yuxian wrote:
手機攝影時代 | 計...(恕刪)
再看了一次
新標題配上新內文算是比較題文相符
本來的主題跟內文
說真的有點太開花了
也比較有爭議
我是建議有些比較偏個人心得的部分可以放在文章主體外
像是什麼作者的話之類
文章主體的部分還是留著客觀數據跟比較結論
如果能隨著手機發展不斷更新
搞不好哪天真的會變一篇論文哈
想想小時候只能買一包拋棄式的相機再去洗照片
還不是每張拍成功
拍一卷照片回來沒幾張
現在手機舉起來就能拍照
真的是蠻神奇的
Marc Levoy (史丹佛大學電腦科學榮譽退休教授，負責教導電腦繪圖學、數位攝影學和藝術科學)
(Google HDR+模式、肖像模式與夜視功能開發團隊 工程師)
所提到的部分 (下面引用自 網站)
因為目前蘋果跟三星以及google所提到的方法都不多，大都是保密的。
所以只能就過往google有透露出來的方法去知道計算攝影怎麼運作。
有點匪夷所思，但都是真實細節資訊。
Google甚至靠手震去取得更多細節。
其實上面引用網址已經是精簡過的了，我有看過更詳細的技術文章過。
我這邊引用文章摘要，喜歡的話就自己去爬文。
=== HDR+ ===
通常一般手機的作法，是把不同曝光時間的照片合成，達到亮部、暗部都清楚。但這樣做其實每張照片都像是不同的、難以合成，長曝時也容易手震造成模糊，成功率並不高。
Google是捕捉相同短曝時間的連拍影像，再把連拍影像中每個像素取平均色調合成。因為是短曝不會受到手震影響、暗部雜訊較少，相同曝光值合成時也容易校準。連拍張數夠多也可降低噪點，雖然會犧牲整體色調和對比度，但效果相對較佳。
=== 肖像模式 ===
利用「雙像素（Dual pixels）」對焦技術解決。雙像素對焦在較新的單眼相機中也會用到，是將感光元件中的每顆像素分成左右兩半，左右兩半像素透過鏡頭取得的影像會有極小差距，剛好用來達成雙鏡頭的效果，算出深度圖。
=== 高解析變焦 ===
高解析變焦利用手持拍照時一定會發生的手震，在手震期間連拍多張照片，取得放大影像後遺失的像素。也就是說用來填補的像素都是物體原本的像素，並非模擬出來的像素，因此可以重建細節。對於放在三腳架上的手機，也可以藉由強制開啟手機內的OIS防手震來製造搖晃。這樣的方式當然也不能放大到太大，Google表示至少可與2倍光學變焦不相上下。
=== 夜視模式 ===
「移動測量（motion metering）」，連拍時依據畫面的移動程度自動調整適當的曝光時間。如果手機在很穩定的狀態，例如裝在腳架上，曝光時間最長會採取1秒內連拍6張畫面合成；如果手機很不穩定或是被攝物移動，曝光時間最短會採取1秒內連拍15張畫面合成，連拍張數視偵測到的移動程度分佈於6張至15張之間。
連拍完成之後，Pixel 1及Pixel 2手機會使用HDR+技術合成這些照片，Pixel 3則是用高解析變焦技術來合成，因為高解析變焦也是分析多張照片合成，有降低雜訊的效果。
=== AI訓練部分 ===
Google使用約100萬張人物照片訓練機器學習模型，辨認影像中的內容例如人物、帽子、眼鏡、冰淇淋等，將人物與配件、背景區隔開。再透過數學計算中的「邊緣感知雙邊求解器（Edge-aware Bilateral
Solver）」對人物輪廓邊緣細化調整。優化之後，即使是人物的髮絲、手上拿的杯子也都可以正確識別出來，清楚的與背景區隔。
為了訓練機器學習模型辨識這些細小差異來估計距離，Google將五支手機拼起來，拍了成千上萬具有微小差異的的照片組來訓練。因為處理的資料量太大，又在Pixel 3手機中加入Visual Core處理晶片提升運算速度。最後的結果就是Pixel 3肖像模式拍出來的照片不但景深誤差更小，還包含了豐富的景深資訊，拍出來之後可以更改對焦點，改變前景、背景模糊程度。
在低光源的情況下自動白平衡效果不佳，Google又用機器學習，以大量照片來訓練模型判斷正確的顏色。另外又發生一個問題，當照片拍得很清楚時，反而讓人不知道這是一張白天的照片還是晚上的照片，為此Google還參考歷史上知名畫家的呈現方式，特地把拍出來的照片又調整成一般人認知的夜景。
以上我會簡單補充進原文後半部分
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