Tiếng Việt
Cơ chế tự động lấy nét trong các mô-đun camera
Tạo vào 11.10
Trong thời đại nhiếp ảnh bằng smartphone, máy ảnh không gương lật và hình ảnh công nghiệp, một tính năng đã trở nên không thể thiếu để chụp những bức ảnh sắc nét, rõ ràng: lấy nét tự động (AF). Dù bạn đang chụp ảnh thú cưng của mình khi đang chơi, ghi lại kỳ nghỉ gia đình, hay quét mã vạch trong kho, khả năng của mô-đun camera trong việc nhanh chóng và chính xác khóa vào một đối tượng phụ thuộc vào các nguyên tắc khoa học tinh vi. Nhưng điều gì thực sự xảy ra phía sau ống kính khi bạn chạm vào màn hình hoặc nhấn nửa chừng nút chụp? Blog này sẽ đi sâu vào khoa học của các cơ chế lấy nét tự động, phân tích cách mà quang học, điện tử và phần mềm hoạt động hài hòa để mang lại kết quả sắc nét—mà không yêu cầu bạn phải xoay ống kính một cách thủ công.
1. Giới thiệu: Tại sao Tính năng Lấy nét Tự động Quan trọng trong Các Mô-đun Camera Hiện đại
Trước khi đi sâu vào khoa học, hãy làm rõ lý do tại sao AF là điều không thể thương lượng trong các mô-đun camera ngày nay. Lấy nét thủ công, từng là tiêu chuẩn cho các máy ảnh phim, đòi hỏi sự phối hợp tay-mắt chính xác và thời gian—những điều xa xỉ mà chúng ta không có trong các tình huống nhanh chóng. Mô-đun camera của một chiếc smartphone, chẳng hạn, cần phải lấy nét trong chưa đầy một giây để ghi lại một khoảnh khắc thoáng qua, trong khi một camera an ninh phải theo dõi các đối tượng di chuyển (như một người hoặc phương tiện) mà không bị mờ.
Tại cốt lõi, tự động lấy nét giải quyết một thách thức quang học cơ bản: đảm bảo ánh sáng từ một đối tượng cụ thể hội tụ chính xác trên cảm biến hình ảnh của máy ảnh. Khi ánh sáng bị mờ, nó tạo thành một "vòng tròn nhầm lẫn" mờ trên cảm biến, dẫn đến các chi tiết mềm mại hoặc mờ nhạt. Hệ thống AF loại bỏ điều này bằng cách điều chỉnh vị trí ống kính (hoặc cảm biến) theo thời gian thực, tính toán khoảng cách tối ưu đến đối tượng và tinh chỉnh lấy nét cho đến khi vòng tròn nhầm lẫn thu hẹp đến kích thước không thể nhận thấy.
Nhưng không phải tất cả các hệ thống AF đều hoạt động theo cùng một cách. Qua nhiều năm, công nghệ đã phát triển từ các phương pháp dựa trên độ tương phản đơn giản đến các hệ thống phát hiện pha tiên tiến và hỗ trợ AI—mỗi hệ thống được xây dựng dựa trên các nguyên tắc khoa học khác nhau. Hãy cùng phân tích chúng.
2. Khoa Học Cơ Bản Về Lấy Nét Tự Động: Các Thuật Ngữ Cần Hiểu
Trước khi khám phá các cơ chế cụ thể, hãy định nghĩa một vài khái niệm cơ bản mà tất cả các hệ thống AF đều dựa vào:
• Cảm biến hình ảnh: Một chip nhạy sáng (thường là CMOS hoặc CCD) chuyển đổi ánh sáng thành tín hiệu điện. Để lấy nét hoạt động, ánh sáng từ đối tượng phải chiếu vào các pixel của cảm biến theo một mẫu sắc nét.
• Các yếu tố ống kính: Hầu hết các mô-đun camera sử dụng nhiều ống kính bằng kính hoặc nhựa. Điều chỉnh khoảng cách giữa các yếu tố này (hoặc di chuyển toàn bộ nhóm ống kính) sẽ thay đổi “độ dài tiêu cự”—khoảng cách mà ánh sáng hội tụ trên cảm biến.
• Độ tương phản: Sự khác biệt về độ sáng giữa các pixel liền kề (ví dụ, một con mèo đen trên nền tường trắng có độ tương phản cao). Nhiều hệ thống AF sử dụng độ tương phản để xác định độ sắc nét.
• Sự khác biệt pha: Sự dịch chuyển nhẹ của sóng ánh sáng khi chúng đi qua các phần khác nhau của thấu kính. Sự dịch chuyển này giúp tính toán khoảng cách mà thấu kính cần di chuyển để lấy nét—tương tự như cách mà mắt người sử dụng thị giác hai mắt để đánh giá khoảng cách.
3. Ba ông lớn: Giải thích các cơ chế lấy nét chính của ô tô
Các mô-đun camera dựa vào ba công nghệ AF chính, mỗi công nghệ có những ưu điểm khoa học và trường hợp sử dụng riêng. Hãy cùng khám phá cách mỗi công nghệ hoạt động, những ưu và nhược điểm của chúng, và nơi bạn sẽ tìm thấy chúng trong các thiết bị thực tế.
3.1 Phát hiện độ tương phản Lấy nét tự động (CDAF): "Kiểm tra độ sắc nét"
Phát hiện tương phản AF (CDAF) là một trong những phương pháp lấy nét tự động (AF) lâu đời nhất và được sử dụng rộng rãi nhất, có mặt trong các máy ảnh cấp nhập môn, điện thoại thông minh và webcam. Khoa học của nó rất đơn giản: nó đo độ tương phản của một hình ảnh và điều chỉnh ống kính cho đến khi độ tương phản đạt tối đa.
Cách Hoạt Động (Bước Từng Bước):
1. Quét ban đầu: Ống kính bắt đầu ở vị trí trung tính (ví dụ: đặt ở “vô cực” hoặc khoảng cách trung bình).
2. Đo độ tương phản: Cảm biến của camera chụp một bức ảnh xem trước và phân tích độ tương phản trong khu vực lấy nét đã chọn (ví dụ: trung tâm của khung hình hoặc một điểm bạn chạm vào màn hình điện thoại). Độ tương phản được tính toán bằng cách sử dụng các thuật toán so sánh độ sáng của các pixel lân cận—các bức ảnh sắc nét có sự thay đổi độ sáng đột ngột (ví dụ: các cạnh của một cuốn sách), trong khi các bức ảnh mờ có sự chuyển tiếp dần dần.
3. Điều chỉnh ống kính: Ống kính di chuyển một chút (gần hơn hoặc xa hơn cảm biến) và thực hiện một bản xem trước khác. Hệ thống so sánh độ tương phản của hai bản xem trước.
4. Điều chỉnh tinh vi: Quy trình “quét và so sánh” này lặp lại cho đến khi độ tương phản đạt đến đỉnh điểm. Khi độ tương phản tối đa được phát hiện, ống kính dừng lại—đây là vị trí lấy nét.
Khoa học đứng sau sức mạnh:
Lợi thế lớn nhất của CDAF là độ chính xác. Bởi vì nó đo trực tiếp độ sắc nét trên cảm biến, nó hiếm khi mất nét (không giống như các hệ thống phát hiện pha cũ). Nó cũng không yêu cầu phần cứng bổ sung—chỉ cần phần mềm và một cảm biến tiêu chuẩn—khiến nó rẻ để tích hợp vào các mô-đun camera giá rẻ (ví dụ, thiết bị Android giá rẻ hoặc camera hành động).
Hạn chế (và Tại Sao Chúng Xảy Ra):
• Tốc độ: Việc quét qua lại mất thời gian (thường là 0,5–1 giây). Điều này làm cho CDAF chậm đối với các đối tượng di chuyển (ví dụ: một đứa trẻ đang chạy hoặc một con chim đang bay).
• Khó Khăn Trong Điều Kiện Ánh Sáng Thấp: Độ tương phản giảm trong môi trường tối (vì có ít sự biến đổi độ sáng giữa các pixel). CDAF có thể tìm kiếm tiêu cự vô tận hoặc khóa vào khu vực sai (ví dụ, một bức tường tối thay vì khuôn mặt của một người).
Các Ứng Dụng Thông Dụng:
• Điện thoại thông minh cấp nhập môn (ví dụ: thiết bị Android giá rẻ)
• Camera web và camera laptop
• Máy ảnh chụp tự động
• Camera công nghiệp cho các đối tượng tĩnh (ví dụ: quét tài liệu)
3.2 Phát hiện pha tự động lấy nét (PDAF): "Máy tính khoảng cách"
Phát hiện pha AF (PDAF) giải quyết vấn đề tốc độ của CDAF bằng cách sử dụng vật lý để dự đoán vị trí của ống kính—không cần quét qua lại. Đây là công nghệ đứng sau các máy ảnh không gương lật lấy nét nhanh, smartphone cao cấp và DSLR.
Khoa Học Về Sự Khác Biệt Giai Đoạn:
Để hiểu PDAF, hãy tưởng tượng nhìn qua một cửa sổ với hai lỗ nhỏ. Nếu bạn nhắm một mắt, thật khó để đánh giá khoảng cách của một cái cây bên ngoài - nhưng với cả hai mắt mở, não của bạn sử dụng "sự khác biệt pha" (sự dịch chuyển nhẹ trong vị trí của cái cây giữa mỗi mắt) để tính toán khoảng cách. PDAF hoạt động theo cách tương tự, nhưng với ánh sáng và cảm biến.
Trong một mô-đun camera, PDAF sử dụng một bộ chia chùm (một lăng kính nhỏ hoặc gương) để chia ánh sáng đến thành hai chùm riêng biệt. Các chùm này va chạm với hai cảm biến nhỏ, chuyên dụng (gọi là “pixel phát hiện pha”) đo lường mức độ ánh sáng đã bị dịch chuyển—đây là sự khác biệt pha.
Bộ xử lý của camera sử dụng một công thức đơn giản để chuyển đổi sự khác biệt pha thành “khoảng cách lấy nét”:
Di chuyển ống kính = (Sự khác biệt pha × Độ dài tiêu cự) / Kích thước khẩu độ
Tóm lại: sự khác biệt pha càng lớn, ống kính cần di chuyển càng xa để lấy nét.
Cách PDAF hoạt động trong các mô-đun camera hiện đại:
Các máy ảnh DSLR cũ sử dụng một “cảm biến phát hiện pha” riêng biệt bên trong thân máy, nhưng các mô-đun máy ảnh hiện đại (như trong điện thoại thông minh) tích hợp các pixel phát hiện pha trên cảm biến trực tiếp vào cảm biến hình ảnh chính. Điều này được gọi là “Hybrid AF” (sẽ nói thêm về điều đó sau), nhưng khoa học phát hiện pha cốt lõi vẫn giữ nguyên:
1. Phân tách ánh sáng: Khi bạn nhấn nửa nút chụp hoặc chạm vào màn hình, ống kính sẽ hướng ánh sáng đến các pixel pha trên cảm biến. Các pixel này được nhóm thành từng cặp - mỗi cặp ghi lại một góc nhìn hơi khác nhau về đối tượng.
2. Đo pha: Bộ xử lý so sánh hai hình ảnh từ mỗi cặp pixel. Nếu đối tượng bị mờ, các hình ảnh sẽ bị lệch (giống như nhìn một cái cây từ hai mắt khác nhau).
3. Điều chỉnh một lần: Sử dụng sự khác biệt pha, bộ xử lý tính toán chính xác lens cần di chuyển bao xa và theo hướng nào. Lens chỉ cần dịch chuyển một lần đến vị trí chính xác—không cần quét.
4. Xác nhận: Một số hệ thống PDAF sử dụng kiểm tra tương phản nhanh để tinh chỉnh tiêu cự (đây là nơi "lai" xuất hiện), nhưng công việc chính được thực hiện trong một bước.
Khoa Học Đằng Sau Sức Mạnh:
• Tốc độ: PDAF có thể lấy nét trong 0.1–0.3 giây—đủ nhanh để theo dõi các đối tượng đang di chuyển (ví dụ: nhiếp ảnh thể thao hoặc video).
• Hiệu suất trong điều kiện ánh sáng yếu: Sự khác biệt pha dễ đo hơn trong ánh sáng mờ so với độ tương phản. Ngay cả với ít ánh sáng hơn, hệ thống vẫn có thể tính toán khoảng cách lấy nét, mặc dù độ chính xác có thể giảm nhẹ.
• Lấy nét liên tục (AF-C): PDAF nổi bật trong việc theo dõi các đối tượng đang di chuyển. Nó cập nhật các phép đo độ chênh lệch pha 30–60 lần mỗi giây, điều chỉnh ống kính theo thời gian thực để giữ cho đối tượng luôn sắc nét.
Giới hạn:
• Chi phí phần cứng: Các pixel pha trên cảm biến chiếm không gian trên cảm biến, giảm số lượng pixel có sẵn để chụp ảnh (mặc dù điều này là tối thiểu trong các cảm biến hiện đại).
• Sự phụ thuộc vào khẩu độ: PDAF hoạt động tốt nhất với các ống kính có khẩu độ rộng (ví dụ: f/1.8 hoặc f/2.0). Với khẩu độ hẹp (ví dụ: f/8), sự khác biệt pha trở nên quá nhỏ để đo chính xác—do đó hệ thống có thể chuyển sang CDAF.
Các Ứng Dụng Thông Dụng:
• Điện thoại thông minh cao cấp (ví dụ: iPhone 15 Pro, Samsung Galaxy S24 Ultra)
• Máy ảnh không gương (ví dụ: dòng Sony Alpha, Fujifilm X-T5)
• Máy ảnh DSLR (ví dụ: Canon EOS R5, Nikon Z6)
• Máy quay hành động (ví dụ: GoPro Hero 12)
3.3 Tự động lấy nét bằng laser (LAF): “Máy quét khoảng cách”
Laser Auto Focus (LAF) là một công nghệ mới hơn, chủ yếu được sử dụng trong điện thoại thông minh và máy ảnh compact để tăng tốc độ và độ chính xác của AF—đặc biệt trong điều kiện ánh sáng yếu. Khác với CDAF và PDAF, sử dụng ánh sáng từ đối tượng, LAF phát ra laser riêng của nó để đo khoảng cách.
Khoa Học Về Thời Gian Bay (ToF):
Hầu hết các hệ thống LAF dựa vào công nghệ Thời gian bay (ToF) - một nguyên lý vật lý trong đó khoảng cách được tính toán bằng cách đo thời gian mà một tín hiệu (trong trường hợp này là một chùm laser) di chuyển đến một đối tượng và phản hồi lại. Công thức rất đơn giản:
Khoảng cách = (Tốc độ ánh sáng × Thời gian bay) / 2
(Chúng tôi chia cho 2 vì laser di chuyển đến đối tượng và trở lại.)
Trong một mô-đun camera, hệ thống LAF bao gồm ba thành phần chính:
• Laser Emitter: Một laser hồng ngoại (IR) nhỏ, công suất thấp (không nhìn thấy bằng mắt thường) phát ra những xung sáng ngắn.
• Cảm biến ánh sáng: Một thiết bị phát hiện thu nhận các xung laser sau khi chúng phản xạ khỏi đối tượng.
• Timer: Một chiếc đồng hồ chính xác đo thời gian giữa khi laser được phát ra và khi nó được phát hiện.
Cách LAF Hoạt Động:
1. Xung Laser: Khi bạn bắt đầu tập trung, bộ phát gửi một loạt xung laser hồng ngoại (IR) về phía đối tượng.
2. Phản xạ và Phát hiện: Các xung va chạm vào đối tượng và phản xạ trở lại cảm biến ánh sáng của mô-đun camera.
3. Tính Toán Khoảng Cách: Bộ đếm thời gian đo thời gian mà các xung trở về. Sử dụng công thức ToF, bộ xử lý tính toán khoảng cách chính xác đến đối tượng.
4. Điều chỉnh ống kính: Ống kính di chuyển trực tiếp đến vị trí tương ứng với khoảng cách đã tính toán—không quét, không so sánh pha.
Khoa học đứng sau sức mạnh:
• Tập trung siêu nhanh: Các phép đo ToF diễn ra trong nan giây (1 phần tỷ giây), vì vậy LAF có thể lấy nét trong chưa đầy 0.1 giây—nhanh hơn hầu hết các hệ thống PDAF.
• Ngôi sao trong điều kiện ánh sáng yếu: Vì LAF sử dụng laser riêng (không phải ánh sáng xung quanh), nó hoạt động hoàn hảo trong các môi trường tối (ví dụ: một nhà hàng mờ hoặc ban đêm). Nó cũng tránh được “săn tìm tiêu cự” vì nó đo khoảng cách trực tiếp.
• Độ chính xác cho các bức ảnh cận cảnh: LAF là lý tưởng cho nhiếp ảnh macro (ví dụ: chụp ảnh hoa hoặc các vật nhỏ) vì nó có thể đo khoảng cách ngắn từ 2–5 cm—điều mà CDAF thường gặp khó khăn.
Hạn chế:
• Phạm vi ngắn: Hầu hết các hệ thống LAF trên smartphone chỉ hoạt động trong khoảng 2–5 mét. Ngoài phạm vi đó, xung laser yếu đi quá nhiều để có thể phát hiện, vì vậy camera chuyển sang PDAF hoặc CDAF.
• Chủ đề phản chiếu: Bề mặt bóng (ví dụ: kính, kim loại hoặc nước) phản chiếu tia laser ra khỏi cảm biến, khiến việc đo thời gian bay trở nên khó khăn. LAF có thể không tập trung vào những chủ đề này.
• Thời tiết can thiệp: Mưa, sương mù hoặc bụi có thể làm tán xạ các xung laser, giảm độ chính xác. Trong mưa lớn, LAF có thể kém đáng tin cậy hơn PDAF.
Các Ứng Dụng Thông Dụng:
• Điện thoại thông minh flagship (ví dụ: iPhone 15, Google Pixel 8 Pro)
• Máy ảnh compact cho nhiếp ảnh macro
• Camera công nghiệp cho quét khoảng cách ngắn (ví dụ: mô hình 3D của các bộ phận nhỏ)
4. Lấy nét tự động lai: Kết hợp những điều tốt nhất của tất cả các thế giới
Không có cơ chế AF nào hoàn hảo—do đó, các mô-đun camera hiện đại (đặc biệt là trong smartphone và máy ảnh không gương) sử dụng hệ thống Hybrid AF, kết hợp CDAF, PDAF và đôi khi là LAF để khắc phục những hạn chế riêng lẻ.
Khoa học đứng sau Hybrid AF hoàn toàn dựa vào “sự hợp tác”:
• PDAF cho Tốc độ: Hệ thống bắt đầu với PDAF để nhanh chóng khóa vào đối tượng (sử dụng sự khác biệt pha để tính toán vị trí ống kính thô).
• CDAF cho Độ chính xác: Khi PDAF gần đến, CDAF sẽ hoạt động để tinh chỉnh độ nét bằng cách tối đa hóa độ tương phản—điều này loại bỏ bất kỳ lỗi nhỏ nào từ PDAF (ví dụ, do ánh sáng yếu hoặc khẩu độ hẹp).
• LAF cho Ánh Sáng Thấp/Góc Cận: Trong môi trường tối hoặc cho các bức ảnh macro, LAF cung cấp một phép đo khoảng cách chính xác để hướng dẫn PDAF và CDAF, giảm thời gian lấy nét và sai sót.
Ví dụ, mô-đun camera của iPhone 15 Pro sử dụng hệ thống “Dual-Pixel PDAF” (nơi mỗi pixel hoạt động như một pixel phát hiện pha) kết hợp với CDAF để tinh chỉnh và cảm biến ToF cho việc lấy nét trong điều kiện ánh sáng yếu. Cách tiếp cận lai này đảm bảo lấy nét nhanh chóng, chính xác trong hầu hết mọi tình huống - từ ánh sáng ban ngày sáng cho đến các buổi hòa nhạc mờ.
5. Các yếu tố chính ảnh hưởng đến hiệu suất lấy nét tự động
Ngay cả cơ chế AF tốt nhất cũng có thể hoạt động kém nếu các thành phần khác của mô-đun camera không được tối ưu hóa. Dưới đây là các yếu tố khoa học ảnh hưởng đến hiệu suất của hệ thống AF:
5.1 Kích thước cảm biến và mật độ điểm ảnh
Cảm biến hình ảnh lớn hơn (ví dụ: cảm biến full-frame so với cảm biến smartphone) thu nhận nhiều ánh sáng hơn, điều này cải thiện độ tương phản và độ chính xác của phát hiện pha - đặc biệt là trong điều kiện ánh sáng yếu. Cảm biến nhỏ hơn (như những cảm biến trong các smartphone giá rẻ) có ít ánh sáng hơn để làm việc, vì vậy AF có thể chậm hơn hoặc kém đáng tin cậy hơn.
Mật độ điểm ảnh (số điểm ảnh trên mỗi inch vuông) cũng rất quan trọng. Các cảm biến có mật độ cao (ví dụ, cảm biến smartphone 108MP) có thể có nhiều điểm ảnh phát hiện pha hơn, nhưng việc nhồi nhét quá nhiều điểm ảnh vào một cảm biến nhỏ có thể làm giảm độ nhạy sáng—tạo ra một sự đánh đổi giữa độ phân giải và hiệu suất AF.
5.2 Chất lượng ống kính và khẩu độ
Kính là “mắt” của mô-đun camera, và thiết kế của nó ảnh hưởng trực tiếp đến AF. Kính có khẩu độ rộng (ví dụ: f/1.4) cho phép nhiều ánh sáng hơn, điều này tăng cường độ tương phản (cho CDAF) và sự khác biệt pha (cho PDAF). Chúng cũng tạo ra một “độ sâu trường ảnh” hẹp hơn (khu vực của hình ảnh đang trong tiêu điểm), giúp hệ thống AF dễ dàng khóa vào một đối tượng cụ thể (ví dụ: khuôn mặt của một người so với nền).
Kính rẻ tiền, chất lượng thấp có thể gặp phải hiện tượng “thở nét” (hình ảnh bị dịch chuyển khi lấy nét) hoặc “biến dạng màu” (viền màu), điều này có thể làm rối loạn các thuật toán AF và giảm độ chính xác.
5.3 Tốc độ bộ xử lý và Thuật toán phần mềm
AF cũng quan trọng như phần mềm lẫn phần cứng. Bộ xử lý của camera (ví dụ: A17 Pro của Apple, Snapdragon 8 Gen 3 của Qualcomm) cần xử lý dữ liệu độ chênh pha, độ tương phản và laser trong thời gian thực. Một bộ xử lý nhanh hơn có thể cập nhật các phép toán AF hơn 60 lần mỗi giây (rất quan trọng để theo dõi các đối tượng đang di chuyển).
Các thuật toán phần mềm cũng đóng một vai trò. AF được hỗ trợ bởi AI (có trong các smartphone hiện đại) sử dụng học máy để nhận diện các đối tượng (ví dụ: khuôn mặt, động vật, ô tô) và ưu tiên chúng—do đó hệ thống không lãng phí thời gian tập trung vào khu vực sai (ví dụ: một cái cây thay vì một con chó). Ví dụ, Pixel 8 Pro của Google sử dụng “Real Tone AF” để phát hiện tông màu da con người và khóa vào khuôn mặt, ngay cả trong những cảnh đông đúc.
5.4 Điều kiện ánh sáng môi trường
Ánh sáng là nguồn sống của AF. Trong ánh sáng sáng:
• CDAF hoạt động tốt (độ tương phản cao giữa các pixel).
• PDAF đo lường sự khác biệt pha một cách chính xác.
• LAF ít cần thiết hơn nhưng vẫn hữu ích cho các cảnh cận.
Trong ánh sáng yếu:
• Độ tương phản giảm, làm cho CDAF chậm lại.
• Sự khác biệt pha trở nên khó đo hơn, vì vậy PDAF có thể kém chính xác hơn.
• LAF (hoặc cảm biến ToF) trở nên quan trọng, vì nó không phụ thuộc vào ánh sáng xung quanh.
6. Xu Hướng Tương Lai Trong Công Nghệ Lấy Nét Tự Động
Khi các mô-đun camera trở nên nhỏ hơn, mạnh mẽ hơn và được tích hợp vào nhiều thiết bị hơn (ví dụ: kính thông minh, máy bay không người lái, máy quét y tế), công nghệ AF đang phát triển để đáp ứng những nhu cầu mới. Dưới đây là những tiến bộ khoa học cần chú ý:
6.1 Dự đoán AF Dựa trên AI
Các hệ thống AF trong tương lai sẽ sử dụng AI để “dự đoán” nơi một đối tượng sẽ di chuyển tiếp theo—thay vì chỉ phản ứng với vị trí hiện tại của nó. Ví dụ, một camera thể thao có thể học quỹ đạo của một quả bóng đá và điều chỉnh tiêu cự trước khi quả bóng đến mục tiêu, đảm bảo không bị mờ. Điều này phụ thuộc vào các mô hình học máy được đào tạo trên hàng triệu đối tượng đang di chuyển, cho phép hệ thống dự đoán các mẫu chuyển động.
6.2 Hệ Thống ToF Đa Laser
Các hệ thống LAF hiện tại sử dụng một laser đơn, nhưng các mô-đun thế hệ tiếp theo có thể bao gồm nhiều laser (hoặc một “mảng laser,” bao phủ một trường nhìn rộng hơn) để đo khoảng cách trên một khu vực rộng hơn. Điều này sẽ cải thiện độ chính xác AF cho các đối tượng lớn (ví dụ: một nhóm người) và giảm lỗi trên các bề mặt phản chiếu (vì nhiều xung laser làm tăng khả năng có được một phản chiếu sử dụng được).
6.3 PDAF Siêu Nhỏ Gọn cho Thiết Bị Đeo
Kính thông minh và đồng hồ thông minh có các mô-đun camera nhỏ, vì vậy các kỹ sư đang phát triển các hệ thống “micro-PDAF” phù hợp với các cảm biến kích thước milimet. Các hệ thống này sử dụng các pixel phát hiện pha thu nhỏ và ống kính linh hoạt để cung cấp khả năng lấy nét nhanh trong các thiết bị có không gian hạn chế.
7. Kết luận: Khoa học vô hình giúp tạo ra hình ảnh sắc nét
Chế độ lấy nét tự động có thể có vẻ như là một tính năng “ma thuật”, nhưng nó được dựa trên các nguyên tắc vật lý cơ bản—quang học, sự khác biệt pha và thời gian bay—kết hợp với điện tử và phần mềm tiên tiến. Từ các hệ thống phát hiện độ tương phản trong các điện thoại giá rẻ đến các thiết lập PDAF/LAF lai trong các máy ảnh flagship, mỗi cơ chế AF được thiết kế để giải quyết một vấn đề cụ thể: tốc độ, độ chính xác hoặc hiệu suất trong điều kiện ánh sáng yếu.
Lần tới khi bạn chạm vào màn hình điện thoại để lấy nét vào một đối tượng, hãy nhớ đến khoa học đang hoạt động: ánh sáng phân tách thành các chùm, laser phản chiếu trên các bề mặt, và các bộ xử lý tính toán khoảng cách trong nan giây—tất cả để đảm bảo bức ảnh của bạn sắc nét. Khi các mô-đun camera tiếp tục phát triển, AF sẽ chỉ ngày càng nhanh hơn, chính xác hơn và thích ứng hơn—giúp bạn dễ dàng hơn bao giờ hết để chụp được bức ảnh hoàn hảo, bất kể tình huống nào.
Bạn có câu hỏi nào về cách lấy nét tự động hoạt động trong máy ảnh hoặc điện thoại thông minh của bạn không? Hãy cho chúng tôi biết trong phần bình luận!
Liên hệ
Để lại thông tin của bạn và chúng tôi sẽ liên hệ với bạn.
WhatsApp
WeChat