El camino para adoptar la fotografía móvil es pensar en flujos de trabajo computacionales
Fotografía móvil

El camino para adoptar la fotografía móvil es pensar en flujos de trabajo computacionales

Desarrollar un flujo de trabajo es muy importante en el desarrollo de nuestros proyectos fotográficos. Gracias a ellos podemos sacar el máximo provecho a una imagen desde su preproducción hasta su postproducción. ¿Cómo podemos trasladar esto al mundo de la fotografía móvil?

Procesos computacionales

La fotografía en móviles depende en gran parte de los procesos computacionales. Mediante promediar múltiples capturas en milésimas de segundo y aplicando algoritmos que analizan y optimizan los componentes de la imagen en distintos niveles, estos procesos son capaces de producir una imagen más nítida, limpia y con información de sombras a brillos; claro, dentro de lo que es posible para la tecnología actual.

Si bien el futuro cercano se centra en el desarrollo óptico para mejorar la calidad de imagen de entrada, los procesos computacionales llevan la batuta del resultado. A través de ello conseguimos optimizar el rango dinámico de la imagen o realizar una imagen RAW de alto rango dinámico como lo hace Google con su modo HDR +.

Ia 002

Ya que la captura va a estar mediada por procesos computacionales, es importante que nuestro flujo de trabajo se adapte a ello para poder sacar el máximo provecho de las escenas. En este sentido nuestra preproducción fotográfica se centra en las siguientes preguntas:

  • ¿Cuáles son los límites de mi móvil?
  • ¿Cómo puedo potenciar los resultados del móvil?
  • ¿Qué elementos tendré que mejorar?

Los límites usualmente estarán definidos por niveles de ruido, el rango base, qué tan limpia puedo conseguir la imagen o si tengo que hacer recortes en la toma para evitar distorsión por perspectiva. Hay que disminuir todo lo que pueda destruir la calidad base de la toma.

Computo + Computo

Como en cualquier otro espacio de fotografía, la perfección en la toma es vital. Acá manejaremos nuestros contrastes de luz, nuestra textura y nuestra base de color. Capturar una toma lo más cercano a nuestro resultado final es importante para no pasar a la siguiente fase a arreglar errores.

Sin embargo, con la tecnología actual hay varios elementos que pueden complementar y mejorar la calidad de nuestras imágenes. El RAW o el JPG que resulta de estas tomas pueden ser mejorados gracias a otros procesos computacionales con inteligencia artificial.

Ia 001 Podemos transformar un recorte de 13MP a una imagen de 54 MP.

Con herramientas como  Denoise AI, Sharpen AI y JPEG to RAW de Topaz Lab podríamos conseguir limpiar nuestras imágenes aún más y mejorar la percepción de nitidez. Con Super Resolución de Camera RAW podemos ampliar nuestras imágenes manteniendo gran calidad de detalle. Y cuando herramientas como DxO PureRAW integren la mejora de RAW de móvil, podremos ahorrar en software.

Actualmente la calidad de los móviles no se acerca a una cámara de alto nivel. Sin embargo, al complementar la captura con flujos de postproducción basados en inteligencia artificial, la calidad base de esas imágenes puede mejorar para obtener resultados que pueden suplir muchas necesidades comerciales.

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