Reisefotografie verbessern mit Computational Photography

Von Flocu

Beim Reisen ist es wichtig, dass die Kamera leicht, unauffällig und nicht zu teuer ist. Computational Photography kann aus kleinen, leichten Kameras mehr heraus holen.

Balloon Fiesta in Albuquerque, New Mexico - In Camera HDR

Reisekameras und ihre Nachteile

Ich empfehle die 300 Gramm schweren, super kleinen Profi-Kompaktkameras als perfekte Reisekamera, also Sony RX100 I-IV oder Canon G7X / G9X.

Eine schwere, auffällige und teuer aussehende Kamera ist einfach zu unpraktisch auf Reisen und Du hast sie oft nicht dabei, wenn Du sie brauchst.

Die aktuelle Profi-Kompaktkamera-Generation braucht sich auch bei der Bildqualität nicht mehr zu verstecken.

Aber so viel die kleinen Sony 1-Zoll Sensoren auch leisten, sie können keine Wunder vollbringen. Du musst bei kleinen Sensoren Abstriche machen bei:

  • Rauschverhalten
  • Dynamikbereich
  • selektiver Tiefenschärfe
  • Auflösung

Wegen dem fixen Objektiv fehlen außerdem:

  • Weitwinkelbereich
  • Telezoom
  • Filter

Weil Du wahrscheinlich kein Stativ dabei hast, gibt es Probleme mit:

  • Langzeitbelichtungen
  • Landschaftsfotos
  • Nachtaufnahmen

Die gute Nachricht ist, dass es für fast alle diese Nachteile Workarounds gibt, dank Computational Photography.

Du brauchst wahrscheinlich weder eine große Kamera, noch ein Stativ, noch Filter.

Burg in Gonder, Äthiopien - HDR Panorama

Was ist Computational Photography?

Computational Photography bedeutet einfach nur computergestützte Fotografie. Jede Digitalkamera nutzt bei jedem Bild Computational Photography, sonst wären Digitalbilder gar nicht möglich.

Aber Computational Photography kann viel mehr als Digitalbilder nur zu ermöglichen. Durch Algorithmen lassen sich Bilder weit über das hinaus optimieren, was mit analogen Fotos möglich wäre.

Computational Photography umfasst typische Manipulationen in der Nachbearbeitung und vieles davon steckt auch schon in modernen Digitalkameras:

  • Schärfen
  • Weissabgleich
  • Rauschreduktion
  • Verzerrungskorrektur
  • Belichtungskorrektur
  • Selektiv aufhellen (DRO, Active D, Auto Lighting)

Wenn Du JPEG schiesst, macht eine moderne Kamera das alles vollautomatisch mit jedem einzelnen Bild. Wenn Du RAW schiesst, machst Du es mit Software wie Lightroom oder Darktable in der Nachbearbeitung.

Natürlich gibt es noch viel mehr Möglichkeiten, z.B. Heilen, Klonen oder Liquid Rescale. Viele Single Shot Techniken werden schon gar nicht mehr als Computational Photography bezeichnet, so allgegenwärtig sind sie.

Das ist wie in der Philosophie: Wenn ein Philosoph etwas Nützliches entdeckt, heißt es plötzlich nicht mehr Philosophie sondern Mathematik oder Physik oder Psychologie und alle Welt fragt sich, wozu man Philosophen braucht ;)

See - links: normal - rechts: Median Stack

Multi-Shot Techniken als nächste Stufe

Noch mächtiger wird Computational Photography mit Multi-Shot-Techniken, d.h. Du machst mehrere Aufnahmen vom gleichen Motiv, teilweise mit unterschiedlichen Kamera-Einstellungen und/oder -Blickwinkeln.

Diese Multi-Shot-Bilder lassen sich auf verschiedene Arten in ein finales Bild zusammenrechnen. Teilweise wären die entstehenden Bilder gar nicht als Single-Shot möglich, z.B. Panoramas oder HDR-Aufnahmen.

Wenn Du Dir überhaupt nicht vorstellen kannst, wovon ich rede, schau Dir einmal dieses 10-minütige Video von Tony Northrup an, das 2 gängige Multi-Shot-Techniken vorstellt (Panorama & Median Blending)

Nützliche Multi-Shot-Techniken

Ein paar nützliche Multi-Shot-Techniken, die Du mit aktueller Software problemlos einsetzen kannst, mit weiterführenden Links:

Du brauchst für keine dieser Techniken teure Software, das geht wie bei den Single Shot Techniken alles umsonst mit freier Software, z.B. Gimp, Imagemagick, Hugin, ICE.

Nützlich heißt nicht zwangsläufig praktisch. HDR lässt sich weitestgehend automatisieren, aber andere Techniken lohnen sich wegen dem Zeitaufwand nur bei besonderen Motiven.

Ledrosee, Italien - HDR Panorama

Zukunft von Computational Photography

Der Trend ist, immer mehr analoge Bestandteile durch Berechnung zu ersetzen. Es gibt als Extremfall bereits Kamera-Prototypen ganz ohne Objektiv. Die Aufgaben der Optik werden vom Computer übernommen und es muss z.B. nicht mehr fokussiert werden, wie bei einem Objektiv.

Das ist nicht nur Zukunftsmusik. Auch heute schon ist es möglich günstigere Objektive zu verwenden, weil sich Verzeichnung, Vignettierung und Aberrationen bereits ganz einfach herausrechnen lassen. Besonders Sony setzt darauf bei manchen E-Mount-Objektiven.

Für mehr Zukunftsmusik bietet das Georgia Institute of Technology bald ein Computational Photography MOOC an. Leider bisher ohne Ankündigung des Datums.

Computational Camera - Courtesy: Light (http://light.co/)

Computational Cameras

Eine 2016 bevorstehende (R)evolution, ist eine „Computational Camera“, die Light L16. Statt einem teuren Objektiv und einem großen Sensor, setzt die Firma Light auf 16 günstige Objektive und 16 kleine Sensoren, ungefähr so wie in der Radio-Astronomie. Das Endbild wird aus den 16 Einzelbildern berechnet.

Das bietet enorme Vorteile, vor allem was Größe und Gewicht angeht. Die Light L16 ist nicht größer als ein Smartphone. Sie kostet aber mit €2.000 so viel, wie eine gute Systemkamera oder DSLR und soll auch mindestens ebenso gute Bilder machen.

Die Light L16 soll Ende 2016 auf den Markt kommen und ist für Early Adopter vorbestellbar. Ich bin super gespannt auf die Tests, aber warte lieber die 2. Generation ab.

Das einstündige Einführungs-Video von Light erklärt nicht nur die Kamera L16, sondern allgemein den aktuellen Stand der Technologie. Es ist das beste mir bekannte Grundlagenvideo zu aktuellen Kamera-Hardware Innovationen und Computational Photography.

Reisefotografie im flocblog

Nach den vielen Artikeln zur Reisekamera-Kaufberatung, wird es 2016 im flocblog einige Tutorials zur Computational Photography in Bezug auf die Reisefotografie geben.

Ich werde vor allem nützliche Multi-Shot-Techniken vorstellen, also von Panorama über HDR bis Median Blending immer mit Blick auf Automatisierung. Natürlich wird nur freie Software verwendet.

Wenn Du nicht bis auf das erste Tutorial im Januar warten möchtest, schau Dir schon einmal die Links oben bei den Multi-Shot-Techniken durch.

Blogbühne

Damit fällt es leicht die 5 Fragen in der Fotografie-Blogbühne 2016 zu beantworten:

  1. Ich blogge, weil ich zum Reisen und zur Reisefotografie inspirieren und informieren möchte.
  2. Meine Fotos zeichnen sich aus, dadurch dass ich für 95% meiner Bilder eine 300g Profi-Kompaktkamera verwende, die ich immer dabei habe.
  3. Den größten Schritt in meiner fotografischen Entwicklung, habe ich durch Langzeitreisen gemacht.
  4. Meine fotografischen Fähigkeiten möchte ich vor allem im Bereich Reisefotografie weiter voranbringen
  5. Dieses fotografische Projekt werde ich im Jahr 2016 umsetzen: Tutorials zu Multi-Shot-Techniken mit freier Software schreiben

Wat Dhammamongkol in Bangkok, Thailand - HDR Panorama

Blogbühne-Foto

Mein Foto für die Blogbühne ist vom zweitgrößten Wasserfall Afrikas während der Regenzeit, dem Blauen Nil Fall bei Bahir Dar, Äthiopien, geschossen mit der Canon G7X, aus der Hand.

Das Bild ist eine Komposition aus einem Einzelbild für die Personen und einem Median Stack mit 13 Bildern für den Wasserfall, zusammengesetzt mit Imagemagick. (30-40 Bilder wären für den Wasserfall-Effekt besser gewesen)

Der Himmel war im rechten Bildteil überbelichtet und wurde mit dem „Darla Blue Sky“ Plugin für Gimp korrigiert. Eine störende Person in der Ecke links unten wurde mit Gimps „Heal Selection“ entfernt.

Ich denke das Bild steht gut für Computational Photography und für ein Backpacker Reiseblog.

Blauer Nil Fall, Äthiopien - Median Stack

Was denkst Du über Computational Photography und Computational Cameras?

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