83. על עדשות ועצמיות 2.0, חלק ז

בחלק השביעי והאחרון של סדרת הפוסטים העוסקת בעדשות ועצמיות אדון בנושא מדדי איכות לעצמיות: MTF ומדד  DxO וכן בשיקולים שונים לבחירה בעצמיות. אסכם בשיתוף מספר מחשבות על עצמיות בכלל.

בפוסטים הקודמים סקרתי את עקרונות הפעולה והמאפיינים המרכזיים של עדשות ועצמיות. בין היתר התייחסתי לרשימה ארוכה למדי של סטיות מהן סובלות עדשות ועצמיות והסברתי שמידת התיקון של הסטיות קובעת את רמת האיכות הכללית של עצמית במשולב עם רמת האיכות המבנית, מכנית ואלקטרונית שלה. נשאלת השאלה כיצד יוכל המשתמש מן השורה להעריך את רמת האיכות של עצמית מסויימת? אני יוצא מתוך נקודת הנחה שמרבית הצלמים מעוניינים לצלם בעצמיות ולא לבלות את הזמן בבדיקות והשוואות ביניהן (למרות שיש להודות שיש ביננו גם כאלו שאין דבר שמלהיב אותם יותר מאשר השוואות כאלו). כאן כמובן באים לעזרתנו כל אותם אתרי אינטרנט, טובים יותר וטובים פחות המבצעים סקירות ובדיקות של עצמיות או ממחזרים בדיקות שנעשו ע״י אתרים אחרים…
אולם על מת להבין ולהפיק את המירב מסקירות אלו חשוב להבין את העקרונות אותם סקרתי בפוסטים הקודמים.

אתייחס כאן לשני מדדים המקובלים כיום לצורך הערכת רמת האיכות האופטית של עצמית: MTF ומדד  DXO.

MTF הוא מדד טכני מקובל המביא לידי ביטוי את רוב הסטיות האופטיות של עצמית באמצעות מדידה של כמות המידע שנמצא בדימוי שיצרה העצמית לעומת כמות המידע שנמצא בנושא המקורי. לצורך הפשטה ופשטות נעשה שימוש בנושא הכולל קווים שחורים ולבנים בצפיפויות משתנות והתוצאה מתקבלת כמערכת של עקומות שלא לגמרי פשוט להבין את משמעותן אולם אם מבינים את העקרון ניתן להשתמש בכלי זה באופן חזותי כפי שאסביר בהמשך.

מערכת הדמיה "לוקחת" דמות מבוא (הנושא המקורי) והופכת  אותה לדמות מוצא (התמונה או הדימוי). כמשתמשי המערכת, אנו מעונינים לדעת עד כמה השתנתה דמות המוצא בהשוואה לדמות המבוא.
כאשר אנו מעבירים דרך מערכת ההדמייה נושא הכולל תדרים מרחביים משתנים (זהו תאור ״מדעי״ לאוסף של קווים שחורים ולבנים בצפיפות משתנה) נקבל את תגובת התדר המרחבי של מערכת הדמיה המכונה בשם המפוצץ פונקצית העברת האפנון (Modulation Transfer Function) ובקיצור MTF. זוהי פונקציה דו ממדית של התדרים המרחביים בכיוונים Y,X. בפועל, אנו מודדים כך את יכולת מערכת ההדמייה, ובמקרה שלנו מדובר בעצמית, להעביר בהצלחה את הניגוד (הקונטרסט) שבין הקווים הלבנים והשחורים. כל הסטיות האופטיות של עצמיות שהוזכרו בפוסטים הקודמים פוגעים ביכולתה של העצמית להעביר בהצלחה את הניגוד שהרי אם העצמית היתה אידיאלית איכות הדימוי היתה זהה לאיכות הנושא.

Picture34האיור מדגים את יכולת העברת הניגוד של עצמית כלשהיא בשני מצבים: נושא בתדר גבוה (מימין) ונושא בתדר נמוך (משמאל). הניגוד המקורי בשני המקרים הוא 100%, אולם לאחר שהאור מן הנושא עבר דרך העצמית אנו מקבלים ניגוד נמוך מאד, 20% בלבד ביכולת ההעברה של התדר הגבוה בעוד שבהעברת התדר הנמוך התקבלה דמות מוצא בעלת ניגוד של 90%, תוצאה יפה לכל הדעות. אם נתרגם את המשפט האחרון למילים פשוטות יותר הרי שהעצמית הנבדקת איננה מסוגלת להעביר פרטים קטנים בנושא (אלא במידה מועטה בלבד) אולם מעבירה יפה פרטים גדולים. ניתן לומר אם כן שכושר ההפרדה של עצמית זו איננו מן המשובחים עקב צירוף הסטיות השונות מהן היא סובלת.
הגרף שבתחתית האיור מראה לנו את הניגוד (המודולוציה, 0%=אין ניגוד כלל, 100%=ניגוד מירבי) לעומת צפיפות הקווים השחורים והלבנים בזוגות קווים למ״מ (כלומר כמה זוגות קווים שחור-לבן נכנסים למ״מ אחד). הגרף מראה שככל שצפיפות הקווים עולה, יכולת העצמית להדמות אותם הולכת ויורדת.

Picture35

סימולציה של יכולת העברת הניגוד מ-100% עד 2%

נבדוק כעת כיצד משתמשים ב- MTF לצורך הערכת רמת האיכות האופטית של עצמית אמיתית. בדוגמא שלפנינו נבדוק עצמית מתוצרת  Canon 50/1.4:

Picture36

הציר האנכי מתאר את הניגוד: 0=0% ניגוד, 1=100% ניגוד (מקסימום)
הציר האופקי הינו במ"מ ומתאר את המרחק ממרכז העצמית לקצוות.
הקווים העבים מתארים את השתנות הניגוד לדמות ברזולוציה של 10 זוגות קווים למ"מ, משמשים למדידת הניגוד.
הקווים  הדקים ב- 30 זוגות קווים למ"מ, משמשים למדידת כושר ההפרדה.
הקווים השחורים מתארים את הניגוד בצמצם פתוח, 1.4 והכחולים בצמצם 8.
הקווים השלמים הם מרידוניאליים (ניצבים לאלכסון המסגרת) והשבורים סגיטאליים (מקבילים לאלכסון המסגרת): ראו באיור הבא:

Picture37

בדוגמא הבאה נשווה בין שתי עצמיות בהתבסס על עקומות ה- MTF שלהן:

Microsoft PowerPointScreenSnapz005

מימין עקומות MTF לעצמית זום 100-400 מ״מ במצב 400 מ״מ. משמאל עצמית פריים 400 מ״מ. ללא ספק ביצועי עצמית הפריים עולים בהרבה על ביצועי עצמית הזום במצב 400 מ״מ. כושר העברת הניגוד של עצמית הפריים טוב בהרבה והניגוד נשמר היטב גם במרכז וגם בקצוות העצמית. הדבר בא לידי ביטוי חזותי בכך שקצב ירידת העקומות המתארות את עצמית ה-400 מ״מ נמוך בהרבה מקצב ירידית העקומות המתארות את עצמית הזום. כך שגם אם אין ברצונכם לפענח את המשמעות של כל קו, מספיק להשוות את קצב ירידת העקומות: העקומה היורדת בקצב איטי יותר מתארת עצמית טובה יותר. מהיכן מגיע היתרון? במקרה זה חלק מן ההסבר הוא העובדה שלאור המבנה האופטי המסובך וריבוי האלמנטים עצמיות זום תהינה פחות חדות מאשר עצמיות פריים ברמה מקבילה. כמו כן ההבדל נובע ממידת התיקון של הסטיות השונות. תיקון ברמה גבוהה יבוא לידי ביטוי במחיר העצמית.

ניסיון מענין לפשט ולהנגיש את כל אופן ההשוואה ביו עצמיות הוא מדד  DxO.

מדד DxOMark להערכת האיכות של עצמיות (וחיישני תמונה) פותח על מנת לספק אמצעי פשוט לשימוש המאפשר השוואה קלה וברורה בין הביצועים של עצמיות שונות אולם עם זאת הינו מבוסס מבחינה מדעית וטכנולוגית.

Picture40

מדד DxOMark להערכת האיכות של עצמיות (ומצלמות) מבוסס על הגורמים הבאים:

חדות (Sharpness): חדות הינה מאפיין סובייקטיבי של עצמית או דימוי. החדות מתארת את האיכות החזותית הנתפשת של פרטים בדימוי או פרטים ששועתקו ע"י העצמית. החדות קשורה גם לכושר ההפרדה וגם לניגוד: הציון של DxOMark לחדות מבוסס על ערך הנקרא  Perceptual Megapixels המשקלל את ה-  MTF של העצמית עם יכולת הראייה האנושית. ערך גבוה יותר הוא טוב יותר.

יכולת העברת האור (Transmission): מתארת את יכולתה של העצמית להעביר אור מן הנושא המצולם לשטח הפנים של חיישן התמונה. עצמיות מורכבות ממספר אלמנטים אופטיים מזכוכית כאשר כל אחד מהם מחזיר או בולע חלק מן האור העובר דרכו. לכן, ככל שיש בעצמית יותר אלמנטים כך יכולת העברת האור שלה תהיה נמוכה יותר. ערך נמוך יותר הוא טוב יותר.

 עיוות (Distortion): נגרם ע"י שינויים ביחס ההגדלה של הדימוי שיוצרת העצמית על פני שדה הדימוי. באופן מעשי עיוות צילומי מתאר את המידה בה עצמית איננה מסוגלת ליצור קו ישר בדימוי כאשר הקו בנושא הינו ישר. נמדד באחוזים, ערך קטן יותר הוא טוב יותר.

נפילת אור בקצוות (Vignetting): שינוי מתקדם בבהירות הדימוי מן המרכז החוצה, כלומר פינות המלבן של מסגרת הדימוי יהיו כהות יותר מאשר מרכז הדימוי. נמדד בסטופים. ערך קטן יותר הוא טוב יותר.

סטייה צבעונית רוחבית (Lateral Chromatic Aberration): הדימוי של גבול חד בין שחור ללבן ידגים שוליים צבעוניים (בעיקר מג'נטה, כחול או אדום) משני צידי הגבול. התופעה נגרמת כתוצאה מכך שעדשות אינן ממקדות את כל אורכי הגל באותה הנקודה. נמדד במיקרונים, ערך קטן יותר הוא טוב יותר.

בדוגמא הבאה נראה את פרוט מדד DxO לעצמית Sony FE Carl Zeiss Sonnar T* 55mm f1.8 ZA:

Picture41

לעצמית זו דרוג כללי גבוה 42, וחדות שוות ערך ל-  29MP. חשוב להדגיש שמדד החדות תלוי גם בחיישן: לאור הקשר בין כושר ההפרדה של העצמית לזה של החיישן  כפי שהוסבר בפוסט מס׳ 79 חשוב לשים לב למצלמה איתה נבדקה העצמית: שידוך של מצלמות שונות יביא לתוצאות שונות: שידוך עצמית נתונה לחיישן בעל כושר הפרדה גבוה יותר יגרום בדרך כלל לעליה (גם אם מתונה) בציון החדות של העצמית.

והנה פרוט מדד DxO לעצמית באיכות נמוכה: Sony DT 18-55mm f3.5-5.6 SAM:

Picture42

הציון הכללי נמוך מאד, 7, ודרוג החדות הוא  5MP בלבד. גם שאר המדדים נמוכים בהתאם.

הבה נבדוק 2 עצמיות דומות מבחינת תחום אורכי המוקד שלהן:

Picture43

 

מחיר עצמית זו הינו $1198

Picture44

מחיר עצמית זו הינו $498

לאור הנתונים של שתי העצמיות, איזו עצמית כדאי לרכוש? במקרה זה התשובה די ברורה: ביצועי שתי העצמיות דומים מאד, המחיר הגבוה של העצמית הראשונה איננו מוצדק, לפחות לדעתי. יש גם הבדל ניכר במשקל של שתי העצמיות דבר שאינו בא לידי ביטוי במדד DxO.

מדד  DxO לעצמיות מספק לנו אמצעי נוח וברור להשוואה ביו עצמיות שונות ללא הצורך לצלול לתוך עשרות עקומות MTF ונתונים מסובכים. אני בהחלט ממליץ על מדד זה ככלי עזר מצויין לגיבוש ההחלטה בכל הנוגע לרכישה של עצמיות.

אם כך,  מה כדאי לבדוק כאשר שוקלים לרכוש עדשה חדשה?

אפשר להתבסס על השאלות הבאות:
מהן ההעדפות האישיות שלי לגבי אורך המוקד?
מהו סגנון הצילום שלי? האם אני מצלם גם וידאו?
האם עדשה כבדה תתאים לי? כמה אני מוכן לשלם?
מהן הדרישות שלי לגבי האיכות האופטית של העדשה?
האם אני מדפיס את הצילומים שלי? באיזה גודל?
איזו מצלמה יש לי? מה גודל החיישן? מה היא רזולוציית החיישן?
מהם תנאי התאורה בהם אני מצלם בד"כ? האם מוצדק עבורי לשלם עבור עדשה מהירה?
האם לרכוש עדשת זום או עדשות Prime?
מהי איכות הבנייה והעמידות של העדשה?
האם יש צורך באטימות למים/אבק?
האם כדאי לרכוש או לשכור?
האם לרכוש עדשה חדשה או משומשת?
מיקוד אוטומטי או ידני?
עצמית עם מנוע מיקוד או בלעדיו?
ייצוב אופטי כן/לא? האם יש מייצב במצלמה או שהעצמית צריכה להיות מיוצבת?

אז בסופו של דבר, מה ההבדל בין עצמית שמחירה $150 לזו שמחירה $15,000? את התשובה המפתיעה אולי תמצאו בסרטון המשעשע הזה. ובפרוט הניסוי תוכלו לצפות כאן.

בסופו של דבר, כמו כל החלטת רכישה אחרת רק בעל הענין יכול להחליט מה מתאים לו. הבעיה היא שרבים מדי נוטים להסתמך על כל מיני מיתוסים שונים ומשונים ועל אקסיומות המרחפות במרחבי הסייבר ועקב כך רוכשים עצמיות (ומצלמות) שאינן מתאימות להם. צלמים רבים מתפתים לרכוש עצמיות יקרות שאינן מספקות להם שום ערך מוסף מלבד המחיר הגבוה. מצד שני מוכרים גם המקרים בהם צלמים משקיעים במצלמות איכותיות ברזולוציה גבוהה אולם לא דואגים להתאים למצלמות אלו עצמיות שיביאו לידי ביטוי את כושר ההפרדה הגבוה של החיישן. כדברי האמרה הידועה: ״צריך שניים לטנגו״ וזה נכון גם בצילום.
מומלץ לבדוק עצמיות שבכוונתכם לרכוש באמצעות השכרה אם הדבר מתאפשר. כך תוכלו להתרשם מכל המאפיינים של העצמית ולהחליט האם היא לטעמכם ולכיסכם. בהצלחה!

מודעות פרסומת

75. צילום חישובי: המנוע של מצלמות המחר, חלק א

75. צילום חישובי: המנוע של מצלמות המחר, חלק א

למרות כל הדיבורים על ״מהפכה טכנולוגית״ בהקשר של הצילום הדיגיטלי הרי שפועל לא הרבה השתנה מאז המצאת הצילום בסוף שנות ה-30 של המאה ה-19. אם תשוו את המבנה של מצלמה בת 100 למצלמה מן הדור האחרון תוכלו למצוא הרבה דמיון בין שתי המצלמות: הצלם לוחץ על כפתור המחשף, האור החוזר מן הנושא חודר לעדשה, עובר דרך הצמצם ומגיע למשטח רגיש לאור עליו הוא נרשם כאשר משך החשיפה נקבע באמצעות מהירות התריס. נכון, עד תחילת שנות ה-2000 רישום האור נעשה על גבי סרט צילום מבוסס כסף הלידי ולאחר הצילום היה צורך לפתח את הסרט בתהליך כימי  כדי לקבל תמונה שניתן להשתמש בה. כיום, ברוב המקרים, רישום האור נעשה על גבי חיישן תמונה אלקטרוני מבוסס סיליקון הממיר את האור לאנרגיה חשמלית שכמותה נמדדת ומומרת לביטוי בינארי-דיגיטלי (ספרתי) המבוסס על שני הסימנים 0 ו-1. אנו משתמשים כיום באמצעים מדוייקים למדידת החשיפה ולמיקוד אוטומטי עליהם יכלו אבותינו רק לחלום לפני 100 שנה ובמאה ה-19 אפילו לא היו מסוגלים לחלום על כך… אנו משתמשים בטכנולוגיות לעיבוד תמונה ספרתי ובתקשוב כדי לשפר את הצילומים שלנו ולהעבירם בקלות לכל קצוות תבל. וכן, אנחנו גם מתחילים לראות את הניצנים הראשונים של יכולת המצלמה להבין ולפענח את המשמעות של האור הנרשם על גבי חיישני התמונה. וביכולת זאת טמונה, כך נראה, המהפכה הטכנולוגית הבאה בתחום הצילום. מהפכה זו נקראת בשם המפחיד ״צילום חישובי״ (Computational Photography), היא מבוססת על תוכנה מתקדמת שמסוגלת לקלוט מידע מקורי באיכות לא אופטימלית ולהפוך אותו, באמצעים חישוביים למידע איכותי בהרבה והיא מסוגלת לאפיין את האור ולהפיק ממנו מידע רב ערך.
לאט לאט, אולי מבלי ששמנו לב לכך חדרה טכנולוגיה זו לחיינו ונמצאת כבר, ברמה מסויימת, בכל סמארטפון. כידוע מערכת המצלמה המובנית בסמארטפון איננה מן המשובחות ביותר משתי סיבות עיקריות: עלות וגודל. לכן נדרשת מערכת תוכנה שתשפר את איכות הצילומים שנוצרו ע״י החומרה הלא אופטימאלית ויגרמו לה ״ליצור״ צילומים שכאילו נוצרו ע״י חומרה יקרה בהרבה. הטכנופובים שביננו יצייצו מיד שזהו סופו של הצילום מאחר והתוכנה תוציא את הצלם מן המשוואה, אבל זה נאמר כבר הרבה פעמים בעבר ובינתיים לא ממש התממש…

עפ״י וויקיפדיה, צילום חישובי מתייחס לטכניקות צילום ועיבוד תמונה המתבססות על חישובים ספרתיים במקום על תהליכים אופטיים. צילום חישובי יכול לשפר את היכולות של מצלמה או להוסיף תכונות שלא היו קיימות כלל בצילום אנאלוגי או אף צילום דיגיטלי בסיסי  ולהפחית את העלות, הגודל והמשקל של רכיבי המצלמה. דוגמאות מוכרות לכך כוללות חישוב של פנורמות וצילומי HDR, בשני המקרים החישוב מאפשר להתגבר על היכולות המוגבלות של הרכיבים הפיסיים של המצלמה על מנת ליצור צילום משוכלל יותר. דוגמא פחות מוכרת היא הטכנולוגיה הנקראת Light Field המאפשרת הפקת מידע תלת מימדי (עומק) שאיננו קיים בצילום דו ממדי רגיל כדוגמת המצלמות של Lytro ואחרים. מידע זה מאפשר, לאחר הצילום, קביעה של עומק שדה סלקטיבי ללא תלות בצמצם הפיסי בו צולמה התמונה כמו גם הפקת דימויים תלת ממדיים.

ההגדרה למושג ״צילום חישובי״  כוללת כיום מספר נושאים כמו גרפיקה ממוחשבת, ראייה מוחשבת ואופטיקה חישובית. בנוסף יש לה צד מוכר ונפוץ יותר העוסק בעיבוד ממוחשב של צילום דו ממדי דיגיטלי הנתפס כיום כמובן מאליו ומאפשר, בין היתר הקטנה והגדלה של דימויים, דחיסת טווח בהירויות, ניהול צבע, דחיסה, ריטוש וסימון דיגיטלי ועוד. כן כלולים בתחום עיבוד התמונה הספרתי המוכר אפקטים ״אמנותיים״ באמצעות פילטרים למינהם.
דוגמא נוספת היא התחום הנקרא תאורה חישובית (Computational Illumination): צילום בתאורה נתונה ולאחר מכן עיבוד של הדימוי ליצירת דימוי חדש. בין היתר תחום זה כולל יצירת תאורה חדשה (כולל שילוב של מספר צילומים של אותו הנושא כאשר כל אחד צולם בתאורה אחרת), שיפור הדימוי, ביטול טשטוש (Image Deblurring) שאינו פעולת חידוד רגילה וגם איננה קשורה למערכת ייצוב פיסית, שינויים גיאומטריים, השלמת פרטים חסרים ועוד. גם טכניקת HDR משתייכת לתחום זה.
deblur4a

ביטול טשטוש הנובע מתנועת הנושא ו/או המצלמה בזמן החשיפה
מקור: http://www-rohan.sdsu.edu

אז מה יש לנו כיום?

כאשר אנו מצלמים במצלמה שלנו, ללא קשר לסוג המצלמה, קובץ ה-RAW שנוצר עובר שורה של כוונונים. לאחר פעולת ה- Demosaicing מופעלות פעולות להפחתת רעשים, חידוד, ביטול טשטוש ועוד פעולות בהתאם לבחירת הצלם. התוצאה היא קובץ JPEG. איכות תוצאות העיבוד עולה בהתמדה אולם יש גבול ליכולות של התוכנה הנוכחית. כל פעולה כנ״ל מבוצעת בד״כ ע״י טכנולוגיה עצמאית ונפרדת. כתוצאה מכך כל תוכנה בודקת אוסף שלם של פרמטרים לפני תחילת הפעולה וכמות המידע המשותפת בין הישומים השונים קטנה. מגבלה נוספת נובעת מאופיו הליניארי של התהליך: כל יישום מקבל את התוצאה של היישום הקודם וכתוצאה מכך שגיאות ורעשים מתווספים לדימוי בכל שלב ושלב. עם כל זאת, יש לומר עם יד על הלב שהתוצאות המתקבלות כיום מכל סוגי המצלמות (כמובן יש להביא בחשבון את מאפייני החיישנים והעדשות ) הן מרשימות ביותר. אולם בעתיד של כולנו נראים צילומים איכותיים אף יותר. מספר קבוצות מחקר ופיתוח בעולם עובדות קשה על הדור הבא של עיבוד התמונה וכבר ניתן לראות בשוק ניצנים ראשונים של מאמצים אלו.

ConventionalPipeline

איור המתאר את תהליך היצירה והעיבוד הנוכחיים של דימויים במצלמות דיגיטליות. מקור: Algolux.com

ומה צופן לנו העתיד?

כתבתי כבר בפוסט מס׳ 51 על הטכנולוגיה המענינת של Light:  מדובר בשילוב של מספר טכנולוגיות שונות: למצלמה 16 עדשות שונות באורכי מוקד שונים ולפני כל אחת מהן נמצא חיישן קטן. כך שלמעשה מדובר על מארז קומפקטי הכולל 16 מצלמות, 10 מהן מצלמות בבת אחת בעת לחיצה על כפתור המחשף. החידוש הנוסף הוא תוכנה חדשנית התופרת את 10 הצילומים ויוצרת קובץ בעל רזולוציה מירבית של 52 מגפיקסלים.
Light מציגה את ה- L16 כ״מצלמה המאפשרת שליטה ובקרה נרחבות כמו של DSLR עם הנוחות של סמארטפון״. ובנוסח אחר: ״L16 הינה המצלמה החישובית מרובת המיפתחים (Apertures) הראשונה המספקת איכות ויכולות של  DSLR במכשיר הניתן לנשיאה בכיס. זוהי מצלמה קטנה יותר, זולה יותר המספקת איכות תמונה טובה יותר מאשר כל מצלמה אחרת בתחום המחיר שלה״. שימו לב לביטוי ״מצלמה חישובית״, המעיד על כך שאיכות הדימוי המתקבל נובעת בחלקה הגדול מפעולה של תוכנה ולא מפעולה של חומרה.

home_07_hero

המצלמה החישובית של Light הכוללת 16 מצלמות במארז אחד. מקור: Light.com

גם מצלמת ה-Lightfield של  Lytro עשתה הרבה גלים בזמנו, עברה הסבה זריזה מדגם שהיה בגדר צעצוע לדגם ״מקצועי״ במחיר של $1300 שככל הידוע לי איננו מהוה להיט מכירות. נראה שהיכולת לשנות את עומק השדה לאחר הצילום אינו גורם איכות המושך, נכון להיום את רוב המשתמשים, ואילו ביצועי המצלמה רחוקים מלספק את הדרישות של צלמים מקצועיים.

C-LYTRO-ILLUM-NOV-2014_grandeLytro Illum  , מתוך אתר היצרן

דוגמא נוספת ל״מצלמות עתיד״ שלא כל כך הפכו בינתיים לכאלה הן מצלמות התוסף לסמראטפון כמו המצלמה של  DxO אותה סקרתי בפוסט מס׳ 35 וכן פתרונות דומים של Sony ושל  Olympus.

Lytro הכריזה לאחרונה על מצלמה חישובית בעלת יכולות מענינות: יצירת סרטים VR תוך התבססות על מומחיותם בתחום ה- Light Field וטכנולוגיות צילום חישובי נוספות. זוהי מערכת המיועדת לשוק המקצועי של הפקות הקולנוע והטלוויזיה, עלותה גבוהה מאד והיא כוללת גם שרת עוצמתי ויעודי לביצוע החישובים המורכבים הנדרשים. אולם מניסיון העבר ניתן לנבא כי בהמשך יהיה ניתן להבנות לפחות חלק מיכולות אלו גם בתוך אמצעים קטנים, פשוטים וזולים הרבה יותר. סמארטפון כבר אמרנו? בסרטון המדגים אל יכולות הטכנולוגיה ניתן לצפות כאן. בסקירה מקיפה של התחום המתפתח של הקולנוע מבוסס המציאות המדומה שהתפרסמה במוסף גלריה של עיתון הארץ אומר הבמאי והעתידן האמריקאי ברט לנארד: ״בתי הקולנוע המסורתיים יילכו וידחקו אל השוליים לטובת בתי קולנוע עתידניים שיציגו סרטי  VR״. כמו כן הוא אומר ש״הצילום כפי שאנו מכירים אותו ייעלם מן העולם כליל ויפנה את מקומו לטכנולוגיית שדה האור, הוא מעריך. ואילו זו, בזכות יכולתה להנציח מציאות באופן הדומה מאוד לצילום, תאפשר ליצור מציאות מדומה שתיצור תחושה אמיתית מאוד, ממש כמו בסרטים מצולמים. המראה שלה יהיה ריאליסטי לחלוטין, כמו עולם מצולם ותלת-ממדי ב- 360 מעלות, אבל היא תהיה ממוחשבת, בדיוק כמו אנימציה בתלת ממד ולכן תאפשר לצופים לנוע בתוכה בחופשיות״.

Lytro-Immerge-professional-lightfield-solution-for-cinematic-VR-camera

מצלמה מדגם Lytro Immerse המיועדת, כדברי היצרן: For the next generation of immersive storytelling

מבין החברות הרבות העוסקות בתחום ה- VR בולטת Facebook, שרכשה לפני כשנתיים (במחיר של כשני מיליארד דולר) את חב׳ Oculus, שהמוצר העיקרי שלה, משקפי VR מדגם Rift אמור לצאת לשוק במחיר של $600 החודש. כמו כן הכריזה Facebook על הקמת צוות מחקר ופיתוח בתחום ה- VR החברתי.

בחלק ב של פוסט זה אדון במערכת צילום כפולת מצלמות Dual Camera, במערכת החישובית של Algolux, חברה קנדית המפתחת ״מנוע״ חישובי יעודי למצלמות עתידיות ובמצלמה השטוחה FlatCam המפותחת באוניברסיטת Rice.