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Google Pixel 4 夜拍真的非常漂亮,只能用「驚人」二個字來形容,或許你已經略有聽過一個觀念「Computational Photography 計算攝影」,他並非採用單純的透過長曝光方式來獲一次曝光的作品,而是計算、多張拍攝、留下菁華的部分,捨棄不需要的雜訊燥點,這項技術我認為突破了我們傳統數位攝影下長曝光、高感光的限制,本篇文章來簡談這觀念,以及做一點實拍來證明

 

= 先來看實拍 =

圖01.(Flickr 原圖參考 – 夜視模式大圖 / 全自動模式大圖)

這二張照片,是採用 Google Pixel 4 XL 「手持」方式所拍攝的夜景照片,差別的是左手邊採用相機內建的「夜視」模式所拍攝,右手邊則是全自動的方式拍攝,二者的落差非常的大,即使不放看照片細節我們仍能感受得到。

光是從二張照片的縮圖,就能看得出如此的差別,那麼,如果我們 100% 放大、裁切比較的話會是如何?

 

圖02

 

圖03

 

圖04

我們將照片 1:1 的方式放大後加以裁切,我們看出更大的差異,採用「夜視」模式拍出來的照片,天空中的「熱噪點」以及山頭上的森林細節,比起全自動拍攝時更來的優秀,不但熱噪點減少許多,同時照片暗部區域也更鮮明一點。

 

圖05

皆是採用 Google Pixel 4 XL 拍攝,會有如此大的差別,在完全不懂攝影的情況下,採用「夜視模式」也能獲得一張「精緻、漂亮」的夜景照片,帶來全新的攝影體驗,再也不用擔心拍不出自己滿意的作品。

 

圖06 (Flickr 原圖參考 – 夜視模式大圖 / 全自動模式大圖)

同樣的我們再做一組例子測試,這一組並沒有前組「那麼嚴苛」,這組則是我們常見的夜間攝影主題,也許這一組對比「看起來」沒有差那麼多,但如果我們同樣的裁切、比較細節呢?

 

圖07

我們先來看「較為明亮」的區域,較明亮的區域雖然落差不明顯,但可以看得到岸邊牆面的細節,全自動模式下已經紋路看不清楚。

 

圖08

接著我們看較暗的區域表現,最明顯的就是「熱燥點」的部分,由於夜間攝影,全自動拍攝下,相機通常會使用「較高的 ISO」,換來更充足的曝光,但也因此產生更多的噪點後遺症,但若採用「夜視模式」下的表現非常好,換來更乾淨的照片品質

 

= 夜視模式原理簡介 =

圖09

我們回到第一個例子,來思考「夜視模式」為何得出這麼漂亮的細照片? 無論是從「縮圖」或是「100% 裁切比較」,任何人都看得出來「夜視模式」照片細節讓我們非常滿意。

 

圖10

我們從曝光參數來看,就「帳面上」的資料來看,採用夜視模式經過計算上,比起全自動模式差不多是 6.5 級左右的曝光 (也就是夜視模式約為全自動模式 6.5 倍的曝光量),也因為 ISO 運用的較低,在熱噪點上也較少,這也蠻符合我們的對於數位攝影的理解。

但,並不只是如此,採 Google Pixel 4 XL 夜視模式並非單純的透過「降低 ISO、減緩快門速度」就能達到如此成果,背後還有一項非常強大的運算技術 – Computational Photography 計算攝影,加以運算的成果。

 

.熱噪點的克服

COMPUTATIONAL PHOTOGRAPHY

圖11

我們先來回到「熱噪點 Hot Pixels」的問題。 熱噪點 Hot Pixels 的產生簡單來說,是在「一次性曝光」下,固定的光圈大小、曝光時間限制下,當我們要提昇曝光量,過去、現在的做法,是將 ISO 值提昇,在相鄰相信之間的「暗電流」以及熱能,都會產生這種粒十分明顯的雜質,我們一般稱為「熱噪點 Hot Pixels」。

 

COMPUTATIONAL PHOTOGRAPHY

圖12

熱噪點Hot Pixels 是無可避免的事,同時也是數位相機設計、挑戰的「瓶頸」,單眼相機可以透過更換更的光圈鏡頭,以增加進光量,但仍舊無可避免對快門速度當下的需求 (如要穩定畫面,又無三腳架,曝光時間無法太慢,否則將會產生模糊)

一但曝光不足,也只能透過提昇 ISO 值來解決曝光量問題,依舊回到面對熱噪點 Hot Pixels 產生之困境,這點無關感光元件片幅大小都會遇上,只是較大片幅感光元件,對於熱噪點的產生、控制上會更好一些。

 

圖13

Google 在展示「Live HDR+」表示,為了要克服動態範圍問題,採用了「多張照片連拍」,得到多張素材照片加以計算、疊合,得以獲得一張更自的 HDR 高動態範圍照片,這方面的應用,在前一篇文章介紹「Google 雙重曝光控制」裡頭,已經有了清楚的應用介紹。

 

COMPUTATIONAL PHOTOGRAPHY

圖14

在夜景表現上,也採用相同的技術原理概念,採用多張照片連拍,透過同一場景,不同張照片相鄰相素,找出不應存在的熱噪點Hot Pixels,辨識出來該像素後加以捨棄,如此一來就能有效的「消除熱噪點Hot Pixels」,進而保留應該存在的像素資訊。

 

COMPUTATIONAL PHOTOGRAPHY

圖15

但是….,我所測試的例子,是「手持未使用腳架」的方式拍照,這樣子一定會產生「晃動、偏移」,連拍多張照片下有辦法「正確對齊、加以疊合計算」嗎?  這就是 Google Pixel 聰明利害的地方,會加以計算、對齊,儘管無法完全、完美的對齊,但終究最後的結果依然會比全自動拍攝下來的優秀。

這跟傳統的「降燥」觀念上有一些不同,現在數位相機上的降噪也好,或是如 Lightroom 的「除噪」都是針對「單一照片進行計算」,很難區分出「哪些顆粒是現場存在」或是「哪些是不應產生的熱噪點 Hot Pixels」,最後的結果很可能把現場該有的資訊一同抹除,產生油畫感。

 

.天文攝影

COMPUTATIONAL PHOTOGRAPHY

圖16.(Flickr 原圖參考)

什麼樣的主題更加極端 – 要求更高的 ISO 值才能完成? 星空攝影就是最重要又好理解的攝影主題,星空攝影最大罩門 – 快門速度無法太快,否則將會拍出托曳的「星軌」,同時在光圈固定最大下 (無論你更換多大光圈鏡頭,都有極限),勢必仰賴高 ISO 以提昇曝光量,但又會產生熱噪點問題 (無關片幅大小,都會遇上的問題)

這種主題所遇上的困境,在 Google Pixel 4 軟、硬體配合上,獲得一個有效的解決方式,透過最高每張照片曝光 16 秒,連續拍攝 15 張後加以「疊合運算處理」,處理時間最大 4 分鐘,儘管這 15 張照片仍會產生熱噪點,透過計算「移除不良像素資訊」,以得到一張清晰、乾淨的星空照片,上圖這一張照片就是

 

COMPUTATIONAL PHOTOGRAPHY

圖17

我們將照片 1:1 的方式裁切放大來檢視,確實表現非常「驚人」,不但星星非常明亮,同時我們留意熱噪點 Hot Pixel 也非常低,畫面非常乾淨,確實很難想像這是一隻「手機相機」所得到的結果。

 

= 更傑出的結果 =

到這裡,我們可以對 Computational Photography 有了概念上的理解,透過多張拍攝,疊圖、計算以突破單一照片「長曝光、高感光熱噪點產生」的攝影限制,那麼我們進一步的來討論一個變數,皆是採用「夜視模式」,手持攝影與採用搭配三腳架拍攝,有無不同的差別?

 

圖18.(Flickr 原圖參考 – / / )

我測試這三張照片,自左而右分別為「夜視模式 – 使用腳架」「夜視模式 – 手持」,以及「全自動 – 手持」拍出這三張照片,並且裁切照片細節來比較差別。

 

COMPUTATIONAL PHOTOGRAPHY

圖19

並不意外的,全自動模式決定是三組裡面最差的一組,而我們從上圖 19 ,也約略看得出來,同是夜視模式下,使用三腳架的細節,似乎比手持模式再優秀一點。

 

COMPUTATIONAL PHOTOGRAPHY

圖20

我們再單獨夜視模式,並且「再放大」比較,我們可以發現,同是夜視模式,採用三腳架配合使用,獲的細節比手持下更加漂亮,不但熱噪點更少,同時曝光也更細膩一點

前面有提到,手持拍攝會有些許晃動、位移,Google Pixel 依舊會去計算、對齊,雖無法完美對齊,但也能得到不錯的結果,而在這例子中更加證明,若搭配三腳架拍攝結果,減少了因為位移造成演算上的困難,將有更出色的照片。

 

圖21.(Flickr 原圖參考 – / / )

同樣的,我再找另一組「更暗」的場合,比起前面夜景,缺乏更多的燈光下,看看這三組照片是否有明顯的落差。

 

圖22

在這個例子上更是明顯,使用「夜視模式」,並且搭配三腳架,獲得的效果明顯得比「夜視 – 手持」來的銳利不少,更不用說全自動手持下的表現這如此巨大的差別。

 

圖23

經過幾組測試,確實搭配三腳架的使用,夜視模式下的作品會更加出色,如果可以的話,建議仍是搭配三腳架拍攝,會獲得更傑出品質照片。

 

圖24

不過,以 Google Pixel 4 XL 來說,當使用三腳架,並且使用夜視模式,會自動偵則,會自動開啟「天文攝影模式」,這時曝光時間會自動來到 2-4 分鐘不等,我自己曾遇過在完全不更動相機任何畫面,曝光有時 2.5 分、3-4 分鐘不等,這點我們實拍上無法控制。

 

= 極光攝影 =

極光樣貌影片

除了「星空攝影」外,另一個難以拍攝的就是「極光攝影」,極光攝影與星空攝影更「極端」一些,由於極光在空中是會不斷的漂動,不像星空攝影能保持在一定秒數帶不會發生「星軌」的現象 (Google 官方實驗結果表示,單一張照片不超過 16 秒即可),所以我們無法「上腳架、採用夜視模式」來拍照。

 

圖25.(Flickr 原圖參考)

極光攝影最難拍攝的,並非是「長曝光」就能解決的問題,主要極光會在空中飄動,長曝光會造成極光的姿態變得十分模糊,並不好看,所以拍攝要訣是 – 不能太久的快門,才有辦法拍出極光當下看到的樣子。

 

圖26.(Flickr 原圖參考)

至於「幾秒」才可以? 老實說沒有標準答案,因為極光時時刻刻都在改變形狀、速度,一會飄的非常快、一會又安靜沉穩的停留在空中,並不如星空攝影可以計算、預測,所以此情況下,我們無法搭配三腳架,用「星空攝影模式」進行長達 2-4 分鐘不等的長曝光來完成,只能手持方式,並且搭配「夜視模式」,以獲得更好的成果。

 

圖27.(Flickr 原圖參考)

當然,你可以使用「專業手動模式」,自己調整快門、感光度的操作來完成,雖然我手邊當下無法做個對照組 – 傳統攝影手動曝光模式 V.S. 計算攝影夜視模式,二者之間落差,但我可以推測,前者表現不會比較好,還是會面對長曝光、高 ISO 攝影條件下,所帶來熱噪點 Hot Pixel 的問題,單就這點來說,採用 Computational Photography 攝影技術下,仍然有非常多的優勢。

 

圖28.(Flickr 原圖參考)

雖然我覺得,Computational Photography 最後計算出來的照片 (數張短曝光照片加以疊合計算) ,仍與「長曝光」下的作品,極光的「形態」還是不一樣,因為我們無法得知 Computational Photography 每一張照片是用多少曝光時間完成,以及又是如何演算「截長補短」產生這樣子作品,但至少..,我們面對這情況,在手邊無專業相機、技術不夠熟練限制下,我們可以不用那麼精準的要求「如實還原現場」,只要不要落差太多,或是不要完全拍不出來、不要模糊、不要曝光不足就好。

 

圖29.(Flickr 原圖參考)

到這裡,我想已經對 Google Pixel 4 XL 的「夜視模式」已經有不少的說明,以及用實拍、實例證明 Google 所宣稱的技術是否有達到如此效果,雖然非常讓我驚豔也很滿意,但仍有不少可以進步的空間,像是可以依不同主題選場景、細節再好一些等設定,這些都是未來可以期許進步的地方。