एक कैमरा लेंस, ऐतिहासिक रूप से, मानव आँख की तरह, एक समय में केवल एक ही चीज़ पर ध्यान केंद्रित कर सकता है। हालाँकि, यह अतीत की बात हो सकती है, कार्नेगी मेलन यूनिवर्सिटी (सीएमयू) के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित एक सफल लेंस तकनीक के लिए धन्यवाद, जो किसी दृश्य के हर हिस्से को तीव्र फोकस में ला सकती है, पूरी छवि में बारीक विवरण कैप्चर कर सकती है, चाहे दूरी कोई भी हो।
पारंपरिक लेंस एक समय में एक फोकल प्लेन (किसी ऑब्जेक्ट और आपके कैमरे के बीच की दूरी) को तेज करने, उस ऑब्जेक्ट के पीछे या सामने सब कुछ धुंधला करने तक सीमित होते हैं। वह प्रभाव छवियों में गहराई की भावना ला सकता है, लेकिन एक पूरी तस्वीर को स्पष्ट रूप से देखने के लिए आमतौर पर आपको कई तस्वीरों को संयोजित करने की आवश्यकता होती है जो विभिन्न फोकल लंबाई पर शूट की गई थीं। यह नई “स्थानिक रूप से भिन्न-भिन्न ऑटोफोकसइसके बजाय सिस्टम प्रौद्योगिकियों के मिश्रण को जोड़ता है जो “कैमरे को यह तय करने देता है कि छवि के कौन से हिस्से तेज होने चाहिए – अनिवार्य रूप से प्रत्येक पिक्सेल को अपना छोटा, समायोज्य लेंस देना,” के अनुसार सीएमयू के एसोसिएट प्रोफेसर मैथ्यू ओ’टूल.
शोधकर्ताओं ने एक “कम्प्यूटेशनल लेंस” विकसित किया है जो एक लोहमैन लेंस को जोड़ता है – दो घुमावदार, क्यूबिक लेंस जो फोकस को ट्यून करने के लिए एक दूसरे के खिलाफ शिफ्ट होते हैं – एक चरण-केवल स्थानिक प्रकाश मॉड्यूलेटर के साथ – एक उपकरण जो नियंत्रित करता है कि प्रत्येक पिक्सेल पर प्रकाश कैसे झुकता है – सिस्टम को एक साथ विभिन्न गहराई पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है। यह दो ऑटोफोकस विधियों का भी उपयोग करता है: कंट्रास्ट-डिटेक्शन ऑटोफोकस (सीडीएएफ), जो छवियों को उन क्षेत्रों में विभाजित करता है जो स्वतंत्र रूप से तीक्ष्णता को अधिकतम करते हैं, और चरण-डिटेक्शन ऑटोफोकस (पीडीएएफ), जो पता लगाता है कि क्या कुछ फोकस में है और किस फोकल दिशा को समायोजित करना है।
सीएमयू के प्रोफेसर असविन शंकरनारायणन के अनुसार, प्रायोगिक प्रणाली “कैमरों द्वारा दुनिया को देखने के तरीके को मौलिक रूप से बदल सकती है”।
यह किसी भी वाणिज्यिक कैमरे में उपलब्ध नहीं है जिसे आप वास्तव में खरीद सकते हैं, और बाजार में विकल्प दिखाई देने में कुछ समय लग सकता है, यदि कभी भी। सीएमयू शोधकर्ताओं का सुझाव है कि इस तकनीक में पारंपरिक फोटोग्राफी से परे व्यापक अनुप्रयोग हो सकते हैं, हालांकि, माइक्रोस्कोप में बेहतर दक्षता, वीआर हेडसेट के लिए आजीवन गहराई की धारणा बनाना और स्वायत्त वाहनों को “अभूतपूर्व स्पष्टता” के साथ अपने परिवेश को देखने में मदद करना शामिल है।
