Nikon Sahne Tanıma Sistemi [Scene Recognition System] Nedir?


Bu yazıda, Nikon markasının ilk olarak Nikon F5 (1996-2004) modelinde kullanmak için 3 yılda geliştirdiği ve geliştirildiği yıllarda (1993-1996) kullanılması düşünülen Nikon F5 modeline getireceği devrim niteliğindeki yenilikleri ve dijital kameralara geçtikten sonra ise fonksiyonlarına eklenen BEYAZ AYARI ile 1005 pixel RGB algılayıcısının ve Scene Recognition System’ in nasıl geliştirildiğinden ve ne işe yaradığından bahsedeceğiz.

Scene Recognition System denilen “SAHNE TANIMA SİSTEMİ” olarak Türkçe ifade edebileceğimiz sistem; Profesyonel fotoğrafçıların beyni gibi çalışarak, netliğe, pozometrik değerlere ve beyaz ayarına fotoğrafçının kontrolünde karar vermektedir. Nikon D3, D3X, D3S, D700, D300, D300S modellerinde 1005 pixel RGB algılayıcı kullanılmaktadır. Bu durum, giriş üstü seviye olarak ifade edebileceğimiz Nikon D5200’de ciddi bir oranda iyileştirilerek, eski profesyonel gövdelerde kullanılan 1005 pixel RGB algılayıcıdan 2 kat daha hassas 2016 pixel RGB algılayıcı kullanılarak biraz bozuldu ama bu iyi yönde bir bozulmaydı.:) Bu arada Nikon artık profesyonel seviye kameralarda (D4, D800, D800E) kullandığı 1005 pixel RGB algılayıcıyı; Çok daha hassas olan 91000 pixel RGB algılayıcı ile güncellemiş bulunuyor. 91000 pixel RGB algılayıcı optik vizörden bile yüz tanıma özelliğine sahip. Bu anlamda Nikon, Türkiyedeki en yakın rakibi Canon’un sadece 2-3 tane üst seviye profesyonel gövdelerde kullanıcılarına çok kısa bir süre önce sunmaya başladığı bu gelişmiş sistemin benzerini tüm DSLR ve SLR (Nikon F5, Nikon F6) kullanıcılarına 1996 yılından bu yana geliştirerek sunmakta ve Nikon, mühendisliği ile kullanıcılarını şaşırtmaya devam etmektedir.

Sistemin detayına geçmeden önce biraz ön bilgi verelim. Bu sistemin 3 temel görevi vardır.

1. Netlik ve hareketli konulardaki netliğin izlenmesi
2. Pozometrik değerlerin hesaplanması ve TTL flaş ölçümleri
3. Işık kaynağının tanımlanarak beyaz ayarının en doğru şekilde yapılmasıdır

1005 Pixel RGB ve Sahne Tanıma Sistemi

1. NETLİK VE HAREKETLİ KONULARDAKİ NETLİĞİN İZLENMESİ

Makine, fotoğrafı çekilecek konuyu inceler ve kare içerisinde önce insan olup olmadığını kontrol eder. Eğer insan varsa, kullanıcının tercihini de dikkate alarak netliği öncelikle ona yapar. Peki kameramız insanı nasıl algılar? Sonuçta bir makine. Kameranın veri tabanına insanın olası tüm ten renkleri kaydedilmiştir. Kamera karede insanın ten rengini arar ve bulduğu anda yine kullanıcının tercihini de dikkate alarak netliği ona yapar. Karedeki insan hareket ediyorsa; Netliği bu harekete göre korur. İnsan değilde başka hareketli bir cisim varsa ve hareket ediyorsa, bu cisme olan netliği fotoğraf çekilinceye kadar izler ve korur.

2. POZOMETRİK DEĞERLER VE TTL FLAŞ ÖLÇÜMLERİ

Fotoğrafı çekilecek konudaki ışığın özellikle parlak noktaları analiz ederek en doğru pozometrik değerleri vermektedir. Bu fonksiyon aynı zamanda flaşla çekim için gerekli analizleri de yapmaktadır.

3. OTOMATİK BEYAZ AYARI

Fotoğrafı çekilecek cisimden gelen ışığı analiz ederek, ışık kaynağının tespit edilmesiyle en doğru beyaz ayarının yapılması sağlanır.

Teknik olarak sahne tanıma sistemi; 1005 pixel RGB algılayıcı yardımıyla konuyu takip ederek netliği hızlı ve kusursuz bir şekilde yapar, pozometrik değerleri belirler ve beyaz ayarını renk ve parlaklık değerlerini kullanarak keskin bir şekilde yapar. 1005 Pixel RGB algılayıcı ilk olarak 1996 yılında piyasaya sürülen Nikon F5 modelinde kullanılmıştır.

Sistemin çalışma esası; Konudan gelen renk ve parlaklık bilgileri 1005 pixel RGB algılayıcı tarafından algılanıp; Pozometrik değerin belirlenmesi, netliğin ve beyaz ayarının hassas ve keskin bir şekilde yapılması için kullanılmaktadır. Bu sensör konunun pozisyonundaki değişimleri de takip edebilmektedir. Sensörün Nikon F5 modelindeki yeri aşağıdaki şekildedir.

1005 Pixel RGB algılayıcının yeri

Bu sistem, kameralar hakkındaki temel düşünceyi değiştirmiştir. 1005 Pixel RGB algılayıcı üzerinde aynı zamanda 3D renkli matriks ölçüm sistemi de bulunmaktadır. Sistem, Nikon’un ve Canon’un 2-3 tane üst seviye profesyonel gövdesi dışındaki kameralarında kullandığı %18 gri karttan okuma yapan algoritma yerine tüm kareyi renkli olarak değerlendiren bir algoritma kullanmaktadır. Ölçümü konudaki, parlaklık, kontrast ve uzaklık bilgilerinden faydalanarak yapmakta ve sonuç olarak çok daha kusursuz pozometrik değerler elde edilmektedir. Uzaklık bilgisi Nikon’un 1992 yılında geliştirdiği D ve G lensler kullanılması durumunda hesaplanabilmektedir. 1005 RGB ve 420 pixel RGB algılayıcı teknolojisini kullanan fotoğraf makineleri pozometrik değerleri hesaplarken kendisinden önceki makinelerden farklı olarak konuyu renkli olarak görmektedir. Her rengin ışığı yansıtma katsayısının farklı olduğu düşünülürse sistemin ne kadar önemli bir iyileştirme olduğu daha iyi anlaşılacaktır.

Bu sistem, konudan sensörden gelen bilgilerin, sistem tarafından parlaklığın ötesinde bir sürü parametrenin ışığında; Pozometrik değerlerin çok daha kusursuz olarak hesaplandığı ve insan beynine en yakın sistem olarak kabul edilmektedir. Sisteminin ana fikri; Fotoğrafçının daha vizörden bakarken fotoğraf hakkında vereceği karmaşık kararların kameraya bırakılması olarak özetlenebilir. Bu sistem; Beyaz ayarı, pozometrik değerler ve netlik konuları gibi 3 önemli teknolojinin üstün yönlerini birbirine bağlamaktadır. Profesyonel doğa fotoğrafçıları; Beyaz ayarı, netlik ve pozlama konularını geçmiş deneyimlerinden faydalanarak ayarlamaktadırlar. Fakat karedeki renk ve kontrast bilgilerinin fotoğrafa olan etkisini kestiremeyecekleri için bu bilgiler 1005 pixel RGB algılayıcı tarafından algılanmakta ve makine tarafından bir dizi karmaşık hesaplama gerçekleştirilerek daha kusursuz fotoğraflar çekilmesi garanti altına alınmaktadır.

Sahne tanıma sisteminin başlıca özelliği, konuyu analiz ve takip etmesidir. İşlemin başlangıcında, 1005 pixel RGB algılayıcı gelen bilgilerle ön ve arka plan olarak analiz ederek, bu alanda yukarıda da anlatıldığı üzere insan ten rengini aramaktadır. İlk aşamada makine, çekilecek konuda insan var mı? diye kareyi inceler ve eğer bir insan ten rengi yakalarsa netliği, elbette fotoğrafçının tercihini de dikkate alarak, çekilecek karenin içindeki insana yapar. Sistem; Çekilecek konu, netlik sahasının dışına çıktığı durumda bile, her zaman netliği konuya yapmaktadır. Konu izlemesi 3D (3 boyutlu) izleme sistemi ile mümkün olmaktadır.

1005 Pixel RGB algılayıcının işleyişi ile ilgili şekil aşağıdadır.

1005 Pixel RGB algılayıcı işleyiş şeması

A. 1005 RGB algılayıcı gelen veri
B. Renk verisi
C. Temel veriler (Küçük grup okumaları)
D. Parametreler
e. Renk
f. Parlaklık
g. Kontrast
h. Seçilen alandaki konum bilgisi
I. D ve G tip lens kullanılması durumunda cisimle aradaki uzaklık bilgisi
J. Veritabanı
K. Otomatik ton dengelemesi

D3, D3X, D3S, D700, D300 ve D300S de kullanılan 51 tane netlik noktası otomatik netleme fonksiyonunda kayda değer performans artışı sağlamıştır. Birde 3D (3 boyutlu) izlemenin gelişiyle konudaki netlik kararlı bir şekilde merkezde tutulabilmektedir. Böylece konu izlenirken bile yeni bir kompozisyon yapılabilmekte ve çekim son derece rahat bir şekilde gerçekleştirilmektedir. Bir tenis maçında, kameranıza tenis topunu izlemesini söyleyip, daha sonra tenisçinin, rakibini şaşırtmak için topu sağa ve sola servis olarak atması durumunda, kameranız otomatik olarak tenis topunu otomatik olarak takip edecek ve netliği buraya göre yapacaktır. Size, sadece güzel bir kadraj yaparak fotoğraf çekmek kalacaktır. Yani hareket eden tenis topuna netlik yapmak için uğraşmanıza gerek kalmayacaktır. Kalsaydı, zaten bu netleme işi neredeyse imkansız ve büyük bir ihtimalle tenis topuna netliği sadece oyuncunun elindeyken yapabilecektiniz.

3D (3 boyutlu) izlemenin en büyük avantajı ani hareketlerde çekim açınızı değiştirmenize imkan vermesidir. Aşağıdaki şekilde 3D (3 boyutlu) izlemenin bir örneği 3 ayrı karede anlatılmaktadır. Bu örnekte fotoğrafını çekeceğimiz konunun sistem tarafından netliğinin izlemesini istediğimiz noktasını seçiyoruz ve ondan sonra netlikle uğraşmayıp sadece hareket eden cismi istediğimiz kadrajda tutmak için makineyi hareket ettirerek takip ediyoruz. Çekmek istediğimiz anda da deklanşöre basıp fotoğrafı çekiyoruz.

51 Noktalı AF netlik ve 3D konu izleme sistemi

1. Karede, kameranın netliği koruyarak takip etmesini istediğimiz noktasını seçiyoruz. Burada, kayak yapan adamın kafasındaki bandaj seçilmiş (Kırmızı dikdörtgen ile gösterilen nokta). Makine bu kompozisyonu, karedeki renkleri okuyarak hemen hafızasına kaydeder ve hareket devam ettiği her saniye hafızasındaki bilgileri gözden geçirerek seçilen bu noktanın en son nerede olduğunu belirleyerek, bu noktaya yaptığınız netliği siz fotoğrafı çekinceye kadar korumaya devam eder.

2. Karede, kamera, kayak yapan adamın kafasındaki bandajı sizin adamın hareketini kadrajda tutmak için yaptığınız yeni kadrajda nereye giderse gitsin takip eder ve netliği deklenşöre basacağınız zamana kadar sürekli koruyarak, net fotoğraf çekmenizi sağlar.

3. Karede görüldüğü gibi kamera hafızasındaki ilk kaydettiği görüntüyü takip ederek size güzel kadrajlar içinde net fotoğraflar sunmaktadır.

Sistemin tek dezavantajı; Eğer takip edilmesini istediğiniz cisim ile arka plan aynı renkte ise, sistem cismi takip edemeyebiliyor.

Sistemin işleyişi hakkında birşeyler belirtmekte fayda var. Fotoğrafı çekilecek karedeki fazla ışık; Matriks ve i-TTL dengelenmiş dolgu flaş sistemleri kullanılarak analiz edilir ve çok kesin pozometrik değer verilir. Sistem, eskiden pozometrik değer ve beyaz ayarı için kullanılıyordu fakat şimdi çok daha karmaşık analizler sonucunda çok zor ışık koşulları altında bile; Işığın analizi yapılarak ışık kaynağı hakkında bir karara varılabilmektedir. Örneğin; Fotoğraf makineleri yeşilin içinde bulunduğu orman ve fluresan lambadan gelen ışığı ayırt edemez ve aynı şekilde algılarlar. Sahne tanıma sistemi sayesinde görüntüden elde edilen diğer bilgiler dışında 1005 pixel RGB sensör gelen ışığı veri tabanındaki ışık kaynaklarıyla karşılaştırarak bu yeşil ışığın, dışarıda bir ağaç veya ormandan mı yoksa içerideki floresan lambadan mı geldiğini anlayarak buna göre size kusursuz çekim değerleri vermektedir.

Sahne tanıma sistemini geliştirilirken aşılması gereken birçok teknik zorluk bulunduğunu belirtmek gerek. Geliştirme aşamasında; Makinenin zor ışık koşullarında karşılaştırma yapması için kullanılacağı binlerce kare örnek fotoğrafların çekilmesi ve makinenin veri tabanına yüklenmesi gerekliydi. Bunu yapmak içinde; 1005 Pixel RGB algılayıcının içinde olduğu fotoğrafı okuyan özel bir makine yapılarak, bilgisayara bağlanmış ve binlerce fotoğraf çekilerek, gerekli ayarlamalar bu özel makine ile yapılmıştır. Çekilen 30.000 civarı fotoğraf; Daha önce hiç karşılaşılmayan bir durumun fotoğrafı çekilirken; kameranızın çekilecek kareye ait pozometrik değer ve beyaz ayarına karar vermesinde kullanılmaktadır. Kamera, fotoğrafı çekilecek karenin pozometrik değerleri ve beyaz ayarını hesaplarken bir tereddüt yaşarsa; Hemen veri tabanındaki fotoğraflara gider ve çekilecek karedeki koşullara en uygun durumu karşılaştırma yaparak, çekim değerlerine daha hızlı ve daha doğru karar verir.

Kamera çalıştırıldığında; Sahne tanıma sistemi ve 1005 pixel RGB algılayıcı aynı anda çalışır ve siz fotoğrafınızı çekmek üzere masum bir şekilde deklanşöre yarım basınca, kamera içerisinde inanılmaz büyüklükte bir hesaplama gerçekleşir. Bu verilerin işlenmesi sırasında kamera çok meşguldur. Hem çekeceğimiz konudan gelen veriler ve hemde kameranın içindeki bu verileri simüle ederek işleyecek sistemin kamerayı yavaşlatmaması için kamera belleği bu iki işlemi de bir arada yapacak şekilde geliştirilmiştir.

Yani fotoğrafı çekilecek konudaki en ufak bir hareket bile makine için son derece karmaşık ve çok yüksek hızda hesaplama demektir. Bir kameranın bir kez deklanşöre bastığınızda çektiği fotoğraf sayısını ifade eden sürekli çekim modu, ne kadar fazla kare çekebiliyorsa, bu, o kamera için başarı ve kaliteyi temsil eder. Kamera otomatik netleme yaparken maksimum kapasiteyle çalışmak zorundadır. Ayna aşağıdayken; Işık, algılayıcı tarafından okunur ve ayna yukarı kalktığı an, tüm hesaplama sonuçları kullanıcıya vizörden bildirilir. Deklanşöre basıldığı anda makine tüm işlemi bitirmek zorundadır. Bu operasyonun saniyeler seviyesinde tekrar edilmesi bir sürü farklı hesaplamanın çok kısa zamanda yapılmasını gerektirir.

Her hareket için kameranın hesaplama yapması kaçınılmazdır. Burada zor olan şey, fotoğrafını çekeceğiniz konudan gelen veriler ve kameranın içindeki bu verileri değerlendirecek Sahne Tanıma Sisteminin, olayı aynı anda simüle etmesidir. Bu simulasyon, sistemi geliştirenler tarafından öncelikle bilgisayarda denenmiş ve bir zorlukla karşılaşılmamıştı ama bu sistemi; Gerçek fotoğraf makinesi üzerinde denemek çok zor olmuş ve çok zamanlarını almıştı. Çünkü boyutsal olarak sistemi küçültmek ve kameraya sığacak boyuta getirmek gerekiyordu. 3D (3 boyutlu) izleme, sürekli konu izleme ve otomatik netleme hepsi aynı anda çalışmak zorundaydı. Fakat başlangıçta hepsi aynı anda çalışmamıştı. Program hatalarını düzeltmek ve hesaplamaların kusursuz olmalarını sağlamak gerekiyordu. Ancak daha önce böyle bir sistemi yapan ve yardım alabilecekleri kimse yoktu ve bu sistemin bir sürü bilinmeyen yönleri vardı. Sistemi çalıştırmak için uzun zaman deneme yanılma yöntemi kullanılmış ve bir sürü farklı olabilirlik test edilmiştir. Sonunda sistem geliştirildiğinde, gerçektende fotoğrafçıların daha önce çekmedikleri fotoğrafları çekmelerine olanak sağlamıştır.