Negli ultimi decenni, la fotografia ha vissuto una rivoluzione straordinaria, passando dalla pellicola al digitale e, più recentemente, alla fotografia computazionale. Questo termine si riferisce a un insieme di tecniche che sfruttano algoritmi avanzati, intelligenza artificiale (AI) e hardware specializzato per creare immagini che spesso superano le capacità tradizionali della fotografia
Cos’è la Fotografia Computazionale?
La fotografia computazionale combina sensori fotografici con software avanzato per elaborare le immagini. Non si limita a catturare ciò che il sensore vede, ma analizza, migliora e, in alcuni casi, crea basandosi su dati algoritmici.
Processi di Machine Learning e AI correggono distorsioni, rumore e aberrazioni cromatiche. Utilizzando tecniche come HDR (High Dynamic Range) e Focus Stacking creano immagini con una gamma dinamica e una profondità di campo “ricalcolata” dalle potenti CPU, ormai presenti su molti apparecchi fotografici.
Elementi come Bokeh artificiale o simulazioni di condizioni di illuminazione sono creati digitalmente.
Storia e Origini
L’idea di utilizzare algoritmi per migliorare la fotografia risale agli anni ’70, con i primi esperimenti della NASA per elaborare foto satellitari. Tuttavia, è solo con l’avvento degli smartphone, come l’iPhone e i dispositivi Android, che la fotografia computazionale ha raggiunto il grande pubblico.
Gli smartphone, grazie a sensori piccoli ma potenti, processori sempre più avanzati e software di imaging integrati nei sistemi operativi, sono stati gli elementi determinanti per lo sviluppo della fotografia computazionale.
Le principali tecniche sono:
L’HDR avanzato, sempre più utilizzato, che combina più esposizioni per creare una foto con dettagli sia nelle ombre che nelle alte luci. Analizza le scene in tempo reale e applica ottimizzazioni più sofisticate rispetto agli approcci tradizionali.
I ritratti con sfondi sfocati, un tempo ottenibili solo con obiettivi costosi e grandi aperture, sono ora realizzabili grazie a tecniche computazionali. L’algoritmo identifica i soggetti e applica una sfocatura selettiva per simulare il bokeh.
Nella fotografia notturna tecniche come il multi-frame noise reduction (MFNR) sovrappongono più scatti per ridurre il rumore e migliorare i dettagli in condizioni di scarsa illuminazione.
La “Deep Fusion” introdotta da Apple, mette insieme più esposizioni utilizzando reti neurali per migliorare la nitidezza, la texture e i dettagli.
Zoom Ibrido e Super-Resolution combinando dati da più fotocamere e pixel adiacenti, ottengono scatti ad alta risoluzione anche utilizzando sensori piccoli.
La fotografia computazionale non è solo una questione tecnica, ha ridefinito il concetto stesso di estetica fotografica. Le immagini, che vediamo un istante dopo lo scatto, sono il risultato di elaborazioni quasi in tempo reale e si discostano sempre di più dalla realtà osservata. Un divorzio definitivo tra “verità” e fotografia. In questo contesto ci si chiede se ha più senso parlare di fotografia o se, invece, si deve genericamente parlare di “digital imaging”; una categoria in cui si vanno a fondere tutte le rappresentazioni “figlie” dei sensori e dei pixel. Fotografia, video, grafica, illustrazione unite dalla loro origine comune e dalla loro capacità di mostrare, in modo del tutto soggettivo, il mondo che ci circonda e quello frutto della nostra fantasia e creatività.
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