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Fotografía computacional o la imagen computacional refiere a la captura de imagen digital y el procesando de técnicas que usa la computación digital en lugar de procesos ópticos. La fotografía computacional puede mejorar las capacidades de un cámara, o introducir características que no fueron posibles de obtener con la fotografía basada en películas, o reducir el costo o el tamaño de los elementos de la cámara. Los ejemplos de fotografía computacional incluyen computación en la cámara de panoramas digitales, imágenes de alto rango dinámico, y cámaras de campo ligero.[6] Las cámaras de campo ligero utilizan elementos ópticos noveles para capturar información de escenas tri-dimensionales, las cuales pueden ser usadas para producir imágenes en 3D, profundidad de campo mejorada , y desenfoque selectivo (o "post-enfoque"). La profundidad de campo mejorada reduce la necesidad de sistemas de enfoque mecánico. Todas estas características utilizan técnicas de imagen computacional.
La definición de fotografía computacional ha evolucionado para cubrir un número de áreas relacionadas con la computación gráfica, la visión por computadoras, y la óptica aplicada. Estas áreas son mencionadas posteriormente, organizadas según una taxonomía propuesta por Shree K. Mayar. Dentro de cada área se encuentra una lista de técnicas, y para cada técnica un o dos artículos representativos o los libros donde están citados. Deliberadamente se han omitido de la taxonomía las técnicas de procesamiento de imagen(véase también el procesamiento de imágenes digitales) aplicadas a imágenes tradicionalmente capturadas para producir mejores imágenes.Los ejemplos de tales técnicas son escalado de imágenes, compresión de rango dinámico (es decir, mapeo de tonos), gestión de color, finalización de imagen (más conocido como inpainting o relleno de agujeros), compresión de imágenes, marca de agua digita y efectos de imagen artística. También se omiten las técnicas que producenran, datos de volumen, modelo, campos de luz 4D, BRDF 4D, 6D u 8D, u otras representaciones basadas en imágenes de alta dimensión. Epsilon Photography es un subcampo de la fotografía computacional
La definición de fotografía computacional ha evolucionado para cubrir un número de áreas relacionadas con la computación gráfica, la visión por computadoras, y la óptica aplicada. Estas áreas son mencionadas posteriormente, organizadas según una taxonomía propuesta por Shree K. Mayar. Dentro de cada área se encuentra una lista de técnicas, y para cada técnica un o dos artículos representativos o los libros donde están citados. Deliberadamente se han omitido de la taxonomía las técnicas de procesamiento de imagen(véase también el procesamiento de imágenes digitales) aplicadas a imágenes tradicionalmente capturadas para producir mejores imágenes.Los ejemplos de tales técnicas son escalado de imágenes, compresión de rango dinámico (es decir, mapeo de tonos), gestión de color, finalización de imagen (más conocido como inpainting o relleno de agujeros), compresión de imágenes, marca de agua digita y efectos de imagen artística. También se omiten las técnicas que producenran, datos de volumen, modelo, campos de luz 4D, BRDF 4D, 6D u 8D, u otras representaciones basadas en imágenes de alta dimensión. Epsilon Photography es un subcampo de la fotografía computacional
iluminación computacional.
Esto controla la iluminación fotográfica de una manera estructurada y luego procesa las imágenes capturadas para crear nuevas imágenes. Las aplicaciones incluyen iluminación basada en imágenes, mejora de imagen, eliminación de imágenes, recuperación de geometría / material, etc.
Las imágenes de rango dinámico alto utilizan imágenes expuestas de forma diferente de la misma escena para ampliar el rango dinámico.[7] Otros ejemplos incluyen el procesamiento y la fusión de imágenes iluminadas de forma diferente de la misma materia ("espacio de luces").
Esto controla la iluminación fotográfica de una manera estructurada y luego procesa las imágenes capturadas para crear nuevas imágenes. Las aplicaciones incluyen iluminación basada en imágenes, mejora de imagen, eliminación de imágenes, recuperación de geometría / material, etc.
Las imágenes de rango dinámico alto utilizan imágenes expuestas de forma diferente de la misma escena para ampliar el rango dinámico.[7] Otros ejemplos incluyen el procesamiento y la fusión de imágenes iluminadas de forma diferente de la misma materia ("espacio de luces").
