광장 카메라전통적인 촬영의"한 번 이미징 초점"의 한계를 타파하고, 그 핵심 경쟁력은"심장"으로 불리는 광장 포획 및 재구성 기술에서 비롯됩니다.이 기술체계는 광학설계와 계산법의 협동을 혁신하여 광선의"위치 + 방향"에 대한 전차원기록을 실현하여 후기에 다시 초점을 맞추고 경심을 조정하는것을 가능하게 함으로써 영상채집과 처리의 론리를 재구성하였다.

광장 포획 기술은 핵심 중의 핵심이며, 그 관건은 마이크로 렌즈 어레이의 혁신적인 응용에 있다.전통적인 카메라는 단일 메인 렌즈를 통해 센서에 빛을 초점을 맞추고 빛의 강도와 색상만 기록합니다.반면 광장 카메라는 메인 렌즈와 이미지 센서 사이에 수만 개의 마이크로 렌즈로 구성된 어레이를 내장하고 있으며, 각 마이크로 렌즈는 센서의 픽셀 세트에 대응한다.광선이 주 렌즈를 통해 입사되면 마이크로렌즈는 서로 다른 방향의 광선을 대응 픽셀점으로 분류하여 센서가 광선의 공간 좌표 (x, y) 와 방향 정보 (u, v) 를 동시에 기록하여 4차원 광장 정보를 포함하는 원시 데이터를 형성하는데, 이 과정은 마치 각 광선에 대해"좌표 라벨을 찍는"것과 같다.

마이크로 렌즈의 설계 정밀도는 광장 포획 품질을 직접 결정한다.주류 광장 카메라는 육각형으로 배열된 마이크로 렌즈를 사용하여 사각형 배열에 비해 광선 이용률이 20% 이상 향상되어 이미지 사각지대를 효과적으로 감소시킨다.마이크로 렌즈의 초점 거리와 구멍 지름은 메인 렌즈와 정확하게 일치해야 한다. 예를 들어 인물 촬영 기종에 대해 마이크로 렌즈의 초점 거리는 보통 100-200μm로 설정하여 얼굴 디테일을 포착할 때 환경 광 정보를 보존할 수 있을 뿐만 아니라 광선 교란으로 인해 화질이 흐려지지 않도록 한다.일부 기종은 또한 줌 가능한 마이크로 렌즈 배열을 채택하여 전압을 통해 마이크로 렌즈의 곡률을 조절하여 서로 다른 장면의 광장 채집 수요에 적합하다.

광장 재구성 알고리즘은'후기 조정'을 실현하는 기술 영혼이다.원본 광장 데이터는 알고리즘을 통해 디코딩해야 편집 가능한 이미지를 생성할 수 있다.알고리즘의 핵심은"광선 재투영"원리를 채택하여 마이크로 렌즈가 기록한 4차원 정보를 기반으로 서로 다른 초점 평면의 광선 분포를 계산하고, 가중 중첩을 통해 초점 평면에 대응하는 선명한 이미지를 생성한다.예를 들어 나중에 포커스를 전망에서 배경으로 전환할 때 알고리즘은 배경 영역을 가리키는 광선 데이터를 선별하여 선명한 배경 이미지로 재조합하는데, 이 과정은 GPU가 가속화하는 병렬 컴퓨팅 아키텍처 덕분에 0.5초 만에 완료된다.

심층 추정 기술은 광장 재구성의 중요한 버팀목이다.알고리즘은 같은 마이크로렌즈 아래 서로 다른 화소점의 광선 차이를 분석하여 장면 속 각 물체의 깊이 정보를 계산하여 3차원 깊이 그림을 구축한다.딥 러닝 모델 결합, 현대광장 카메라의 깊이 추정 오차는 1% 이내로 제어할 수 있으며, 경치를 정확하게 조정할 수 있을 뿐만 아니라 입체 영상과 3차원 모델링도 실현할 수 있다.예를 들어 문화재 촬영에서 한 번의 촬영으로 여러 시각의 선명한 영상을 생성하여 문화재 디지털화에 효율적인 해결 방안을 제공할 수 있다.

광장 카메라의"심장"기술은 고립된 존재가 아니다. 마이크로 렌즈 배열의 광학 혁신과 광장 재구성의 알고리즘 돌파는 시너지 효과를 형성한다. 전통 촬영의 편리성을 보존할 뿐만 아니라 영상 후기 처리의 유연성도 부여한다.웨이나 제조 기술의 진보와 AI 알고리즘의 최적화에 따라 광장 카메라는 전문 분야에서 소비 시장으로 나아가고 있으며, 핸드폰 촬영, 가상 현실 등 분야에서 거대한 잠재력을 보여주어 영상 기술이"광장 스마트 시대"에 진입하도록 추진하고 있다.