Computational Photography คืออะไร ? ทำไมมันถึงช่วยให้เราถ่ายรูปได้ง่ายขึ้น และสวยขึ้น

Computational Photography คือ อะไร ?

หนึ่งในความได้เปรียบของการถ่ายรูปด้วยสมาร์ทโฟน คือ มันเป็นช่องทางที่ง่ายที่สุดในการเข้าถึงเทคโนโลยี Computational Photography ซึ่งกล้องในสมาร์ทโฟนสมัยนี้มีการใส่เทคโนโลยีนี้เข้าไปในกล้องให้เลย หรือจะเป็นการใช้งานผ่านแอปพลิเคชันก็ได้

ความเจ๋งของ Computational Photography คือ ช่วยเพิ่มคุณภาพให้รูปที่ถ่ายออกมาดูดีเกินกว่าที่ฮาร์ดแวร์ดั้งเดิมของกล้องจะทำได้ แม้คุณภาพสุดท้ายของภาพที่ได้ในปัจจุบันนี้ จะยังไม่เทียบเท่ากับรูปจากกล้อง DSLR แต่มันก็เพียงพอต่อการใช้งานของคนทั่วไปแล้ว ส่วนกล้องคอมแพ็คแบบธรรมดานั้นไม่ต้องพูดถึง โดนกล้องสมาร์ทโฟนมาแย่งส่วนแบ่งในตลาดไปเยอะมากจนหายไปจากท้องตลาด เหลือแต่พวกกล้องคอมแพ็คคุณภาพสูง หรือมีคุณสมบัติพิเศษบางอย่างเท่านั้น เช่น ถ่ายใต้น้ำได้ ฯลฯ

แม้แต่ Leica บริษัทผู้ผลิตกล้องสุดหรูก็เริ่มลงทุนวิจัย Computational Photography ด้วยแล้วเช่นกัน โดยให้เหตุผลว่า ในอนาคตความต้องการของผู้ใช้กล้องดิจิทัลโดยเฉพาะจะเริ่มลดน้อยลง เพราะหันไปถ่ายด้วยสมาร์ทโฟนกันมากขึ้น

พวกเรากำลังเผชิญหน้ากับการปฏิวัติดิจิทัลครั้งที่ 2 ในธุรกิจกล้องถ่ายรูป
- Matthias Harsc ซีอีโอ บริษัท Leica

Computational Photography น่าสนใจอย่างไร ?

การทำงานของกล้องดิจิทัลจะแบ่งออกเป็น 2 ส่วนหลัก ๆ คือ "Physical component" (องค์ประกอบทางกายภาพ) และ "Image processing" (การประมวลผลภาพ)

ส่วนแรกองค์ประกอบทางกายภาพ ก็จะเป็นพวกขนาดของเซนเซอร์ที่รับภาพ, ความกว้างของรูรับแสง ระยะของเลนส์ ซึ่งกระบวนการเหล่านี้ เป็นสิ่งที่กล้องดิจิทัลในปัจจุบันทั้ง DSLR และ Mirrorless ใช้ทำงานเป็นหลัก

ส่วนการประมวลผลภาพ ก็จะเป็นกระบวนการที่ซอฟต์แวร์ทำการคำนวณเพื่อเพิ่มคุณภาพให้กับรูปถ่าย ซึ่งเทคนิคที่ใช้ในการปรับแต่งรูปก็จะแตกต่างกันไปในแต่ละยี่ห้อแล้วแต่สูตรใครสูตรมัน พวกภาพ JPEG ของกล้องดิจิทัล หรือสมาร์ทโฟนถึงออกมามีโทนแตกต่างกัน อย่าง iPhone กับ Google จะเน้นสีอบอุ่นหน่อย ส่วน Samsung ก็จะเน้นโทนสีสด คอนทราสท์จัด เป็นต้น

ภาพจาก https://www.phonearena.com/news/Samsung-Galaxy-S21-Ultra-camera-comparison-vs-iPhone-12-Pro-Max-Pixel-5-Note-20-Ultra_id129617

ในส่วนของ Physical component นั้น แม้จะเป็นสมาร์ทโฟนระดับเรือธง ก็ยังจะมีเซนเซอร์ และเลนส์ขนาดเล็กกว่ากล้องดิจิทัลอยู่ดี เนื่องจากข้อจำกัดด้านการออกแบบ (คงไม่มีใครอยากพกสมาร์ทโฟนที่มีความหนาใช่ไหมล่ะ ?) ทำให้การเพิ่มคุณภาพของรูปถ่ายในกล้องของสมาร์ทโฟนนั้น จะต้องพึ่งพาขั้นตอน Image processing เป็นหลัก

หากเทียบกับการทำงานของกล้องดิจิทัลแล้ว จะค่อนข้างตรงข้ามกัน เพราะเซนเซอร์ที่มีขนาดใหญ่ มีเลนส์คุณภาพสูงที่สามารถสลับสับเปลี่ยนเพื่อให้เหมาะสมกับการถ่ายภาพได้หลากหลายสถานการณ์ ทำให้กล้องไม่ต้องพึ่งพาขั้นตอน Image processing มากนัก

ภาพจาก https://www.freepik.com/free-psd/smartphone-mockup-with-photography-concept_3979507.htm

อย่างไรก็ตาม แม้กล้องดิจิทัลจะสามารถทำในสิ่งที่กล้องสมาร์ทโฟนไม่สามารถทำได้ เพราะเซนเซอร์ขนาดใหญ่ และเลนส์ที่มีหลายชนิด แต่มันก็มีบางสิ่งที่กล้องสมาร์ทโฟนทำได้ แต่กล้องดิจิทัลแบบเดิมๆ ทำไม่ได้เช่นกัน ซึ่งมันเกิดขึ้นได้ด้วยพลังจากเทคนิค Computational Photography

เทคนิค Computational Photography ทำงานอย่างไร ?

Stacking

เทคนิค Computational Photography ที่กล้องของสมาร์ทโฟนนิยมใช้งานกัน ส่วนใหญ่ก็จะเป็นเทคนิคการทำ "Stacking" (ซ้อนภาพ) หลายคนอาจจะยังไม่เคยรู้ว่า กล้องสมาร์ทโฟนสมัยนี้ ทันทีที่เรากดถ่ายรูป แม้เราจะเห็นว่าเรากดถ่ายไปแค่ครั้งเดียว และได้ผลลัพธ์ออกมาแค่รูปเดียว แต่ในความเป็นจริงมีภาพถ่ายจำนวนมากเกิดขึ้นในเบื้องหลังนะครับ โดยแต่ละภาพจะถูกถ่ายด้วยค่ารูรับแสง, ความเร็วชัตเตอร์, การวัดแสง และความยาวโฟกัส ที่แตกต่างกัน จากนั้นซอฟต์แวร์ของกล้องจะนำข้อมูลจากภาพที่ได้ทั้งหมดมาประมวลผลรวมกันเป็นภาพเดียวที่มีคุณภาพสูงสุด

ภาพจาก https://www.howtogeek.com/659806/what-is-computational-photography/

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมานี้ เทคนิค Stacking ได้เป็นกุญแจสำคัญที่ทำให้ซอฟต์แวร์ถ่ายรูปของกล้องบนสมาร์ทโฟนมีคุณภาพสูงขึ้นอย่างก้าวกระโดด และอีกเทคนิคหนึ่งที่สำคัญก็คือ High-dynamic-range (HDR)  อีกด้วย

HDR

ค่า Dynamic range ในการถ่ายภาพนั้นถูกจำกัดด้วยค่าขอบเขตรับรู้แสง (Exposure) ขณะที่ถ่ายภาพ เทคนิค HDR จะทำการบันทึกภาพที่ระดับ Expore แตกต่างกัน เพื่อให้ได้ข้อมูลภาพที่มีความสว่างที่สุด กับภาพที่มีความมืดที่สุด เมื่อนำข้อมูลที่ได้มารวมเข้าด้วยกัน เราก็จะได้ภาพที่มีค่าขอบเขต Dynamic range กว้าง เก็บรายละเอียดในภาพได้ครบทั้งในส่วนที่สว่างที่สุด และส่วนที่มืดที่สุดนั่นเอง

ภาพจาก https://youtu.be/bTib5ENbu1E

Pixel binning

Pixel binning เป็นอีกหนึ่งกระบวนการที่กล้องบนสมาร์ทโฟนใช้ในการเพิ่มคุณภาพของภาพถ่าย พิกเซลบนเซนเซอร์กล้องนั้นยิ่งใหญ่ก็ยิ่งรับข้อมูลแสงได้มาก (พูดง่ายๆ ว่ายิ่งใหญ่ยิ่งดี) แต่พื้นที่ของเซนเซอร์กล้องบนสมาร์ทโฟนนั้นมีขนาดพื้นที่จำกัด ซึ่งทุกวันนี้กล้องของสมาร์ทโฟนก็มีความละเอียดสูงขึ้นเรื่อยๆ ทำให้ขนาดของพิกเซลบนเซนเซอร์เล็กลงด้วยเช่นกัน เพื่อแก้ปัญหาดังกล่าว Pixel binning จึงถูกคิดค้นขึ้นมา

หลักการคร่าวๆ คือ การรวมข้อมูลจากพิกเซลที่อยู่ติดกันมาทำหน้าที่เหมือนเป็นพิกเซลใหญ่ แล้วนำข้อมูลที่ได้จากภาพที่มีความละเอียดสูง แม้จะทำให้ภาพที่ได้ความละเอียดต่ำลง แต่ว่ารายละเอียดภาพจะคมชัดขึ้น Noise รบกวนต่ำ

ภาพจาก https://c.mi.com/forum.php?mod=viewthread&tid=1708522&aid=3670674&from=album&page=1

ในกระบวนการทั้งหมดที่กล่าวมานี้ เกิดขึ้นภายในพริบตา โดยใช้พลังจากชิปภายในสมาร์ทโฟน และการทำงานร่วมกันของ AI และ Neural processing unit (NPU)

Computational Photography ถูกใช้ในการถ่ายภาพแบบไหนบ้าง ?

ถึงแม้ว่าการถ่ายธรรมดาๆ ด้วยสมาร์ทโฟน ก็มี Computational Photography เกิดขึ้นแล้ว แต่ก็มีคุณสมบัติเด่นๆ บางอย่างเหมือนกัน ที่ทำได้เพราะ Computational Photography ในกล้องของสมาร์ทโฟน ช่วยทดแทนจุดด้อยของเซนเซอร์ และเลนส์ที่มีขนาดจำกัด

โหมดถ่ายภาพบุคคล (Portrait Mode)

โหมด Portrait หรือที่เรานิยมเรียกกันว่าโหมดหน้าชัดหลังเบลอ เป็นโหมดที่จะถ่ายภาพโดยให้สิ่งที่เราโฟกัสมีความโดดเด่น ด้วยการเบลอฉากหลัง หากมีดวงไฟอยู่ด้านหลังจุดโฟกัส ก็จะมีโบเก้สวยๆ ปรากฏขึ้นมาด้วย

ภาพจาก https://youtu.be/K4jF-MiCQpM

โหมดภาพกลางคืน (Night Mode)

Night Mode หรือโหมดกลางคืน (หรือจะเรียกว่า "โหมดถ่ายภาพในที่มืด") หากไม่มี Computational Photography แล้ว เราต้องใช้เลนส์ที่มีค่ารูรับแสงกว้าง เปิดชัตเตอร์เป็นเวลานาน แต่บนสมาร์ทโฟนเราไม่ต้องลำบากขนาดนั้น ซึ่งภาพที่ได้ก็สวยงาม และแสงไม่แข็งเหมือนกับการใช้แฟลชช่วยด้วย

ภาพจาก https://techcrunch.com/2019/09/17/iphone-11-pro-disney-after-dark/

โหมดถ่ายภาพดาว (Star Mode)

ถ้าเป็นสมัยก่อน กล้องสมาร์ทโฟนไม่สามารถถ่ายดาวได้เลย แต่ด้วยพลังของ AI และ NPU ก็ทำให้เซนเซอร์เล็กๆ ในกล้องสมาร์ทโฟนก็สามารถถ่ายดาวได้แล้ว

ภาพจาก https://ai.googleblog.com/2019/11/astrophotography-with-night-sight-on.html

การปรับแต่งรูปภาพ

ในอดีตเมื่อเราถ่ายภาพเสร็จแล้ว สิ่งที่แก้ไขได้ก็จะเป็นพวกโทนสี แต่สมัยนี้ ด้วยการใช้ Computational Photography ภาพสามารถวิเคราะห์ข้อมูลแสง หาค่า Depth of Field (DoF) เพื่อทำการแก้ไขความชัดลึกของภาพได้ด้วย

ทั้งหมดที่เล่ามาก็เป็น Computational Photography ที่เกิดขึ้นในช่วงไม่กี่ปีมานี้บนกล้องสมาร์ทโฟน บนกล้องดิจิทัลความจริงก็ไม่ใช่ว่าไม่มีเลยนะครับ แต่หากเทียบกับสมาร์ทโฟนแล้ว ถือว่ามีการนำมาใช้งานน้อยมาก ที่มีใช้ส่วนใหญ่ก็เห็นแค่การถ่ายภาพ HDR, ภาพในช่อง Live view ที่เราเห็นจากการปรับค่าก่อนที่จะถ่ายจริง หรือพวกฟิลเตอร์สีเท่านั้นเอง

ก็ไม่รู้เหมือนกันว่าในอนาคต ผู้ผลิตกล้องดิจิทัลจะมีการนำ Computational Photography มาใส่ในกล้องดิจิทัลบ้างหรือเปล่า น่าติดตามมากทีเดียวครับ

เกร็ดน่าสนใจ

เคยมีคนพยายามทำกล้องดิจิทัลที่ใช้เทคโนโลยี Computational Photography เป็นหลักออกมาแล้ว ในชื่อ Light L16 bแนวคิดถือว่าล้ำหน้ามากทีเดียว แต่อาจด้วยข้อจำกัดของเทคโนโลยีในเวลานั้นที่ยังไม่พร้อม ทำให้ไม่ประสบความเร็จ ตอนนี้ก็ได้หันเหไปพัฒนากล้องสำหรับรถยนต์ไร้คนขับแทน