今天試用了一個逆向影像工程的影像處理軟體，做一份筆記紀錄一下。
影像處理軟體暗藏玄機
眾所皆知，在當今那麼強調攝影功能的手機市場，從一顆小小的鏡頭，到成堆小小的鏡頭都堆成麻將表面了，還要拼畫質、拚低照度的拍攝場景，拍攝成果還要讓使用著”拿來跟單眼比較”，靠的是甚麼？當然是強大的演算法。
那麼問題來了，早年底片攝影時代強調物理光學修正的鏡頭都得造的無比巨大，時間來到這個年代手機鏡頭突然就納米化逆天了？我看未必，重點還是演算法優化造成。話說回來，相機商還是要賺錢，而某些大的主流軟體商對於相機鏡頭的表現演算法優化，也大多僅止於新推出能變現的鏡頭，在資本面前，這點也不難理解。通常是多年以後(等廠商鏡頭賣夠?)，這些演算法精進的概念和成果多少會被主流軟體”納入”。
好在有些小廠軟體針對了一些攝影者在意的細節，一直有演算上的關注。之前試用過 On1 和 DxO，都有驚奇的表現成果。只是不僅止於細節精進，個人常常想到底片或是數位早期的舊鏡頭，如今都還是有部分支持者。個人一直以來，也接盤了一些老鏡，那麼這些鏡頭有機會給演算法優化嗎？今天就再來試看看那麼這個軟體演算上的使命，在小軟體廠商的努力上是否有對應的結果了。
德州Topaz Labs 的Sharpen AI
這個影像軟體商德州Topaz Labs 推出不少增強細節和畫質的演算軟體，除了把影像放大運算的Gigapixel AI和降躁的DeNoise AI，還有兩項值得關注的逆向影像工程。一個是JPEGtoRAW AI，另一個就是今天要試用，把拍成晃動模糊和失焦的照片，逆向給算回來的 Sharpen AI。
Sharpen AI的使用方法很簡單，針對兩種拍攝時失誤的照片補救：Out of Focus(脫焦)和Motion Blur(晃動造成的模糊，晃糊)，以及Too Soft畫面太軟不夠銳演算。演算過程和優化區域也可以透過偵測物件種類和自訂遮色片完成更細緻的做法。而軟體內附的簡易操作指南，就提供了驚人的晃糊和失焦優化範例：
軟體自帶的晃糊拯救範例 (建議點圖放大看)：
軟體自帶的失焦拯救範例，運用在三個功能的預覽結果(左下是失焦拯救)：
上面的實例都是100%的corp，驚人不?
或許會有人懷疑，官方照片”拯救”的真實性。因此我找了一張同時具備稍微失焦、晃糊，且是1980年代底片相機鏡頭所拍攝，本身在數位機身上看起來不是很銳的RAW檔(左上)。經過100%大小同時演算三種功能的結果：
基本上可以證明軟體的效能很值得。這顆鏡頭本身在這光線下並不會太軟，但是改善失焦(左下)和改善晃糊(右上)的狀況直接改善。
如果你有拍攝的時候技術差那麼點造成畫面的模糊，或因拍攝環境失誤或來不及放檢視是否狀況ok的照片，這個軟體能救回這些讓人扼腕的照片可能性很高。
小結
當然，如果照片本身差得太離譜也別浪費時間了。即使相機有IS還是時時注意快門速度，放大檢視拍攝結果才是最重要的事。
雖然這個逆向演算軟體沒有針對非得什麼器材拍攝才能用，但是最後還要對牛彈琴一下，建議資本和相機廠商，別一直把製造和宣傳力氣花在在升級可以賣得更貴鏡頭和新的機身上面，演算法不去加強或是考慮支持更早年的鏡頭組，願意揹單眼出門的人會流失的更多更快。