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写真講座

2019年7月11日 (木)

・フィルターホルダーKANIとNisi比較

ハーフNDなどの角型のフィルターを使う人が最近増えてきました。
これは、NisiやKANIといった角型フィルターに強いメーカが出てきて
様々な種類のフィルターを市場にリリースしたためです。
これまではKenkoやLEEが細々と販売していただけでしたが、
NisiやKaniが高品質のフィルタを開発して一気に広がりました。

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角型フィルタを使用するにはフィルターホルダーが必要になります。
フィルタホルダーも意外と1万円以上と値段が高い。
そこで、NisiとKANIのフィルターホルダーの使い勝手をレビューします。

左がNisiのV5フィルター(最新版はV6)
右がKANIのフィルターホルダー
Imgp1750s

〇レンズへの取り付け
私は横着して三脚にカメラをセットした後に
フィルターホルダーをレンズにつけることがあります。
この時カメラの向きによってはネジ山がうまく合わず
なかなかつかないことがある。

Nisi
Resize168660

KANI
Resize168655

Nisiのホルダーはネジ切り部分が奥まったところにあるので
若干付けづらい。
一方KANIのホルダーはねじ切り部分が出っ張っているので
付けやすいという違いがあります。

〇角型フィルターの取り付け
どちらの製品もレンズ取り付け部と
角型フィルター取り付け部が分離できます。
Imgp1758s

この分離しやすさはどちらも同じくらいの使い勝手。
分離させた状態で角型フィルターを取り付けます。
フィルターを差し込むときの力加減ですが、
Nisiのホルダーは少しきつく、
KANIのホルダーは少し緩めです。
どちらが好みかは分かれますが、
私の場合、ホルダーをレンズにつけたまま
フィルター付け外しするので(あまりよろしくない)
緩めのKANIホルダーが好きです。

〇PLフィルターの操作性
どちらのメーカのホルダーも、角型フィルタとは別に
PLフィルタを取り付けることができます。

Imgp1753s
上の写真ではKANIのホルダに、Nisiのフィルタを付けていますが
ここは両社で互換があります。
PLフィルタの効果を調整するための回転はホルダについているダイアルで行います。

Nisiのダイアル
Resize168657

KANIのダイアル
Resize168656

ダイアルの位置はKANIのほうが操作しやすい。

〇NDフィルタ使用時の遮光性
ND1000などのすごい濃いNDフィルタを用いるときは
隙間から入ってくる光が無いように遮光性が大事になります。
円形フィルタを用いる場合は問題ないですが、角型フィルタだと
取り付け方によっては隙間ができてしまうこともある。
そのため、遮光素材が付いていますが、
KANIの場合はホルダー側に、
Nisiの場合はフィルター側についています。

KANIホルダー
Resize168659

Nisiフィルター
Resize168658

ND1000を使用する場合は、フィルタとホルダーで
両社に互換がないので注意する必要があります。
※NisiのND1000をKANIのホルダーにつける場合は、
 逆向き(遮光スポンジが無い側をレンズの向きにしてつける)でつけることは可能。

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2019年7月 6日 (土)

・GANによる画像処理

GANはディープラーニングの一種です。
ディープラーニングを用いて、カメラ用途では様々な応用ができますが
弱点もあります。
それは大量のデータが必要となることです。
機械学習のために、大量の画像データとタグ付けをしなければいけません。
このデータを集めるのが一番大変といっても過言ではありません。

しかも最近は、プライバシーなどの問題で
顔認識などに用いる顔画像は集めにくくなっています。

この問題を解決できる手段の一つがGANという手法です。
GANとはGenerative Adversarial Networkのことで、
日本語に訳すと「敵対的生成ネットワーク」

生成ネットワークなので、何かしらの画像を作成します。

Cat1 Cat2
このサイトは存在しないネコ(AIが生成)がF5を押すたびに生成されます。
ちょっと不自然なところもあったりしますが、
人物の顔などでやると、実在しない人物が生成できるため
肖像権が問題になりません。

GANは画像を生成するジェネレータ部と
生成された画像が本物か偽物か判断するディスクリミネイタ部で構成されます。

Gan

ジェネレータ部で学習によって作成された画像が
ディスクリミネイタ部で本物の写真かどうか判断します。
ジェネレータ部はディスクリミネイタをだませるように
どんどん本物っぽい画像が作れるように成長します。
一方、ディスクリミネイタ部は偽物に騙されないように
どんどん判断の精度を上げていきます。
最終的には本物か偽物か判断できないレベルの画像を作ることができます。

GANによって大量の本物っぽいデータを作ることができれば、
ディープラーニングで大変なデータ集めをクリアすることが可能。

GANの例として、GANを用いた画像拡大のソフトを紹介します。
GigapixelA.I.

2004年に300万画素のカメラで撮影した画像
P8080107
等倍拡大
P8080107_2

この画像を400%拡大します(5000万画素相当)
左:Photoshopで拡大 右:GigapixelAIで拡大
P8080107big_all
かなり精細に拡大できています。
ただし、これはGANで拡大時に作り出した画像なので
実物と違っている可能性があります。
だけど、自然風景とかだと実物がわからないので違和感がない。

Big_all

Big_all_20190706112101

正解を知っているものだと違和感が生じます。

左:Photoshopで拡大 右:GigapixelAIで拡大
Dsc_0036_soi20bs2_iso00052_outs_big_all
和食・酒の文字が象形文字みたいになってしまった。

一年前に比べて、GANによる画像拡大もかなり良くなりましたが
まだ電子ズームの代わりとしてはつらいところがあります。

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2019年6月15日 (土)

・北海道で各種フィルターを用いて撮影

北海道に行っていました。
NDフィルタやPLフィルタを用いていろいろ撮影をしたので
紹介をします。

Resize168596 Resize168585

積丹半島にある、えびす岩
絶妙なバランスで立っています。すぐ脇には大黒岩もある。

使用フィルター
ND64 リバースハーフND12 PLフィルター
長秒露光にするためにND64を使用。
夕暮れ時にND1000を使用してしまうと、露光時間が非常に長くなり、
また、真っ暗で構図が決められません。
リバースハーフNDで、空の明るさをコントロール、
また、PLフィルタで反射の具合をコントロールします。

Resize168587 Resize168580

上富良野にあるジェットコースターの路で撮影。
ちょうど通り雨が降ったので、雨が上がるまで待機。
日がさしていい感じに虹が出てくれました。

使用フィルター
PLフィルター
PLフィルタを用いると、虹を強調したり薄くすることができます。

Resize168584 Resize168583

積丹半島先端付近にある神威岬。
面白い形の岩がたくさんあります。

使用フィルター
ND1000
海面をなだらかに写すために、極端に暗いフィルターを使用。


Resize168588
今やすっかり有名となった美瑛の青い池。
人工のため池です。

使用フィルター
ND1000 PLフィルター
風もなくもともと水面もなだらかでしたが
更に強調するためにあえてND1000を使用。
3分露光。
反射のコントロールのためにPLフィルタも重ねています。

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2019年6月 6日 (木)

・ToFセンサーとは

AF性能を改善するための手法の一つとして
ToFセンサーというデバイスがあります。
ToF = Time of Flight
赤外線を照射して、
被写体で反射して戻ってくるまでの時間によって
被写体との距離を計測します。
Tof-1


光の速さはすごい速いのに、
被写体までの距離の時間差なんて計測できるの?
と思うかもしれません。
正確には、測定しているのは、光の波長の位相差です。
Tof-2


光は波なので、被写体に反射して戻ってきた光は
山と谷の位置が変化します。この変化量を計測。


最近では2次元ToFと呼ばれる、
複数の点の測距ができるものも出ています。
これを用いると、画素ごとに距離の情報がわかり、
被写体の深度マップ(3D情報)が取得できます。
深度マップを取得することで、任意の場所をぼかすことが可能。
Tof-1_1


ToFが光っている様子
Resize168578
この写真は天体改造カメラで撮影。
赤外線なので人間の目には光が見えない。


これらいろいろ有用な情報を得られるToFですが
弱点もあります。


・2m-5mくらいまでしか赤外線が届かない。
・太陽光下だと太陽光に含まれる赤外線の影響で、精度が落ちる
・ガラス越しだとガラスで赤外線が反射して正しい距離情報が取れない


これら弱点を踏まえて上手に使うと
今までできなかった様々な処理ができるようになります。



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2019年5月31日 (金)

・F1.0以下のすごい明るいレンズ

以前に明るいレンズとは、という記事を記載しました。
明るいレンズとは解放F値が小さく、たくさんの光が取り込めるレンズです。


明るいレンズとしてよく見かけるものが50mmF1.4という標準レンズです。
しかし、世の中にはさらに明るいF0.95などのレンズもあります。



そもそもF値はどんな風に決められているのだろうか。


F値の定義
F値 = 焦点距離/有効口径


式を見ると、分子に焦点距離があるので、
同じ口径だと望遠になるほど暗くなります。
望遠で明るいレンズを作るには、有効口径を大きくする必要があります。
(レンズが巨大になる)


有効口径とはレンズの前玉の径ではないのに注意。


Resize168569
両方とも50mmF1.4だが、レンズの径が全く違う。
これは周辺光量落ちなどを抑えるために
レンズ径を大きくしている為です。


上記の式を見ると、焦点距離をとても小さくするか
有効口径を大きくすると非常に明るいレンズが作れます。


例えば焦点距離が50mmのレンズであれば、
レンズの有効口径を100mm(10cm!)のレンズならF0.5という
とてつもなく明るいレンズになります。
理論上もっとも明るいレンズがF0.5。
しかし、こういったレンズは現実的ではありません。


F値がすごく小さいレンズだと、被写界深度が浅すぎて
ほとんどピントが合わないような写真になってしまいます。
また、明るいほど収差も出やすくなるので
まともに映る領域が、画像の中心部分付近だけになってしまいます。


収差を抑えようと特殊な硝材や非球面レンズを使おうとすると
有効口径が大きいので高価になりがちです。
そのため、実用的なレンズとして、F1.4が開放F値のレンズとしてたくさんあるのです。
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2019年5月25日 (土)

・解像度とディティールの違い

画質の評価指標の一つとして解像度があります。
また、ディティール(解像感)という画質観点もあり
これは必ずしも解像度と一致しません。

まずは、そもそも解像度とは何か。
解像度は本数であらわされます。
解像本数の求めるためには解像チャートを撮影します
ISO_12233で定められた解像チャート

このチャートのクサビ部分が解像度を読み取る部分です。

チャートを正面からきっちり縦横がそろうようにして撮影。
Resize168566

クサビ部分を拡大
Resize168566_1

このクサビが読めなくなる部分が解像限界です。
850

上記の場合は本数は 850本位です。
この解像本数というのは、画像の短辺に何本の線を敷き詰められるか、
ということを意味しています。

極端な例として、10本の場合
7
20本の場合
14

図からわかるように白い線と黒い線をそれぞれ一本として数えます。
本数とクサビの関係
8_1

このように求められるのが解像度です。
では解像感とは何か。
解像感は明確な定義がありません。

しかし、画像処理関係者でよく言われるのが、
低コントラスト時の解像度(高周波成分)です。

下の二つの画像を見たとき、どちらのほうが良い画質?
Imgp2160

Imgp2160_2

どちらの画像も違った観点でよい部分があり
一概にどちらが良い画質か、とは言えません。
解像度だけ見ると、下のほうが良い画質になっています。
9

低コントラストの細かい模様は逆に上の方がよく出ている

Imgp2160_all1

低コントラストの模様は写真としてとても重要で、
石や木目の質感などによく現れます。
一方、解像チャートのような、高コントラストの細かい模様は
現実世界では思ったほどありません。

 

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2019年5月19日 (日)

・ストロボのガイドナンバーとルーメン

最近はストロボの代わりに使えるような
大光量のLEDライトが増えてきました。
LEDライトの明るさを示す単位でよくつかわれるのがルーメンです。


一方ストロボで使われる光量の単位はガイドナンバー

同じような光量の単位なので、
このLEDライトはガイドナンバーだとどれくらいになるんだろう?
と気になることもありますが、
単純に比較できません。


なぜならば、ストロボ光は閃光、LEDは定常光と光の性質が全く違うためです。
ストロボはパッと一瞬光るだけに対して、LEDはずっと光り続けています。
そのため、ストロボではシャッター速度が制限されますが、
LEDはシャッター速度を長くすれば暗い光でも明るく写真を撮ることができます。


6
黄色い部分(ストロボ)と青い部分(LED)の面積は同じくらい。


違う概念の単位をなんとか変換できないか考えてみました。
カメラで使われる環境光の明るさの単位Lv(Ev)とluxの関係は
おおよそ以下です。


ISO100時に
LV1 = 5Lux
LV2 = 10Lux


1m離れた18%グレーを適正露出で撮影する場合を考えてみます。
8
このグレー被写体をフル発光で1mの距離でLV=10に照らせるストロボがあったとします。
このストロボのガイドナンバーはいくつになるだろうか。


LV=10 の環境で適正露出で撮影できる絞り、ISO、シャッター速度は
いくつになるのかまずは計算します。
ストロボの閃光時間は数千分の1秒~数万分の1秒なので、この値を実際に使うのは
あまり実用的ではない…。


同調速度に近く、比較的使われる1/125秒を使うことにしましょう。
ISO感度は計算を楽にするために基準のISO 100で。


Lv = Av + Tvの露出の計算式に当てはめると、
絞りはF2.8と算出されます。


ガイドナンバー = メートル x F値
です。


これに当てはめると、
GN = 1(m) × 2.8(F値) =2.8


ところで、Lv10のときはおおよそ 2600Luxです
2600Luxが何ルーメンか計算したいところですが
下記の図のように、ルーメンは光源から出る
あらゆる方向の光を総合したものです。
Akarusa_2


1m離れたところにある18%グレーのどの範囲を照らすのかで
変換したときの値が変わってきます。
1mの距離だと割と近いので28mm相当の焦点距離のレンズで
けられない範囲にしておきます。
28mmのレンズの対角画角は84.1°です。


この条件で計算すると
約4140ルーメン


GN=2.8というと非常に暗いストロボの印象。
(コンデジでもGN=6くらいはあります)


一方、4000ルーメンのLEDライトだとすごい眩しい印象。












 




結果:
ガイドナンバーとルクスは変換できない!
※途中計算はここのサイトを用いると簡単にできます。
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2019年5月11日 (土)

・蛍撮影に便利なライト

蛍はすごい暗い森の中にいるため、光に敏感です。
また、蛍撮影をしている人も光には非常に敏感になります。
蛍撮影方法の記事
暗い場所での撮影なので、明るいペンライトなどは絶対に使えません。
スマホの画面ですら明るい。
ただし、足元を照らしたり、カバンの中を照らす明かりは欲しい。
その時に便利なライトを教えてもらったので紹介します。


 

USB充電ができ、3種類の照射パターンがあります。

Resize168546
レーザポインタ
このレーザポインタの赤い点を使うことで
真っ暗な場所でも比較的容易にピントをあわせることができます。
ただし、他に撮影者がいる場合はじゃまにならないように注意。

Resize168548
ブラックライト
光量が小さく、ちょっと手元を照らしたりするのに便利です。

Resize168547
白色LED
若干明るいので、移動時に足元を照らすのに支えます。
また、このライトの良いところは、拡散性が弱く
足元以外の余計なところを照らさないという部分です。

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2019年4月30日 (火)

・星の軌跡と桜の撮影

Resize168437
桜ももう終わりですが最後に山中湖で撮影してきました。
山中湖は富士五湖で一番標高が高く980mほど。
東京都内に比べると3週間ほど遅く咲きます。

天気がいいこともwindyで確認していたので、
星と一緒に撮影。

星の軌跡の撮影方法はこちら

上の記事はペンタックス機での設定ですが、
基本はどのメーカも同じです。
Mモードにして、30秒露光、ISOは基本最低感度、
絞りは空の明るさによって変えます。
ホワイトバランスはAWB以外のものにします。
空の色の好みで決めればいいのですが、個人的には蛍光灯が好き。

太陽光
Resize168440

蛍光灯
Resize168441

電球
Resize168434

キヤノンやソニー等で
インターバル撮影機能のないカメラの場合
外部レリーズでインターバル撮影ができるものがあります。


 

入門機などで外部レリーズ端子がない場合、、
諦めてください。

撮影時に、最初の一枚など、どこかで
一枚だけは桜をLEDライトとかで照らしたカットを撮っておきます。
Resize168435

LEDで照らさないと桜が真っ暗になってしまいます。
Resize168436

ただし、有名な桜だとほかにも撮影している人とかがいるので
なるべくライトで照らさないように。怒られます。

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2019年4月24日 (水)

・クアッドピクセルセンサによるHDR


以前にセンサ上でHDRを行う技術について記載しました。

この方式は、時間方向に長秒露光と短秒露光を行います。
ハイライト付近では短秒露光の情報を用いて白飛びしないように、
シャドー付近では長秒露光の情報を用いて黒つぶれしないように制御します。
これによりダイナミックレンジを広げることができます。

5
露光の途中で読みだした情報が短秒露光になる

最近の中華スマホに搭載されているクアッドピクセルセンサでも
撮像素子上でHDR合成ができます。

クアッドピクセルセンサでは4つの画素を
一つの画素とみなして画像を作成します。
Quad

この時、隣接する各色の画素にそれぞれ
短秒露光、長秒露光の役割を与えることで
HDRを行うことができます。
Quadorahdr

ただし、通常撮影では4つの画素を画素加算することで
ノイズを1/2に減らせるのに対し
HDRでは2つの画素しか使えなくなるためノイズは増えます。

撮像素子上でHDRを行うのは
ダイナミックレンジとSN比のトレードオフになることが多い。

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