RAWは、写真の編集に戻る予定がある場合にのみ使用してください。ファイルのサイズははるかに大きくなりますが、これにより、カメラのデフォルトの画像処理をバイパスして、写真の完全な露出と色の設定を微調整できます。

画像をJPEGに保存すると、画像データが削除されて圧縮されますが、画像をFacebookにアップロードしたり、ギャラリーで簡単にスナップしたりする場合は、これで十分です。

手ぶれ補正

OIS

OISは、露出中のカメラのわずかな動きを補正します。一般的には、フローティングレンズ、ジャイロスコープ、小型モーターを使用します。これらの要素は、カメラの揺れに対抗するためにレンズをごくわずかに動かすマイクロコントローラーによって制御されます。カメラが右に動いた場合、レンズは左に動きます。

これは、すべての安定化がソフトウェアではなく機械的に行われているという事実のため、最良のオプションです。つまり、プロセスで品質が失われることはありません。

EIS

電子画像安定化は、ソフトウェアを介して機能します。基本的に、EISが行うことは、ビデオをチャンクに分割し、前のフレームと比較することです。次に、フレーム内の動きが自然な揺れであるか不要な揺れであるかを判断し、修正します。

EISは通常、補正を適用するためにコンテンツの端からのスペースが必要なため、品質を低下させます。ただし、ここ数年で改善されています。スマートフォンEISは通常、ジャイロスコープと加速度計を利用して、精度を高め、品質の損失を減らします。

オートフォーカス

スマートフォンカメラは通常、デュアルピクセル、位相検出、コントラスト検出の3種類のオートフォーカスシステムを使用します。最悪のものから最高のものまで順番に説明します。

コントラスト検出オートフォーカス

これは3つの中で最も古いもので、エリア間のコントラストを測定することで機能します。エッジがよりシャープになるため、フォーカスされた領域のコントラストが高くなるという考え方です。エリアが特定のコントラストに達すると、カメラはそのエリアに焦点が合っていると見なします。

位相検出オートフォーカス

「位相」とは、特定のポイントからの光線がレンズの反対側に等しい強度で当たることを意味します。つまり、「位相が一致」します。位相検出オートフォーカスは、センサーのフォトダイオードを使用して位相差を測定します。次に、レンズのフォーカシング要素を動かして、画像に焦点を合わせます。

デュアルピクセルオートフォーカス

これは、利用可能な最高のオートフォーカステクノロジーの1つです。デュアルピクセルオートフォーカスは位相検出に似ていますが、センサー全体でより多くのフォーカスポイントを使用します。専用ピクセルに焦点を合わせる代わりに、各ピクセルは、レンズを移動する場所を計算するために微妙な位相差を比較できる2つのフォトダイオードで構成されています。

HDR

HDRは、フレーム全体でバランスの取れた露出を実現します。これは、異なるシャッタースピードで複数の画像を撮影することによって行われます。アイデアは、各写真が異なる光レベルで露出することです。この画像の集合体は、その後、マージされて、明るい部分と暗い部分の両方でより多くの情報を持つ単一の写真になります。

ピクセルビニング

ピクセルビニングは、4つのピクセルのデータを1つに結合するプロセスです。したがって、0.9ミクロンの小さなピクセルを備えたカメラセンサーは、ピクセルビニングショットを撮るときに1.8ミクロンピクセルに相当する結果を生成します。この手法は、主にスマートフォンで使用されています。スマートフォンでは、サイズの制限により、より小さなセンサーを使用する必要があります。

この手法の最大の欠点は、ピクセルでビニングされたショットを撮るときに、解像度が事実上4に分割されることです。つまり、48MPカメラでのビニングショットは実際には12MPですが、16MPカメラでのビニングショットはわずか4メガピクセルです。

スマートフォン写真のポートレートモード

ポートレートモードは、人工的なボケ（ボーケー）スマートフォンによって生成される効果。ボケは、写真の被写体に焦点を合わせ、背景の焦点を外す写真効果です。ポートレートモードを使用してボケ効果を作成することで、よりプロフェッショナルに見えるダイナミックな写真を撮ることができます。

ナイトモード

ナイトモード（ダークナイト、ナイトスケープ、またはメーカーが呼ぶもの）は人工知能を使用して、撮影しようとしているシーンを分析します。電話は、光、電話の動き、キャプチャされるオブジェクトの動きなど、複数の要因を考慮します。その後、デバイスは一連の画像をさまざまな露出レベルで撮影し、ブラケットを使用してそれらをまとめ、できるだけ多くの詳細を1つの画像に引き出します。

もちろん、舞台裏ではさらに多くのことが行われています。携帯電話はホワイトバランス、色、その他の要素も測定する必要があります。これは通常、ほとんどの人が完全に理解していない派手なアルゴリズムで行われます。

超解像

超解像とは、複数の低解像度のショットを撮影して処理することにより、高解像度の画像を生成する方法です。複数の低解像度のショットを撮影し、各画像でこれらのポイントを比較することで、高解像度の固体画像の基盤が得られます。本質的に起こっているのは、これらの点の間にわずかな違いがあり、アルゴリズムまたは機械学習技術がこれらの違いを使用してギャップを埋め、追加の詳細を作成できることです。

計算写真

写真ではサイズが重要です。スマートフォンのセンサーとレンズはそれほど大きくなっていないため、スマートフォンのメーカーは、より多くのものを活用する方法を見つける必要があります。計算写真の時代を入力してください。

簡単に言えば、これはソフトウェアと複雑なアルゴリズムの助けによる画像の改善を指します。計算写真の例としては、AI拡張、ナイトモード、ピクセルビニング、ポートレートモード、HDRなどがあります。

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