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I tradizionali obiettivi fotografici, similmente all'occhio umano, sono capaci di focalizzare unicamente un soggetto alla volta. Un gruppo di ricercatori della Carnegie Mellon University (CMU) ha però ideato un sistema di autofocus che promette di rivoluzionare questo paradigma, consentendo alla fotocamera di selezionare le aree dell'immagine da mettere a fuoco. Questa innovazione permette di mantenere nitidi molteplici soggetti simultaneamente, indipendentemente dalla loro distanza dalla fotocamera.
Le lenti tradizionali hanno la limitazione di poter mettere a fuoco un soggetto su un singolo piano focale per volta, sfocando in misura maggiore o minore tutto ciò che si trova davanti o dietro a quel soggetto. Questo effetto conferisce profondità alle immagini, il che è utile per i ritratti, ma per visualizzare chiaramente l'intera scena in un fotogramma potrebbe essere necessario combinare più scatti con diverse distanze focali.
Secondo Matthew O’Tool, professore associato della CMU, il sistema di “autofocus a variazione spaziale” sviluppato dagli studiosi dell'università, unisce una serie di tecnologie che permettono alla fotocamera di decidere quali porzioni dell'immagine devono essere nitide, fornendo in pratica a ciascun pixel una sua minuscola lente regolabile.
I ricercatori hanno sviluppato una “lente computazionale” che associa una lente di Lohmann – costituita da due lenti cubiche curve che si spostano l'una rispetto all'altra per calibrare la messa a fuoco – con un modulatore spaziale di luce di fase, un dispositivo che gestisce la rifrazione della luce in ogni pixel. Questo consente al sistema di focalizzare simultaneamente a diverse profondità.
Il sistema sfrutta due metodi di autofocus: l'autofocus a contrasto (CDAF), che divide le immagini in aree con regolazione indipendente della nitidezza, e l'autofocus a rilevamento di fase (PDAF), che determina se un soggetto è a fuoco e quale direzione di messa a fuoco deve essere corretta. L'autofocus a contrasto (CDAF) è una tecnica utilizzata nelle fotocamere digitali per ottenere una messa a fuoco precisa analizzando il contrasto nell'immagine. Questo metodo ricerca il punto di massima nitidezza regolando la lente fino a quando il contrasto nell'area selezionata è al suo picco. È particolarmente efficace in condizioni di buona illuminazione e con soggetti ben definiti.
L'autofocus a rilevamento di fase (PDAF), invece, è un sistema più avanzato che utilizza sensori specializzati per misurare la differenza di fase della luce che arriva da diverse parti dell'obiettivo. Questa informazione permette alla fotocamera di calcolare la distanza del soggetto e di regolare la lente in modo rapido e preciso. Il PDAF è particolarmente utile in situazioni di scarsa illuminazione e per soggetti in movimento, poiché consente una messa a fuoco più veloce e reattiva.
Secondo il professor Aswin Sankaranarayanan della CMU, questo sistema sperimentale “può cambiare radicalmente il modo in cui le fotocamere vedono il mondo”. I ricercatori ritengono che la tecnologia possa avere un campo di applicazione più ampio, andando oltre la fotografia tradizionale, con miglioramenti nell'efficienza dei microscopi, la creazione di una percezione realistica della profondità per i visori VR e l'assistenza ai veicoli senza conducente nella percezione dell'ambiente circostante con una “chiarezza senza precedenti”. Le implicazioni di questa tecnologia sono vaste e potrebbero trasformare diversi settori. Nel campo della microscopia, una messa a fuoco più precisa e simultanea potrebbe consentire di osservare strutture cellulari complesse con una chiarezza mai vista prima, aprendo nuove frontiere nella ricerca biologica e medica. Per quanto riguarda la realtà virtuale (VR), la capacità di creare una percezione realistica della profondità migliorerebbe notevolmente l'immersione dell'utente, rendendo l'esperienza più coinvolgente e realistica. Infine, nel settore dei veicoli autonomi, una percezione più chiara e dettagliata dell'ambiente circostante sarebbe fondamentale per garantire una guida più sicura ed efficiente, riducendo il rischio di incidenti e migliorando la navigazione in condizioni complesse.
