Tamil
கேமரா மாட்யூல்களில் ஆட்டோ வெள்ளை சமநிலை: இது எப்படி வேலை செய்கிறது
09.11 துருக
Have you ever taken a photo indoors under incandescent lights only to find it washed out in sickly yellow tones? Or snapped a sunset shot that looked more blue than warm? Chances are, your camera’s auto white balance (AWB) was working overtime to fix these issues—or struggling to keep up. For anyone using devices with camera modules—from smartphones and action cameras to security cams and drones—AWB is an invisible hero that ensures colors look true to life. But how exactly does this technology work, and why does it sometimes fall short? Let’s dive into the science, components, and real-world impact of auto white balance inகேமரா மாடுல்கள்I'm sorry, but there is no text provided for translation. Please provide the text you would like me to translate into Tamil.
என்னது ஆட்டோ வெள்ளை சமநிலை, மற்றும் இது ஏன் முக்கியம்?
அதன் மையத்தில், வெள்ளை சமநிலை (WB) என்பது வெவ்வேறு ஒளி மூலங்களால் ஏற்படும் நிற மாற்றங்களை சரிசெய்யும் கேமராவின் வழி. எங்கள் கண்கள் மாறுபட்ட ஒளி வெப்பநிலைகளுக்கு இயற்கையாகவே சரிசெய்யப்படுகின்றன, எனவே வெள்ளை காகிதம் வெள்ளையாகவே தெரிகிறது, நாம் சூரிய ஒளியில், பிளாஸென்ட் விளக்குகளில், அல்லது மெழுகுவர்த்தியில் இருக்கிறோமா என்பதற்குப் பொருட்படுத்தாமல். ஆனால் கேமராக்கள், வெள்ளையை சரியாக "காண" தெளிவான வழிகாட்டுதலுக்கு தேவைப்படுகிறது - அங்கு WB உதவுகிறது.
ஆட்டோ வெள்ளை சமநிலை இதை ஒரு படியாக முன்னேற்றுகிறது: கையேடு உள்ளீட்டை (எ.கா., "நாள் வெளிச்சம்" அல்லது "தங்கம்" முறைமைகளை தேர்ந்தெடுப்பது) தேவைப்படாமல், கேமரா மாடல் காட்சியின் ஒளியை தானாகவே பகுப்பாய்வு செய்கிறது, அதன் நிற வெப்பநிலையை கணக்கிடுகிறது, மற்றும் படத்தை நிறக் கசப்புகளை சமநிலைப்படுத்த adjusts. இது பயனர் அனுபவத்திற்கு முக்கியமானது—சில சமயம், ஸ்மார்ட்போன்கள் போன்ற நுகர்வோர் சாதனங்களில், பெரும்பாலான பயனர்கள் கையேடு அமைப்புகளை மாற்றுவதற்கு நேரம் அல்லது திறமை இல்லாமல் இருக்கிறார்கள். பாதுகாப்பு அல்லது வாகனத்துறைகள் (டாஷ்கேம்கள்) போன்ற தொழில்களுக்கு, துல்லியமான AWB முக்கியமான விவரங்களை (எ.கா., ஒரு உரிமம் பலகை அல்லது ஒரு நடைபாதையின் உடை) ஒளி நிலைகளுக்கு மாறுபட்டதாக அடையாளம் காண்பதற்கு உறுதி செய்கிறது.
தானியங்கி வெள்ளை சமநிலையின் அறிவியல்: நிற வெப்பநிலை மற்றும் RGB சமநிலை
AWB-ஐ புரிந்துகொள்ள, முதலில் இரண்டு முக்கிய கருத்துகளைப் புரிந்துகொள்ள வேண்டும்: நிற வெப்பநிலை மற்றும் RGB சமநிலை.
1. நிற வெப்பநிலை: ஒளியின் “வெப்பம்” அளவீடு
ஒளி வெறும் பிரகாசமாக அல்லது மங்கையாக இல்லை—அது கெல்வின் (K) என்ற அளவீட்டில் அளவிடப்படும் ஒரு நிற “உஷ்ணம்” உள்ளது. குறைந்த கெல்வின் மதிப்புகள் வெப்பமான, சிவப்பு-மஞ்சள் ஒளிக்கு ஏற்புடையவை (எ.கா., 1,800K இல் மெழுகுவர்த்தி ஒளி அல்லது 2,700K இல் இன்கண்டசென்ட் விளக்குகள்), அதே சமயம் உயர்ந்த மதிப்புகள் குளிர்ந்த, நீலமான ஒளியை குறிக்கின்றன (எ.கா., 6,500K இல் மேகமூட்டம் கொண்ட வானம் அல்லது 10,000K இல் LED வளர்ச்சி விளக்குகள்).
ஒரு கேமரா மாடுலின் சென்சார் சிவப்பு, பச்சை மற்றும் நீலம் (RGB) அலைநீளங்களின் கலவையாக ஒளியை பிடிக்கிறது. ஒளி சூடான போது (குறைந்த-K), சென்சார் அதிகமாக சிவப்பு/மஞ்சள் அலைநீளங்களை கண்டறிகிறது; குளிர்ந்த போது (உயர்ந்த-K), இது அதிகமாக நீலத்தைப் பிடிக்கிறது. WB திருத்தம் இல்லாமல், இந்த சமநிலைகள் "வெள்ளை" நிறம் நிறமூட்டமாக தோன்றச் செய்கின்றன - மற்றும் மற்ற அனைத்து நிறங்களும் அதற்கேற்ப மாறுகின்றன.
2. RGB சமநிலை: AWB திருத்தக் கருவி
ஆட்டோ வெள்ளை சமநிலையின் வேலை, வெள்ளை பொருட்களை சீரானதாகக் காட்ட RGB சேனல்களின் பெறுமதியை (உணர்வு) சரிசெய்ய வேண்டும். செயல்முறையின் எளிமையான விவரணம் இதோ:
1. காட்சி மாதிரிகள்: கேமராவின் படத்தைப் பதிவு செய்யும் சென்சார் மற்றும் பட சிக்னல் செயலி (ISP) காட்சியில் பல புள்ளிகளை மாதிரியாக எடுத்து "சமநிலை" நிறங்களை (வெள்ளை, சாம்பல், அல்லது கருப்பு ஆக இருக்க வேண்டிய பகுதிகள்) அடையாளம் காண்கின்றன.
2. நிற வெப்பநிலை மதிப்பீடு: எடுத்துக்காட்டப்பட்ட தரவுகளைப் பயன்படுத்தி, ISP காட்சி உள்ளடக்கத்தின் பிரதான நிற வெப்பநிலையை கணக்கிடுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, காட்சி சிவப்பு அலைநீளங்களில் அதிகமாக இருந்தால், இது குறைந்த-K ஒளி மூலத்தை ஊகிக்கிறது.
3. கைன் சரிசெய்தல்: பிறகு ISP RGB சேனல்களின் கைனை நிறம் மாற்றத்தை எதிர்க்கும் வகையில் அதிகரிக்க அல்லது குறைக்கிறது. வெப்ப ஒளிக்காக (மிகவும் சிவப்பு/மஞ்சள்), இது நீல சேனல் கைனை அதிகரிக்கிறது; குளிர் ஒளிக்காக (மிகவும் நீலம்), இது சிவப்பு மற்றும் பச்சை கைனை அதிகரிக்கிறது.
கேமரா மாடுல்களில் AWB இன் முக்கிய கூறுகள்
ஆட்டோ வெள்ளை சமநிலை என்பது ஒரு தனிப்பட்ட அம்சம் அல்ல - இது கேமரா மாடுலில் உள்ள ஹார்ட்வேரும் மென்பொருளும் இணைந்து செயல்படுகிறது. இங்கே முக்கியமான கூறுகள் உள்ளன:
1. படத்தை உணர்வான் (CMOS/CCD)
சேன்சர் ஒளிக்கான முதல் தொடர்பு புள்ளியாக உள்ளது. இது ஒளியை ஒவ்வொரு RGB பிக்சலுக்கும் மின்சார சிக்னல்களாக மாற்றுகிறது. உயர் தர சேன்சர்கள் (எடுத்துக்காட்டாக, 1/1.7-அங்குலம் அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட ஸ்மார்ட்போன்களில்) அதிக ஒளி தரவுகளைப் பிடிக்கின்றன, இது AWB ஆல்கொரிதமுக்கு வேலை செய்ய மேலும் துல்லியமான தகவல்களை வழங்குகிறது. பரந்த இயக்க வரம்புள்ள சேன்சர்கள் கலந்த ஒளியில் (எடுத்துக்காட்டாக, சூரிய ஒளியும் விளக்கின் ஒளியும் உள்ள அறை) மேலும் சிறப்பாக செயல்படுகின்றன.
2. படம் சிக்னல் செயலி (ISP)
ISP என்பது AWB இன் “மூளை”. இது சென்சாரின் தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்யும் அல்காரிதங்களை இயக்குகிறது, நிற வெப்பநிலையை மதிப்பீடு செய்கிறது மற்றும் RGB பெறுமதியை சரிசெய்கிறது. நவீன ISP கள் (எ.கா., Qualcomm இன் Spectra, Apple இன் Image Signal Processor) AWB துல்லியத்தை மேம்படுத்த இயந்திரக் கற்றலைப் பயன்படுத்துகின்றன—சிக்கலான காட்சிகளில் குறிப்பாக.
3. சுற்றுப்புற ஒளி உணர்பவர் (ALS)
சில கேமரா மாட்யூல்கள் படத்தை உணர்வான் (image sensor) மேம்படுத்த ALS ஐ உள்ளடக்கியவை. ALS சுற்றுப்புறத்தின் மொத்த ஒளி மற்றும் நிற வெப்பநிலையை அளக்கிறது, ஷட்டர் அழுத்தப்படுவதற்கு முன்பு, AWB அமைப்புக்கு விரைவான, மேலும் துல்லியமான முடிவுகளுக்காக அமைப்புகளை முன்கூட்டியே சரிசெய்ய உதவுகிறது. இது ஸ்மார்ட்போன்கள் மற்றும் பாதுகாப்பு கேமராவில் பொதுவாக காணப்படுகிறது.
4. AWB அல்கொரிதங்கள்
அல்காரிதம் AWB எவ்வளவு சிறப்பாக செயல்படுகிறது என்பதை தீர்மானிக்கும் ரகசிய சாஸ். நாம் மிகவும் பொதுவான வகைகளை ஆராய்வோம்:
பொது ஆட்டோ வெள்ளை சமநிலை கணிதவியல்
எல்லா AWB ஆல்கொரிதங்கள் சமமாக உருவாக்கப்படவில்லை. அவற்றின் செயல்திறன் காட்சி, ஒளி நிலைகள் மற்றும் சாதன பயன்பாட்டின் அடிப்படையில் மாறுபடுகிறது. இங்கே மூன்று முக்கிய வகைகள் உள்ளன:
1. கிரே உலக ஆல்கொரிதம்
எளிய மற்றும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் AWB ஆல்கொரிதம், கிரே உலக முறை ஒரு காட்சியின் சராசரி நிறம் 중ை கிரே எனக் கருதுகிறது. இது அனைத்து பிக்சல்களில் சராசரி RGB மதிப்புகளை கணக்கிடுகிறது மற்றும் சராசரிகள் சமமாக இருக்கும் வரை ஒவ்வொரு சேனலையும் சரிசெய்கிறது.
நன்மைகள்: வேகமானது, குறைந்த சக்தி, ஒரே மாதிரியான ஒளி அளவுக்கு உகந்தது (எடுத்துக்காட்டாக, வெளிப்புற நாள் ஒளி).
Cons: முக்கிய நிறங்கள் உள்ள காட்சிகளில் தோல்வி அடைகிறது (எடுத்துக்காட்டாக, சிவப்பு சுவர் அல்லது பச்சை காடு), ஏனெனில் “சராசரி சாம்பல்” முன்னெண்ணம் உடைகிறது.
2. வெள்ளை பச்சை அல்கொரிதம்
மேலும் “சிற்பம் ஒளி” முறை என அழைக்கப்படும், இந்த அல்காரிதம் படத்தில் மிக பிரகாசமான பிக்சல்களை தேடுகிறது—அவை வெள்ளை அல்லது வெள்ளை போன்ற பொருளை பிரதிநிதித்துவம் செய்கிறார்கள் எனக் கருதுகிறது (எ.கா., வெள்ளை சட்டை, ஒளி பிரதிபலிப்பு). பின்னர், இந்த பிக்சல்களை தூய வெள்ளியாக மாற்ற RGB சேனல்களை சரிசெய்கிறது.
Pros: வெள்ளை பொருட்களுடன் கூடிய காட்சிகளில் கிரே உலகத்தை விட அதிக துல்லியமானது.
Cons: குறைந்த-கான்டிராஸ்ட் காட்சிகளில் (பிரகாசமான உச்சிகள் இல்லை) அல்லது பிரகாசமான பிக்சல்கள் நிறமிடப்பட்ட காட்சிகளில் (எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு நீயான் சின்னம்) போராடுகிறது.
3. இயந்திரக் கற்றல் (ML)-அடிப்படையிலான AWB
AWB இன் புதிய தலைமுறை மில்லியனுக்கு மேற்பட்ட படங்களில் பயிற்சி பெற்ற நரம்பியல் நெட்வொர்க்களை பயன்படுத்துகிறது. இந்த அல்காரிதங்கள் காட்சி வகைகளை (எ.கா., சூரியாஸ்தமனம், அலுவலகம், உணவகம்) அடையாளம் காணலாம் மற்றும் சூழல்-சிறப்பு WB திருத்தங்களை பயன்படுத்தலாம். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு ML மாதிரி சூரியாஸ்தமனங்களில் வெப்பமான நிறங்கள் உள்ளன என்பதை அறிவது போலவே, அவற்றை பாதுகாக்க வேண்டும் (சீராக்கப்பட வேண்டாம்) மற்றும் நிழலான பகுதிகளில் நீல நிறங்களை திருத்தும் போது.
Pros: சிக்கலான, கலந்த ஒளியில் சிறந்தது (எடுத்துக்காட்டாக, கம்பி விளக்குகள் மற்றும் இயற்கை ஒளியுடன் கூடிய கஃபே). விசித்திரமான காட்சிகளுக்கு ஏற்படுகிறது.
Cons: அதிக செயலாக்க சக்தி தேவை; உயர் தர ஸ்மார்ட்போன்களில் (எடுத்துக்காட்டாக, iPhone 15, Samsung Galaxy S24) மற்றும் தொழில்முறை கேமராவில் பொதுவாக உள்ளது.
AWB செயல்திறன் வெவ்வேறு கேமரா மாடுல் பயன்பாட்டு வழக்குகளில்
ஆட்டோ வெள்ளை சமநிலை தேவைகள் சாதனத்தின் அடிப்படையில் மிகவும் மாறுபடுகின்றன. பொதுவான பயன்பாடுகளுக்காக AWB எப்படி மேம்படுத்தப்படுகிறது என்பதைப் பார்ப்போம்:
1. ஸ்மார்ட்போன்கள்
ஸ்மார்ட்போன் பயனர்கள் வேகம் மற்றும் பயன்படுத்த எளிமையை முன்னுரிமை அளிக்கிறார்கள், எனவே AWB அனைத்து சூழ்நிலைகளிலும் உடனடியாக வேலை செய்ய வேண்டும் - பிரகாசமான கடற்கரைகள் முதல் மங்கலான உணவகங்கள் வரை. உற்பத்தியாளர்கள் ML-அடிப்படையிலான AWB-ஐ பெரிய சென்சார்களுடன் இணைத்து துல்லியமும் வேகமும் சமநிலைப்படுத்துகிறார்கள். எடுத்துக்காட்டாக, கூகிளின் பிக்சல் போன்கள் "கணினி புகைப்படக்கலை"யைப் பயன்படுத்தி பல சென்சார் வாசிப்புகளை இணைக்கின்றன, சவாலான ஒளியில் கூட இயற்கை நிறங்களை உறுதி செய்கின்றன.
2. பாதுகாப்பு கேமராக்கள்
பாதுகாப்பு கேம்கள் 24/7 செயல்படுகின்றன, எனவே AWB குறைந்த ஒளியில், இன்ஃப்ராரெட் (IR) முறை மற்றும் திடீர் ஒளி மாற்றங்களில் (எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு கார் விளக்குகள்) செயல்பட வேண்டும். பலர் இரட்டை சென்சார் அமைப்புகளை (நாள்/இரவு) மற்றும் ALS ஐ பயன்படுத்தி குறைந்த ஒளியில் நிறத்தின் துல்லியத்தை பராமரிக்கின்றனர், விவரங்களை மாசுபடுத்தாமல்.
3. செயல்பாட்டு கேமரா (எடுத்துக்காட்டு: GoPro)
செயல் கேம்கள் கடுமையான ஒளி நிலைகளுக்கு எதிர்கொள்கின்றன: பனி (பிரகாசமான, குளிர்ந்த ஒளி), மண்ணில் (வெப்பமான, கடுமையான ஒளி), மற்றும் நீருக்குள் (நீல-green நிறம்). அவற்றின் AWB ஆல்கொரிதங்கள் உயர்-கான்டிராஸ்ட், வேகமாக மாறும் காட்சிகளுக்கு அமைக்கப்பட்டுள்ளது, “நீருக்குள்” போன்ற முன்பதிவுகள் நிற இழப்பை எதிர்கொள்ள.
4. வாகன கேமரா மாடுல்கள் (டாஷ்கேம்கள், ADAS)
டாஷ்கேம்கள் சூரிய உதயம்/மூடல் (பின்புற ஒளி), குழாய்களில் (திடீர் இருள்/ஒளி), மற்றும் மழையில் (வெளிப்படையான ஒளி) தெளிவான உரிமம் பலகைகள் மற்றும் சாலை விவரங்களைப் பிடிக்க AWB-ஐ தேவைப்படுகிறது. ADAS (மேம்பட்ட ஓட்டுனர் உதவி அமைப்புகள்) போக்குவரத்து விளக்குகள், சின்னங்கள் மற்றும் நடப்பவர்களை வேறுபடுத்த துல்லியமான நிறத்தை நம்புகின்றன—AWB ஒரு பாதுகாப்பு-முக்கிய அம்சமாகிறது.
பொதுவான ஆட்டோ வெள்ளை சமநிலை பிரச்சினைகள் (மற்றும் அவற்றை எப்படி சரிசெய்வது)
என்னால் சிறந்த AWB அமைப்புகள் கூட சிரமப்படலாம். இங்கே மிகவும் அடிக்கடி சந்திக்கும் பிரச்சினைகள் மற்றும் தீர்வுகள் உள்ளன:
1. நிறம் காஸ்ட் (மஞ்சள்/நீலம்/பச்சை நிறங்கள்)
காரணம்: அல்கொரிதம் நிற வெப்பநிலையை தவறாக மதிப்பீடு செய்கிறது (எடுத்துக்காட்டாக, பளபளப்பான ஒளியை நாளைய ஒளியாக குழப்புவது).
சரி: சரியான ஒளி மூலத்தை தேர்வு செய்ய கையேடு WB முறையை பயன்படுத்தவும். ஸ்மார்ட்போன்களுக்கு, சில செயலிகள் (எ.கா., ProCamera) நீங்கள் ஒரு நடுத்தர சாம்பல் பொருளை தொட்டு தனிப்பயன் WB அமைக்க அனுமதிக்கின்றன.
2. வெப்ப காட்சிகளில் அதிக திருத்தம்
காரணம்: ML ஆல்கொரிதங்கள் சில நேரங்களில் வெப்ப நிறங்களை (எடுத்துக்காட்டாக, சூரிய அஸ்தமனம்) "சரிசெய்ய" உணரப்படும் நிறங்களை சமநிலைப்படுத்துகின்றன, இதனால் படங்கள் சீரானதாகக் காணப்படுகின்றன.
Fix: கேமரா அமைப்புகளில் “விவிதம்” அல்லது “வெப்பமான” நிறப் ப்ரொஃபைல்களை பயன்படுத்தவும், அல்லது படத்தை பின்னர் திருத்தி சிவப்பு/மஞ்சள் நிறங்களை அதிகரிக்கவும்.
3. ஒளி மாற்றங்களுக்கு மெதுவான எதிர்வினை
காரணம்: மலிவான ISP கள் அல்லது சென்சார்கள் விரைவான ஒளி மாறுதல்களை (எடுத்துக்காட்டாக, வெளியில் இருந்து உள்ளே நடக்கும்போது) செயலாக்க முடியாது.
சரி: வேகமான ISP உடைய சாதனத்திற்கு மேம்படுத்தவும் (எடுத்துக்காட்டாக, முன்னணி ஸ்மார்ட்போன்கள்) அல்லது குறிப்பிட்ட சூழ்நிலைகளுக்கான AWB முன்னமைவுகளைப் பயன்படுத்தவும்.
4. குறைந்த ஒளியில் கெட்ட செயல்திறன்
காரணம்: குறைந்த வெளிச்சத்தில் சென்சார்கள் RGB தரவுகளை குறைவாகப் பிடிக்கின்றன, இது தவறான நிற வெப்பநிலை மதிப்பீடுகளை உருவாக்குகிறது.
சரிசெய்: பெரிய சென்சாருடன் (எடுத்துக்காட்டாக, Sony IMX989) ஒரு கேமராவைப் பயன்படுத்தவும் அல்லது பல வெளிப்பாடுகளை இணைக்கும் இரவு முறை செயல்படுத்தவும், இது AWB துல்லியத்தை மேம்படுத்துகிறது.
கேமரா மாட்யூல்களில் ஆட்டோ வெள்ளை சமநிலையின் எதிர்காலம்
எப்படி கேமரா மாடுல்கள் மேம்படுகின்றன, AWB புதிய தேவைகளை பூர்த்தி செய்ய மாறுகிறது:
1. AI-ஐ இயக்கும் காட்சி அடையாளம் காணுதல்
அடுத்த தலைமுறை எம்.எல். மாதிரிகள் வெறும் ஒளி நிலைகளை மட்டுமல்லாமல் குறிப்பிட்ட பொருட்களை (எடுத்துக்காட்டாக, தோல் நிறங்கள், உணவு, காட்சிகள்) அடையாளம் காணும் மற்றும் அவற்றை மேம்படுத்த வண்ண சமநிலையை (WB) சரிசெய்யும். எடுத்துக்காட்டாக, AWB உணவு புகைப்படங்களை மேலும் சுவையானதாக காட்ட வண்ணத்தை சூடாக்கலாம், இதனால் இயற்கை தோல் நிறங்கள் பாதுகாக்கப்படும்.
2. பல-சென்சார் இணைப்பு
பல கேமராக்களுடன் கூடிய சாதனங்கள் (எ.கா., பரந்த கோண + தொலைபார்வை + மிகப் பரந்த) அனைத்து சென்சார்களிலிருந்தும் தரவுகளை இணைத்து AWB-ஐ மேம்படுத்தும். எடுத்துக்காட்டாக, மிகப் பரந்த சென்சார் சுற்றுப்புற ஒளி தரவுகளைப் பிடிக்கலாம், அதே சமயம் தொலைபார்வை சென்சார் பொருளின் விவரங்களை மையமாகக் கொண்டு செயல்படும்.
3. வீடியோவுக்கான நேரடி AWB
வீடியோ பதிவு செய்யும் போது நிற மாற்றங்களை தவிர்க்க தொடர்ந்து AWB சரிசெய்யல் தேவை. எதிர்கால ISP கள் வீடியோ கட்டங்களை விரைவாக செயலாக்கும், நகரும் காட்சிகளில் கூட (எ.கா., ஒரு ட்ரோன் நிழலிலிருந்து நேர்காணலுக்கு பறக்கும்போது) மென்மையான நிற மாற்றங்களை உறுதி செய்யும்.
4. தனிப்பயனாக்கக்கூடிய AWB சுயவிவரங்கள்
பயனர்கள் கேமரா ஒத்த சூழ்நிலைகளை கண்டுபிடிக்கும்போது தானாகவே செயல்படுத்தும் விருப்பமான சூழ்நிலைகளுக்கான தனிப்பயன் WB முன்னிருப்புகளை சேமிக்க முடியும் (எ.கா., “வீட்டு அலுவலகம்” அல்லது “கடல் கரை”).
கடைசி எண்ணங்கள்: AWB என்பது தரமான படங்களை உருவாக்கும் அடிப்படையாகும்
ஆட்டோ வெள்ளை சமநிலை கண்ணுக்கு தெரியாமல் இருக்கலாம், ஆனால் இது நவீன கேமரா மாட்யூல்களில் மிகவும் முக்கியமான அம்சங்களில் ஒன்றாகும். இது ஒரு சென்சாரின் தொழில்நுட்ப வரம்புகள் மற்றும் மனித உணர்வுகளுக்கு இடையே உள்ள இடைவெளியை நிரப்புகிறது, புகைப்படங்கள் மற்றும் வீடியோக்கள் வாழ்க்கைக்கு உண்மையானதாக தோன்றுவதை உறுதி செய்கிறது. கேமரா தொழில்நுட்பம் முன்னேறுவதுடன்—மேலும் சிறந்த சென்சார்கள், வேகமான ஐஎஸ்பிகள் மற்றும் புத்திசாலி ஏஐ—ஏடபிள் மேலும் துல்லியமாக மாறும், சாதாரண ஸ்மார்ட்போன் பயனர்களிலிருந்து தொழில்முறை புகைப்படக்காரர்களுக்கு உயர்தர படங்களை அணுகக்கூடியதாக மாற்றுகிறது.
அடுத்த முறையில் நீங்கள் ஒரு புகைப்படம் எடுக்கும்போது மற்றும் நிறங்கள் எவ்வளவு இயற்கையாக இருக்கின்றன என்பதைப் பார்த்து ஆச்சரியப்படும்போது, பின்னணி வேலை செய்யும் ஆட்டோ வெள்ளை சமநிலை அமைப்பைப் பாராட்ட ஒரு நிமிடம் எடுத்துக்கொள்ளுங்கள். இது மாயை அல்ல - இது அறிவியல், பொறியியல் மற்றும் சிறிது இயந்திரக் கற்றல், அனைத்தும் சேர்ந்து உங்கள் நினைவுகளை சிறந்த முறையில் காட்சிப்படுத்த வேலை செய்கிறது.
தொடர்பு
உங்கள் தகவலை விட்டு நாங்கள் உங்களை தொடர்பு கொள்ளுவோம்.
WhatsApp
WeChat