As lentes tradicionais, por sua própria natureza, são capazes de focar apenas em um objeto por vez, assim como o olho humano. Pesquisadores da Universidade Carnegie Mellon (CMU) desenvolveram um sistema de autofoco que “permite que a câmera decida quais partes da imagem devem estar nítidas”. Isso possibilita que a câmera mantenha vários objetos em foco simultaneamente, independentemente da distância entre eles.
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As lentes tradicionais são limitadas a focar em um objeto em apenas um plano focal por vez, desfocando tudo o que está atrás ou na frente desse objeto em maior ou menor grau. Esse efeito adiciona profundidade às imagens, o que é apropriado para retratos, mas para visualizar claramente toda a cena em um enquadramento, pode ser necessário combinar várias fotos com diferentes distâncias focais.
De acordo com o professor associado da CMU, Matthew O’Tool, o sistema de “autofoco espacialmente variável” desenvolvido por pesquisadores da CMU combina diversas tecnologias que “permitem que a câmera decida quais partes da imagem devem estar nítidas — essencialmente, dando a cada pixel sua própria lente minúscula e ajustável”.
Os pesquisadores desenvolveram uma “lente computacional” que combina uma lente Lohman — duas lentes cúbicas curvas que se deslocam uma em relação à outra para ajustar o foco — com um modulador de luz de deslocamento de fase — um dispositivo que controla a refração da luz em cada pixel — permitindo que o sistema foque em diferentes profundidades simultaneamente.
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O sistema utiliza dois métodos de autofoco: autofoco por detecção de contraste (CDAF), que divide as imagens em áreas com ajuste de foco independente, e autofoco por detecção de fase (PDAF), que determina se um objeto está em foco e qual direção de foco deve ser ajustada.
De acordo com o professor Aswin Sankaranarayanan, da CMU, este sistema experimental “poderia mudar fundamentalmente a forma como as câmeras enxergam o mundo”. Os pesquisadores acreditam que a tecnologia pode ter aplicações mais amplas além da fotografia tradicional, incluindo a melhoria da eficiência de microscópios, a criação de uma percepção de profundidade realista para headsets de realidade virtual e a ajuda a carros autônomos para que percebam seu ambiente com “clareza sem precedentes”.