

Image-3

フォトダイオードの詳しい仕組みはここでは説明しませんが、
基本的には光が当たると電荷が貯まります。
強い光ほどたくさん電荷が貯まります。

 

CCDとはこの貯まった電荷を伝送する素子の名前。
下の図の緑の部分がCCD、オレンジが光電変換素子です
青がトランスファーゲート

Image-1

フォトダイオードにたまった電荷がゲートを通り最初のCCDに移ります。
次に隣のCCDに電圧をかけることで電荷が移動します。
これを繰り返すことで、電荷を運んでいきます。

Image-2

下の図のような16x16画素のCCDイメージャに像が投影された時を考えます。
17_20211130180901

白いところほど明るく、電荷がたくさんたまります。
電荷は白い丸で表しています。

下のアニメーションのように、
縦のCCDと横のCCDをうまく使って電荷を伝送していきます。
最後の出力部分でアンプとAD変換が行われてデジタルデータになります。

 

これを見るとわかりますが、すべての画素の電荷が同時にCCDに移されるので
ローリング歪みは発生しません。グローバルシャッターです。
ただし、電荷の転送の間は露光できなかったり、
電荷の伝送に電圧をかけるので電力が大きかったり制約があるので、
ライブビューや動画撮影は難しいという欠点があります。

Image-1_20211130180901


最近ほとんどのカメラで使われているCMOSは
以下の図のようになっています。

Image-5

緑の部分がCMOSです。
CMOSイメージャでの電荷読み出しは
行選択回路と列選択回路で座標を指定して行われます。
Image-6
赤いところを読み出し。
順番に指定して読み出ししていくので、ローリング歪みが生じます。
また、CCDに比べると、
フォトダイオードの周りに回路が沢山ついているのがわかります。
これによって、フォトダイオードの位置が井戸底のようになって
感度が下がってしまいます。

また、アンプがCCDでは出力の手前に一つついているのに対して
CMOSでは各画素についています。
これによりアンプの画素ごとのバラツキがノイズにつながります。

こんな感じで原理的にはCMOSのほうが高感度に弱いのですが、
最近はマイクロレンズの最適化、裏面照射、など
様々な技術を用いることでCCDよりも高感度を実現しています。

CCDで様々な技術を用いて高感度化させればいいと思うかもしれませんが、
CCDは特殊なプロセスで製造されるため、専用工場が必要になってしまいます。
なので流用が効きやすいCMOSのほうに投資されたという背景があります。

 


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2021年11月25日 (木)

・半導体不足

世界的な半導体不足がカメラにも影響してきました。
各社が製品の供給不足でお届けまで時間がかかる、
となっています。

これまでに車の納車が遅れるだとかいろいろニュースになっていましたが
ついにソニーも特定機種のカメラの受注ができないという状態に。

半導体は、電化製品にはもれなく使われています。
何かを制御するには半導体が必要。

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100均のLEDライト。
これも、ライトの点滅モードとか制御するのにつかわれている。

不足の一番の原因はコロナ。
世界各地でロックダウンが起きたりして、
半導体工場が稼働できなかったり、材料が入ってこなかったりしました。
物流も混乱していて、それによる調達問題も生じています。
また、コロナによってPCやゲームの需要が一気に増えたことも原因です。

カメラ関係の半導体だと2020年に起きた旭化成の工場の火災も大きい。
ナノオーダープロセスの半導体工場だと、空気中のわずかなホコリも製品に影響してしまうので
クリーンルーム内で作られていたりするので
工場を再度立ち上げるのにも非常に時間がかかります。

半導体を作る設備のパーツすら不足している状態。
この状況がいつまで続くかは専門家でも意見が分かれている状態です。

2021年11月17日 (水)

・アストロトレーサー × インターバル撮影

星空撮影では画像重ね合わせでノイズリダクションをするのが
最近の常套手段です。

この手法の利点は、一枚一枚の撮影の露光時間を短くできるので、
風などでぶれたコマを除外したり、
赤道儀の追尾制度が多少悪くてもOK
等があります。
シャッター速度を短くする分、感度を上げる必要がありますが
そこは重ね合わせでカバー。

アストロトレーサーを使うと、天体追尾できますが
望遠だとあまり追尾時間を長くできません。
200mmでも設定上、60秒くらいは追尾できますが
実際に精度よく追尾できるのは20-30秒くらいが限界。

Resize180131 

また、超広角で風景を入れて撮影すると、
レンズの歪みの影響で、周辺は星が流れてしまいます。

Resize180132
右上の星が放射方向に流れている。

これらの問題解決のために、複数枚撮影してコンポジットは
とても有効です。

しかし、アストロトレーサーを使用しているときは
インターバル撮影設定ができない。
毎回シャッターボタンを押すのは面倒くさいので
外部のインターバル機能付きレリーズを使用するのが楽。


 

レリーズケーブルがつけられる機種なら
これを購入すればOK。
設定は撮影間隔を1秒にすれば
露光終了から一秒以内で次のシャッターが切れます。

レリーズケーブルがつけられないエントリーモデルとかだと
ちょっと面倒くさい。

純正赤外線リモコンだとインターバル設定ができないので
それ用の装置を購入する必要があります。

ここで販売しているリモコンを購入。

電源はUSB-microのモバイルバッテリーが必要なので
カードタイプのものを購入して張り付けてあります。

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これをカメラのリモコン赤外線受光窓近くに設置するのが難しい。
私は苦肉の策として以下の方法で付けています。

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まず、100均でちょうどいいサイズのケースを購入。
ここにパテを盛って、斜めの面を作って
そこに面ファスナーを張り付け。

カメラ側にも面ファスナー(やわらかいほう)を張ってしまっています。
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カメラとリモコンを取り付けた様子
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かなりかっこ悪いですが、天体用と割り切って使うしかない。

2021年11月10日 (水)

・AIは万能ではない

最近は、AI(DeepLearning)を使えばこんなに凄いことができる
みたいな記事をいくつか書きました。

しかし、何かをやるときにAIを使うのが楽かというと、そうではありません。
AIにも弱点があります。

まず、学習させるためのデータセットを集めるのが大変。
例えば顔検出器を作る場合は、大量の顔データが必要になります。
ネット上に顔が写った写真はいくらでもありますが、
勝手に使うと肖像権や個人情報の問題が生じます。

権利が問題ない画像データを集め、
また、顔位置がどこにあるか、というラベル付け作業も生じます。

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GoogleやFaceBookのようにすでに利用可能なデータをたくさん持っている会社は強い。

また、AIを使うと何か想像以上のことができる、というのは間違いです。
人間が認識できないことはできません。

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深度推定ネットワークの出力結果
上側のシーンのように、人間が見て手前と奥がわかる写真なら
推定も正しくできています。
しかし、下の写真のように、手前と奥が人間でもわかりにくいシーンだと
AIもわからない。

AIができるのは、特徴量やパターンを認識して、それを識別することです。
写真を見て、
「この写真は300mmくらいの望遠でとられているな」と判断できれば
その画像に何らかの特徴量があるので、
AIもそれを識別して焦点距離算出することはできる。

 

AIを使えば確実に解ける問題でも、何でもかんでもAIを使う必要もありません。
AIを使うことが目的になってはいけない。
求める性能にもよりますが、従来のアルゴリズムベース(ルールベース)
十分に解ける問題であれば、わざわざAIにする必要もない。
学習データを集めるのも大変だし。

例えばライブカメラ映像から天気を判断する問題であれば、
空領域が水色だったら晴れ、白かったら曇り、という簡単なルールでいい。

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・スマホのマクロ撮影はなぜ超広角レンズで行うのか

iPhone13でついにマクロ撮影に対応しました。

 

最近のハイエンドスマホでは、
広角(メインカメラ-センササイズ大きい24mm相当)
超広角(16mm相当-センササイズはメインより小さい)
望遠(50mm相当-F値が暗いことが多い)
の3眼構成になっていることが多いです。

iPhone13proも同様にこのような構成になっています。
マクロ撮影ができるのは、一番性能の良い広角ではなく超広角です。

一眼性能の良い広角レンズではなく、超広角で行っているのには
いくつか理由が考えられます。


1:超広角だと被写界深度が深い

焦点距離が短くなるほど、被写界深度が深くなります。
そうすると、ピント合わせも楽になります。
オートフォーカスでも、マクロ撮影となると
スキャン範囲が広くなり、フォーカスが遅くなりがちですが
被写界深度が深ければそれほど精度を求めずに
高速にフォーカシングすることができます。


2:超広角のほうがレンズの厚みを減らせる

焦点距離が長くなると、
その分センサまでの距離も必要になるのでレンズが長くなってしまいます。
スマホでは厚みが問題になるので、
焦点距離の長い望遠のレンズは屈曲型を採用していたりします。
(ペリスコープとか呼ばれることもある)
マクロ域に焦点を合わせるためにはレンズをなるべく繰り出す必要があります。

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繰り出すためにはレンズ部分をさらに出っ張らせる必要がある。

 434_o       

現状でさえレンズ部の出っ張りを指摘されているので、
これ以上出っ張らせることは避けたい。
そうすると出っ張りを抑えるためには焦点距離の短い超広角に
マクロ機能を持たせるのが現実的です。

そのほかのメーカでも超広角レンズでマクロ撮影をしていたり、
マクロ撮影専用のレンズを搭載している機種もあります。

 

2021年10月28日 (木)

・Photoshopの新機能 風景ミキサー とGANの仕組み

Photoshop2022で風景ミキサーという新機能が搭載されました。
風景の季節を変えてしまうというものです。

元画像
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人物が入っているときは被写体を選択にチェックを入れないとホラーになる

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被写体を選択
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そのまま
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被写体の選択もAIを使っていると思われます。
被写体を選択するAIとしてはBASnetと呼ばれるものがGithubにあります。

また、この季節を変更する技術は
Cycle-Ganと呼ばれるAIが使われていると思われます。
以前に紹介したGANの応用で、
異なる二枚の画像を互いの特徴量を抽出して似せるという技術です。

写真をゴッホ風とかに変換したりアニメ調にしたり
馬をシマウマに変換したりできます。

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20211018_141819_gogh

Cycle-Ganの仕組みを勉強したことをメモがてら記載しておきます。

まずは普通のGANの学習。
2stepに学習が分かれます。

1step
Cyclegan-1

本物に似た偽物を作ります。
この時にはDiscriminatorのパラメータは固定しておいて、
学習によって変化が無いようにする。
最初はめちゃくちゃな画像が作られるが、学習が進んで、
最適なパラメータが設定されれば秋っぽい画像が作れるようになる。

2Step
Cyclegan-2
今度はgeneratorのパラメータを固定して
同等の精度の偽物の秋画像が常に作られるようにする。
この作られた偽物の秋と本物の秋を比較して正しく本物or偽物が判断できるように
学習を進めます。

GANはこの二つのstepを繰り返して、
それぞれのパラメータを最適化していくことで、
本物に近い偽物画像を作れるようになります。


ここまでがGANの学習の説明です。
今回の季節変換やゴッホ風など、一方の画像の特徴を学んで作り出すGANは
この方法だとどうしても学習が収束しないという課題がありました。
そこで考え出されたのがCycle-GANという方法。

Cycle-GANでは、同じようなネットワークをもう一つ用意します。
もう一つのネットワークは
本物の秋から偽物の春を作り出すものです。

Cyclegan-3

互いに変換できるネットワークがあれば、
本物→偽物→偽物から作った偽物
ということができます

Cyclegan-4

これをもとの本物と比較してDiscriminatorを学習。
Cyclegan-5

こうすることで、画像の特徴だけとらえてその部分を変換し
余分な変換をしない、という学習をさせることができます。

例えば、この季節変換の例だと、
空は変換しない、
葉っぱの色だけ変換する
といった学習をさせることができます。

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