Computational Photography beschreibt moderne fotografische Verfahren, bei denen digitale Bildverarbeitung und Algorithmen eingesetzt werden, um Bildqualität zu verbessern oder kreative Effekte zu erzeugen, die rein optisch nur schwer oder gar nicht möglich wären. Die Technik ist vor allem bei Smartphones, aber auch in spiegellosen Systemkameras und Softwarelösungen im Einsatz.

Typische Anwendungsbereiche:

✅ HDR (High Dynamic Range): Kombination mehrerer Belichtungen für mehr Dynamikumfang
✅ Nachtmodus: Rauschreduzierung und Schärfesteigerung bei wenig Licht
✅ Bokeh-Simulation: Hintergrundunschärfe bei Smartphones ohne lichtstarke Objektive
✅ Panorama-Funktion: Automatische Zusammensetzung mehrerer Bilder
✅ Porträtoptimierung & Hautglättung: KI-gestützt
✅ Super Resolution: Höhere Auflösung durch Mehrfachaufnahmen und Software-Stacking
✅ Objekterkennung & automatische Szenenanalyse

Vorteile von Computational Photography:

📱 Verbessert Bildqualität ohne teure Hardware
📱 Ermöglicht kreative Effekte in Echtzeit
📱 Besonders nützlich bei kleinen Sensoren (z. B. Smartphone-Kameras)
📸 Auch in modernen Kameras zunehmend integriert

Beispiele:

• Apple iPhone / Google Pixel: Smart HDR, Deep Fusion, Porträtlicht
• Adobe Lightroom / Photoshop: KI-Rauschreduzierung, automatische Masken
• Sony / Canon / Nikon: Fokus-Stacking, Live Composite, Eye-AF mit KI-Unterstützung

Praxis-Tipp:

Auch wenn die Software viel übernimmt – ein gutes Foto beginnt immer mit einem starken Motiv, Licht und Komposition. Nutze Computational Photography als Werkzeug, nicht als Ersatz für fotografisches Können.