Düşük ışık fotoğrafçılığı ile alakalı, Photoshop gibi bir görüntü işleme programı kullanarak uygulayabileceğiniz çok basit bir hile vardır.

Tripod ile bir gece çekimi yaptığınızı farzedelim. Ekipmanınızın ve koşulların izin verdiği ölçüde okunabilir bir fotoğraf çekmek için diyafram ve perde ayarlarını yapmışsınızdır. ASA’yı da yükseltebilirsiniz ama yüksek ASA değerlerinde fotoğrafınızda “noise” adı verilen sinyal kirliliğini çok daha bariz bir şekilde görmeye başlarsınız. Uygulanabilecek hile, aynı koşullarda aynı fotoğrafı bir kaç defa çekmektir. Fotoğraftaki “noise” (gürültü) her defasında tamamen rastgele yerlerde kendini gösterecektir. Çektiğiniz bütün bu fotoğrafları, görüntü işleme programınızda, toplamları 100% opaklık verecek şekilde saydamlık değerleri vererek üst üste koyarsanız, “gürültü” değerlerinin ortalamasını almış olacaksınız. Tamamen rastgele piksellerde kendini gösteren gürültünün piksel başına yoğunluğu, aldığımız ortalama sonucu sıfıra yaklaşacaktır.

Bu teknik ile 1600 ASA ile çekilmiş yeterince fazla fotoğraftan, 100 ASA ile çekilmiş gibi gözüken sonuçlar elde etmeniz mümkündür.

Bu tekniğin sonradan uygulanabilecek “denoise” tarzı algoritmalardan farkı, görüntüyü hiçbir şekilde yumuşatmadan, görüntü bilgisini kaybetmeden ve hatta yeni bilgi ekleyerek sorunu çözüyor olmasıdır.

Uygulaması biraz daha zahmetli olan HDR (Yüksek Dinamik Aralıklı) görüntüler de yine benzer bir şekilde, aynı görüntünün bir çok defa; ama bu sefer farklı ayarlar ile çekilmesi ile elde edilir. Karanlıktan, aydınlığa farklı pozlama seviyelerinde çekilmiş birçok fotoğrafın algoritmik olarak harmanlaması ile, gözün aynı görüntüdeki çok aydınlık ve çok karanlık değerleri ve barındırdıkları detayı algılama becerisi taklit edilmeye çalışılır.

İki tekniğinde ortak noktası, kullandığımız dijital makinanın hızlı ve çok sayıda görüntü yakalama özelliği ile, bilgisayarların işlemsel gücünü buluşturmalarıdır. İki teknikde de söz konusu olan şey, son görüntüyü oluşturmak için dijitalleştirmekten öte, karmaşık işlemler sonucu yakaladığımız görüntüden çok daha fazlasını elde etme çabasıdır.

Uzaktan bir ağaca bakın. Sonra, tek tek yapraklarını seçebilinceye dek ona yaklaşın. Daha sonra gövdesine doğru gidin. Yaprakların şeklini, damarlarının yerleşimini, üzerindeki karmaşık dokusunu görün. Kahverengi kabuğuna, kabuğunun detayına, detayının içindeki detaya bakın. Dijital fotoğraf, görünen dünyamızı sarmalayan bu devamlı görüntünün piksel adını verdiğimiz birbirinden ayrı dikdörtgen şekiller içinde, her dikdörtgene bir renk gelecek şekilde örneklenmesi, kaydedilmesidir. Ama bu kayıt işlemi aslında hiç de düşünüldüğü kadar basit, birebir işlemeden ibaret bir işlem değildir. Makinenizin içinde ışığın rengini ve yoğunluğunu ölçen ve denk geldiği piksele kaydettiği değeri veren sensörler, bu devamlı sinyali, sabit sayıdaki piksellere kaydedebilmek için “de-mosaicing” denilen interpolasyon teknikleri ile işler. Daha sonra keskinleştirme, renk ve kontrast ayarları uygulayıp, eğer RAW fotoğraf çekmiyor iseniz sıkıştırarak kaydeder. Yine de bütün bu işlemler, size film makarası kullanan fotoğraf makinalarından çok daha farklı sonuçlar üretmezler. Gerçek şu ki; dijital makineler ile fotoğrafçılık köklü bir değişime uğramış olsa da kullanılan makine ve prensipler geçen zaman boyunca çok az değişiklik geçirmişlerdir. Oysa bilgisayarların işlemsel gücü kullanılarak bundan çok da fazlası yapılabilir. HDR örneğinde olduğu gibi fotoğrafın alışılmış sınırlarının dışına çıkılabilir, ya da yepyeni sınırlar keşfedilebilir.

İşlemsel fotoğraf; bilgisayar grafikleri, makine görüşü ve fotoğraf alanlarındaki gelişmelerin kesişiminde ortaya çıkan yeni bir daldır. Amacı; geleneksel makinenın sınırlamalarını kırmak, işlemsel güç kullanılarak daha gerçek, daha canlı ve algısal açıdan daha manalı fotoğraflar yaratmaktır.

İşlemsel fotoğraf dalı 3 alanda ilerlemektedir. İlk alan, ilk örnekte de bahsedildiği gibi geleneksel fotoğrafçılıkla alakalı parametrelerden (alan derinliği, dinamik aralık, vs...) yüksek performans sağlanmasını amaçlamaktadır. Bu alana “epsilon fotoğrafçılığı” (epsilon photography) adı da verilebilir. Bu, henüz eldeki makinelerin limitli kapasitelerinden dolayı sahnenin, her defasında makine parametrelerinin “epsilon” miktarının değiştirilmesi ile yakalanan birçok fotoğraf ile temsil edilmesidir. Her ne kadar görsel olarak zengin sonuçlar verse de, yine düşük seviye bir görsel temsil söz konusudur. Bunun sebebi, günümüz dijital fotoğrafçılığında gerçek dünyanın görsel zenginliğinin piksellerde sadece ışık yoğunluğu olarak örneklenmesidir. Oysa görme algısı bundan çok daha ötedir; algısaldan çok kavramsaldır. Bu yüzden de saklanan görüntünün ışık yoğunluğundan ibaret olmaması gerekir, ne de olsa bizim görme duyumuz bundan ibaret değildir.

İkinci alan yukarıda bahsedilen gelişmiş makinenin becerilerinin ötesine geçebilmek üzerinedir. Buna “kodlamış fotoğraf” (coded photography) adı verilebilir. Bu alanda amaç, görüntü kaydedilirken sahne hakkındaki birçok bilginin, bir ya da az sayıda fotoğraf ile görüntüye geri kazanılabilir şekilde kodlanmasıdır. Bu kodun analizi ile sahnedeki ışık alanları hakkında bilgi, hareket fluluğunun giderilmesi, sahne derinliği gibi bilgiler edinilmesi amaçlanmaktadır. Bu daha yüksek seviye bir görsel temsil demektir. Bunun nedeni; bu tür fotoğrafçılıkta elde edilen görüntünün en basit biriminin artık iki boyutlu piksel değil, dört boyutlu ışık ışınları olmasıdır. Dört boyutlu ışık alanları kaydedilerek (pozisyonu, derinlik ve zaman bilgisi) çekilen fotoğraflarda elde edilen alan derinliği, sonradan işlenerek değiştirilebilir; bu teknik ile flu çektiğiniz arka planı net, net çektiğiniz objeyi flu hale rahatlıkla getirebilirsiniz. Kodlama tekniği ile perdesi açık olduğu halde hareket fluluğu yapmayan makineler geliştirilmektedir. Hareket fluluğunu engellemek için kullanılan yenilikçi tekniklerden bir tanesi de, makinenin perdesinin kontrollü bir şekilde titretilmesidir. Çekilen fotoğrafa bu tür asimetrik düzensizlikler katılması, görüntü bilgisine tanımlanabilir özel imzalar - kodlar - atılmasını sağlar. Bu asimetrinin algoritmik olarak işlenmesi ile de fluluk gibi sınırlamalar giderilebilir.

Üçüncü alan radiyometrik birimlerin ölçülüp işlenmesinden öte, sahnedeki anlamın, görsel özün yorumlanması olacaktır. Bu alana “öz fotoğrafçılığı” (essence photography) adı verilebilir ve yakalanan görüntü yüksek seviye işlemden sonra aslında gerçek dünyanın algısal zenginliğinden ziyade, kavramsal zenginliğini temsil edebilir. Bu alan yeni sanat formlarına esin verecektir.

Bazı durumlarda, mesela bir eğitim görselinde, bir illüstrasyon, fotoğraftan daha tanımlayıcı olabilir. Ama bu tarz illüstrasyonları üretmek çaba ve yetenek gerektirir. Bu tür illüstrasyonlarda genelde amaç, görüntünün temsili için bütün gereksiz ayrıntılardan arındırılmasıdır. Bu işlemsel bir şekilde yapılabilir. Mesela bir görüntüyü çizim şeklinde yakalamak istediğinizi farzedelim. Muhtemelen görüntünün dokusundan kurtulup sadece kenarlarını yakalamak isteyeceksiniz. Ama kenar tespiti bir fotoğraf makinası ya da yazılım için çok kolay bir iş değildir. Obje üzerindeki doku yüksek kontrastlı alanlarda kenar olarak algılanabilir. Ama sadece kenarların gölge yaratabileceği gerçeği göz önünde bulundurularak, bu sorunun üzerinden akıllı bir fotoğraf makinesi, flash ve işlemsel güç faydalanılarak gelinebilir.

Fotoğraf; film, müzik, oyun gibi sektörler kadar büyük bir pazar payına sahip olsa da teknik ve donanımsal açıdan çok büyük değişiklikler yaşamadan günümüze kadar geldi. Bu açıdan bakılacak olursa, fotoğrafın aslında gayet gelenekçi bir alan olduğu söylenebilir. Yukarıda örneklenen bazı gelişmeler son kullanıcıya belki de hiçbir zaman ulaşmayacak olsa bile, yapılan araştırmaların yoğunluğuna bakılacak olunursa, fotoğrafın iki boyutlu doğasını köklü bir değişimin beklediğini söylemek yanlış olmaz. Biz dijital mı iyidir yoksa analog mu, photoshop’la renkler ile oynamak mübah mıdır sevap mı diye tartışa duralım. Ha bir de tabi ki ne olur ne olmaz diye vimeo’yu, youtube’u yasaklayalım. Teknoloji onu takip edenleri geleceğe taşımaya devam ediyor.