Fransız mucit Joseph Nicéphore Niépce’in 1926’da ilk fotoğrafı çekmesinin üzerinden bir asır kadar geçti ve o günden bu güne kadar fotoğrafçılık basit bir fizik kuralına dayandı; daha iyi fotoğraf çekmek için daha büyük bir lens ve fotoğrafı yansıttığın daha büyük bir yüzey. Bu yüzeyi bu günlerde sensör olarak da tanımlıyoruz.
Teknoloji ve teknolojiyle beraber yükselen dijitalleşme hayatımızdaki pek çok şeyi değiştirdiği gibi fotoğrafçılığı da etkiledi ve fotoğrafçılığın kurallarının yeniden yazılmasına neden oldu. Bugün hepimizde mutlaka bir tane olan cep telefonlarına entregre edilen kameralar artık neredeyse profesyonel sınıftaki fotoğraf makinelerine kafa tutabilecek halde.
Peki ışığı toplayan sensörler büyümediğine ve lensler devasa hale gelmediğine göre değişen şey ne?
En sonda vereceğim yanıtı en başta vereyim; yazılım.
Hesaplamalı fotoğrafçılık, ya da daha sık duyulan ismiyle Computational photograpy çağına hoşgeldin.
Computational photograpy (CP) nedir?
Geleneksel yöntemde fotoğraf çekerken, fotoğraf makinesinin deklanşörüne basarsın, kameranın sensörünün önündeki lens açılır, ışık sensöre düşer ve kameranın karşısında her ne varsa, sensörün üstüne düşer ve fotoğrafı çekmiş olursun.
Yeni jenerasyon akıllı telefonlardaki hareketli fotoğraf fonksiyonundan da uygulamalı olarak görebileceğin üzere, akıllı telefonunun ekranındaki deklanşör tuşuna bastığında telefonun yalnızca bir kare fotoğraf çekmez. Bu bazen bir kaç saniyelik bir video da olabilir arka arkaya çekilmiş bir kaç fotoğraf da.
Bu karelerin bazıları yeterince ışık yakalayamadığı için karanlık çıkar bazıları o anda kamerayı hareket ettirdiğin için bulanıktır. İşlemci tüm bu kareleri oluşturan verileri inceler, her bir pikseli analiz eder, fotoğrafta kötü görünen kısımları atar ve en iyi parçaları birleştirerek o harika görüntüyü oluşturur.
Yani computational photograpy (CP) optik kusurları yazılımla düzeltme sanatı olarak tanımlanabilir.
Sihirli karelerin ardındaki sırlar
Fotoğrafçılıkta kullanılan sihirli yöntemler ve teknikler, CP’nin de en önemli ilham kaynağı.
Bunlardan ilki modern fotoğrafçılığın kalbi olarak görülen Stacking ve HDR+.
Dinamik aralıklarının yetersiz kalmasından ötürü küçük sensörlerin çok aydınlık ve karanlık yerleri aynı anda algılaması çok zor ya da imkansız. Bunu çözmek için kamera çok kısa ve normal pozlama değerlerinde fotoğraflar çeker, yazılım yardımıyla bunlar üst üste bindirilir, yani stacking yapılır. En aydınlık yerler en karanlık kareden, en karanlık yerler de en aydınlık kareden alınarak tüm detayların göründüğü bir kare elde edilir.
Gece fotoğrafçılığını daha erişilebilir kılmak
Gece fotoğraf çekmek çok eski bir gelenek ve eskiden ya flaş patlatılır ya da gece iyi fotoğraf çekmek için uzun pozlama yapılırdı. Uzun pozlama, deklanşörün uzun süre basılarak sensörün önündeki diyaframın uzun süre boyunca açık kalmasıyla çekilir ve bu yöntemle fotoğraf çekilirken kameranın hareketsiz kalması gerekli. Bunun için de yere sağlam basan bir tripoda ihtiyacımız var, çünkü deklanşöre ne kadar uzun basarsan diyafram o kadar açık kalır ve sensöre o kadar fazla ışık girer; dolayısıyla sensör üzerine düşen her şeyi kaydettiği için fotoğraflar aşırı parlak ve bulanık çıkar.
Niépce’in çektiği ilk fotoğrafların özel bir materyal üzerinde belirmesi için gereken süre ortalama 8 saatti. Bugün ise bir kaç milisaniye içinde ekranımızda çektiğimiz kareyi görüyoruz.
Cep telefonları, deklanşörü uzun süre açık tutan uzun pozlama yapmak yerine çok ama çok kısa bir süre içinde çok fazla kısa pozlama yapar. Fotoğraf çekerken elin titrese bile görüntüler yazılım yardımıyla hizalanır, piksellerin üzerindeki gürültü temizlenir ve net ve aydınlık bir fotoğraf gösterilir.
Artık herkes alan derinliği olan fotoğraflar çekebilir.
Bokeh adı verilen, profesyonel kameralarla ve odak noktasıyle ilgili özel teknikler kullanılarak fotoğrafların arka planı bulanıklaştırma, geniş diyaframlı lenslerin fiziksel bir kabiliyeti, cep telefonlarıyla çekilen fotoğraflardaki bokeh efekti ise tamamen yapay.
Bu ve benzeri efektleri yaratmak için telefon iki kamera kullanarak stereoskopik görüşle, LiDAR sensörüyle ya da Dual Pixel gibi bir teknolojiyi kullanarak karşısındaki sahneyi 3 boyutlu olarak tarar. Bu tarama yazılımın karedeki objelerin hangisinin önde hangisinin arkada olduğunu belirlenmesini sağlar ve öndeki objeyi kesip arka planı bulanıklaştırarak bunu üstüne yapıştırır, böylece yapay bir bokeh efekti yaratılmış olur.
Semantic rendering
Elindeki küçük cihazın işlemcisi artık yalnızca ışığı görüntülemiyor, neyin fotoğrafını çektiğini de algılıyor. Semantic rendering adı verilen bu teknoloji, bir yandan fotoğrafı oluşturan veriyi inceleyip her bir pikseli işlerken karede ne olduğunu da algılıyor.
Çektiğin fotoğraf örneğin bir bulut fotoğrafıysa semantik işleme gürültü olarak kabul edilen öğeleri azaltırken dokuya dokunmuyor. Bir portre çektiysen saçları daha belirgin hetirmek için saçların etrafındaki pikselleri keskinleştiriyor ve cildin tonunu korurken yüzdeki lekeleri azaltmak için bir girişimde bulunuyor.
Semantic rendering’i fotoğrafın her bölgesine ayrı ayrı uygulanan bir reçete olarak tanımlayabiliriz.
…
CP ve beraberinde gelen tüm teknolojiler fotoğrafçılıktaki gerçeklik kavramını biraz esnetiyor, fakat başka bir bakış açısına göre fotoğrafçılığı demokratikleştiriyor.
Bu da fotoğraf çekmek için insanların artık pahalı ekipmanlara ya da fotoğraf çekmek ve bunları düzenlemek için karmaşık çekim tekniklere aşina olmasına, fotoğraf işlemek için kullanılan programları bilmesine ve bunların başında zaman geçirmesine olan ihtiyacı ortadan kaldırdı.
Tekniklere ve yöntemlere aşina olmak ve bir programı kullanmayı bilmek her zaman bir avantaj, fakat bu avantaj dünya üzerindeki küçük bir insan grubu için geçerli.
Çoğu insan için ekranda güzel görünen bir fotoğraf çekmek için ekranın bir yerine dokunmak yeterli görünüyor, gerisini cihazın içinde yazılım hallediyor.
Görsel tarihin güvenilirliğindeki sessiz tehlike
Gelecekten gelen ve yanıtı bugünde saklı olan bir soru var: görsel tarih olduğu gibi mi kaydedildi yoksa fotoğraflarda manipülasyon var mı?
Fotoğrafçılık biraz da olanı olduğu gibi kaydetme sanatı. Yeni bir görsel iletişim metodu oluşturmak yerine elimizde olan bir şeyi dönüştürmeli miyiz, tartışmamız gereken asıl konu belki de bu.
Donanımdan kaynaklanan fiziksel sınırların aşmak için bir araç olması, bazı yöntem ve tekniklerin demokratikleştirmesi yönünden CP iyi bir yerde duruyor. Dolayısıyla iyi çekilmiş fotoğraflara sahip olmak artık sanıldığı kadar zor ve erişilmez değil. Bu dünyanın herhangi bir yerinde yaşayan ve çocuklarıyla çektiği bir aile fotoğrafını daha iyi bir hale getirmek isteyen bir baba için iyi bir şey.
İnsan gözünün gördüğü şekle mümkün olduğu kadar yakınlaşmış fotoğraflar herkesin hoşuna gidiyor ve herkes böyle fotoğraflar çekmek istiyor fakat burada feragat ettiğimiz önemli en önemli şeyler gerçeklik kavramı ve otantiklik.
Farkında olmak gereken en önemli detaylardan biri CP’nin fotoğrafları yalnızca iyileştirmekle kalmadığı; bazen fotoğrafta var olmayan detayları tahmin yoluyla yeniden oluşturduğu. Bunun en belirgin ve tartışma yaratan örneği Moon Mode. Bu aksiyonda, bazı telefonlar çekilen ay fotoğraflarının üstüne veritabanında yer alan yüksek çözünürlüklü ay fotoğraflarından birisi yapıştırıyor. Bu gibi durumlar fotoğrafın “belge” niteliğini ortadan kaldıran girişimler.
CP gibi teknolojilerin kontrolsüzce yaygınlaşması ve henüz herhangi bir regülasyona tabi olmaması, görüntülerin birer fotoğraf olmaktan çıkıp algoritmalar tarafından üretilen dijital içeriklere dönüşmesine neden olabilir.
Bu da bu dönemden sonra tutulan görsel tarihin güvenilirliğini sarsacak önemli bir risk.
Gerçek güzellik ne, bir şeyin güzel olduğuna kim karar veriyor?
Sosyal medyanın yaygınlaşmasıyla birlikte üzerinde konuştuğumuz önemli bir diğer konu da güzellik algısı ve gerçek güzelliğin ne olduğu.
Yapay zeka modelleri, iyi fotoğraf kavramını popüler görseller üzerinden öğrendi ve çekilen her kareyi güzel kavramıyla eşleştirdikleri bu verileri kullanarak iyileştirir ve onlara uydurma eğilimindedir.
Bahsettiğim bu güzellik algısının fotoğrafları götürdüğü yerde doygun renklerin, pürüzsüz yüzlerin ve mümkün olduğu kadar az gölgenin olduğu standart bir şablon var.
Bu standartlaşma eğilimi, bir sanat biçimi olarak fotoğrafın ve sanatı icra eden fotoğrafçının kendini ifade etme hatta hata yapma özgürlüğüne bir müdahale.
Ters ışıkta bir şehir fotoğrafı çektiğinde ya da kasvetli bir portrenin karanlık yerlerini aydınlatmaya çalışmak ya da fotoğrafa neşe katmaya çalışmak bir tür homojenleşme ve insan dokunuşunun ortadan kalkmasına neden olan bir makine öğrenimi aksiyonu.
…
CP’nin fotoğrafçılığın geleceğinde hem yaratıcı hem de önemli bir kırılma noktasını teşkil edeceği açık. Optik donanımların sınırlarının ötesine geçmeyi başaran yazılımlar, çekilen sahneleri yalnızca daha net, daha parlak ve daha doğru şekilde yeniden inşa etmiyor, aynı zamanda görsel bir materyale baktığımızda ne gördüğümüzü ve gördüğümüz şeyde neyi algıladığımızı da başka bir şeye dönüştürüyor.
Önümüzde olan şey, fotoğrafın artık bir kayıt aracı değil de birileri tarafından yorumlanan, hesaplanan ve gerektiğinde de yeniden yeniden kurgulanabilen bir içeriğe dönüşme ihtimali.
Dolayısıyla fotoğraflarla çalışan kişilerin yeni görevleri de olacak; yeni teknikleri takip etmenin yanında fotoğrafın gösterdiği şeyin doğruluğu, etik sınırlar içinde nerede durduğu ve fotoğraftan beklenenlerle elde olan arasındaki hassas dengeyi gözetmek.
Computational photograpy, yani hesaplamalı fotoğrafçılık hakkında daha çok konuşacağız ve biz konuştukça fotoğrafın bugün bildiğimiz anlamı değişecek…
Referanslar ve ileri okuma…
- Adobe launches a new ‘computational photography’ camera app for iPhones
- CS 448A – Computational photography
- NeRF: Representing scenes as neural radiance fields for view synthesis
- Computational photography: The production of perpetual targets
- Burst photography for high dynamic range and low-light imaging on mobile cameras
Ana fotoğraf: Pawel Czerwinski, Unsplash
