วิธีแก้ไขภาพที่มืดเกินไปและภาพมืด: คู่มือการกู้คืนด้วย AI
เรียนรู้วิธีแก้ไขภาพที่มืดเกินไป มืด และมีเงามากด้วย AI boost กู้คืนรายละเอียดที่หายไป แก้ไขการเปลี่ยนสี ลดสัญญาณรบกวน ช่วยภาพที่คุณคิดว่าเสียเพราะแสงไม่ดีหรือการตั้งค่ากล้องที่ไม่ถูกต้อง
Product Marketing
ตรวจสอบโดย Magic Eraser Editorial ·
ช่างภาพทุกคนมีภาพที่มืดเกินไปที่พวกเขาอยากจะกู้คืน ภาพงานวันเกิดที่กล้องวัดแสงจากหน้าต่างสว่างด้านหลังเค้ก ภาพพอร์ตเทรตตอนพระอาทิตย์ตกที่ใบหน้าของแบบเป็นภาพเงา ภาพงานในร่มที่แฟลชไม่ทำงาน หรือภาพจากสมาร์ทโฟนในร้านอาหารมืดที่ออกมาเป็นสี่เหลี่ยมมืดและแทบมองไม่เห็นใบหน้า การมืดเกินไปเป็นหนึ่งในปัญหาเกี่ยวกับภาพถ่ายที่พบบ่อยที่สุดเพราะกล้อง รวมถึงสมาร์ทโฟน มักจะประเมินสภาพแสงผิดพลาด
ในอดีต การกู้คืนภาพที่มืดเกินไปต้องนำไฟล์ RAW เข้าไปใน Lightroom หรือ Photoshop ค่อยๆ เลื่อนแถบ Exposure ปรับ Shadows และ Blacks แก้ไขการเปลี่ยนสีที่เกิดขึ้นเมื่อคุณทำให้พิกเซลมืดสว่างขึ้น จากนั้นจัดการกับสัญญาณรบกวนที่การกู้คืนเงาจะขยายให้เด่นชัดขึ้น ไฟล์ JPEG — ซึ่งสมาร์ทโฟนส่วนใหญ่บันทึกเป็นค่าเริ่มต้น — มีพื้นที่สำหรับการกู้คืนน้อยกว่าเพราะรูปแบบไฟล์ที่บีบอัดจะทิ้งรายละเอียดเงาที่ไฟล์ RAW เก็บรักษาไว้
AI-powered boost เปลี่ยนสมการไปอย่างสิ้นเชิง โมเดล AI สมัยใหม่ที่ฝึกฝนด้วยภาพหลายล้านคู่สามารถกู้คืนรายละเอียด แก้ไขสี และลดสัญญาณรบกวนได้ในครั้งเดียว ให้ผลลัพธ์จากไฟล์ JPEG ที่ใกล้เคียงกับสิ่งที่ก่อนหน้านี้ทำได้จาก RAW เท่านั้น คู่มือนี้อธิบายว่าทำไมภาพถึงมืดเกินไป เกิดอะไรขึ้นในทางเทคนิคเมื่อคุณพยายามทำให้ภาพสว่างขึ้น และวิธีที่ AI boost ให้ผลลัพธ์การกู้คืนที่ดีกว่าวิธีการปรับแต่งด้วยตนเองแบบดั้งเดิม
- AI Enhance กู้คืนรายละเอียดเงา 2-3 สต็อปจากภาพที่มืดเกินไปในครั้งเดียวแบบอัตโนมัติ
- การแก้ไขสีช่วยแก้ไขการเปลี่ยนสีเขียว น้ำเงิน และเหลืองที่มองเห็นได้เมื่อพิกเซลมืดถูกทำให้สว่างขึ้น
- AI noise reduction ขจัดเกรนที่การกู้คืนเงาขยายให้เด่นชัดขึ้นโดยไม่ทำลายรายละเอียดละเอียดและพื้นผิว
- การกู้คืน JPEG ด้วย AI มีคุณภาพใกล้เคียงกับการกู้คืนไฟล์ RAW ที่ก่อนหน้านี้ต้องใช้ซอฟต์แวร์ตัดต่อบนเดสก์ท็อป
- แบบที่มีแสงย้อน — ภาพเงากับพื้นหลังหน้าต่างหรือท้องฟ้าสว่าง — สามารถกู้คืนได้เต็มที่เมื่อแบบยังคงมีรายละเอียดเงาหลงเหลืออยู่
- การทำงานคลิกเดียวช่วยลดความจำเป็นในการเรียนรู้แถบ Exposure, Tone Curves และ Luminosity Masking ในโปรแกรมตัดต่อระดับมืออาชีพ
สาเหตุที่ภาพมืดเกินไป
ระบบวัดแสงของกล้อง — ทั้งในกล้องเฉพาะทางและสมาร์ทโฟน — จะวัดแสงในฉากและคำนวณการตั้งค่าแสงที่ทำให้ความสว่างโดยรวมเฉลี่ยเป็นสีเทากลาง (middle gray) วิธีนี้ใช้ได้ดีกับฉากที่มีแสงสม่ำเสมอแต่จะล้มเหลวในหลายสถานการณ์ทั่วไป แสงย้อน (Backlighting) เป็นสาเหตุที่พบบ่อยที่สุด: เมื่อแหล่งแสงสว่างอยู่ด้านหลังแบบ (หน้าต่าง ดวงอาทิตย์ ผนังสว่าง) กล้องจะปรับแสงสำหรับพื้นหลังที่สว่างและแบบจะตกอยู่ในเงา กล้องในทางเทคนิคปรับแสงได้ถูกต้องสำหรับส่วนที่สว่างที่สุดของเฟรม แต่ส่วนที่คุณสนใจ — ใบหน้าของบุคคล — กลับมืด
งานในร่มโดยไม่ใช้แฟลชเป็นอีกสถานการณ์ที่พบบ่อย ร้านอาหาร บาร์ ห้องจัดเลี้ยง และภายในบ้านมักมีแสงที่ดูเพียงพอต่อสายตามนุษย์แต่ยังมืดกว่าที่กล้องต้องการสำหรับการรับแสงที่สะอาด กล้องจะทำให้ทั้งภาพมืดเกินไปหรือเพิ่ม ISO สูงมากจนภาพสว่างแต่เต็มไปด้วยสัญญาณรบกวน สมาร์ทโฟนจัดการกับปัญหานี้โดยการขยายความเร็วชัตเตอร์ ซึ่งช่วยเรื่องการรับแสงแต่ทำให้เกิดภาพเบลอจากการเคลื่อนไหวหากมีใครขยับ
ความผิดพลาดของผู้ใช้ก็เป็นสาเหตุเช่นกัน การเผลอแตะหน้าจอตรงส่วนสว่างของฉากจะล็อกการรับแสงของสมาร์ทโฟนสำหรับบริเวณนั้น การถ่ายในโหมดแมนนวลหรือ priority modes โดยไม่ตรวจสอบตัวบ่งชี้การรับแสงจะทำให้ได้ภาพที่มืดเกินไปเมื่อสภาพแสงเปลี่ยนไป และช่างภาพแอ็กชันที่ตั้งความเร็วชัตเตอร์สูงเพื่อหยุดการเคลื่อนไหวบางครั้งก็ไม่ชดเชยด้วยรูรับแสงหรือ ISO ทำให้ได้ภาพที่คมชัดในทางเทคนิคแต่มืดมาก
- แสงย้อน: กล้องปรับแสงสำหรับพื้นหลังสว่าง ทำให้แบบกลายเป็นภาพเงา
- แสงในร่มน้อย: ร้านอาหาร งานอีเวนต์ และบ้านมืดกว่าที่สายตามนุษย์รับรู้
- ข้อผิดพลาดในการวัดแสง: บริเวณสว่างหรือมืดในเฟรมหลอกระบบปรับแสงอัตโนมัติของกล้อง
- การตั้งค่าผู้ใช้: ความเร็วชัตเตอร์สูงและโหมดแมนนวลโดยไม่ชดเชยแสงทำให้ภาพมืด
สิ่งที่เกิดขึ้นเมื่อคุณทำให้ภาพมืดสว่างขึ้น
การทำให้ภาพที่มืดเกินไปสว่างขึ้นไม่ใชเรื่องง่ายเหมือนการเลื่อนแถบความสว่ง เมื่อกล้องถ่ายภาพมืด บริเวณเงามีโฟตอนสัญญาณน้อยมากเมื่อเทียบกับสัญญาณรบกวนทางอิเล็กทรอนิกส์ในเซ็นเซอร์ การยกพิกเซลมืดเหล่านั้นจะขยายทั้งรายละเอียดภาพที่จางและสัญญาณรบกวนเท่าๆ กัน ทำให้ได้ภาพที่สว่างขึ้นแต่เต็มไปด้วยรอยเกรนและจุดรบกวน ซึ่งมองเห็นได้ชัดในพื้นที่เรียบเช่น ผิวหนัง ผนัง และการไล่ระดับสีของท้องฟ้า
ความแม่นยำของสีก็ลดลงเช่นกัน บริเวณเงาในภาพดิจิทัลมีความเที่ยงตรงของสีต่ำกว่าเพราะฟิลเตอร์สีบนเซ็นเซอร์ต้องการปริมาณแสงขั้นต่ำเพื่อบันทึกข้อมูลสีที่แม่นยำ เมื่อคุณทำให้เงาที่มืดเกินไปสว่างขึ้น สีสามารถเปลี่ยนไปได้ ผิวหนังอาจออกสีเขียวหรือม่วง สีเทากลางอาจเอียงไปทางน้ำเงินหรือเหลือง และสีเข้มอาจดูขุ่นหรือซีดจาง การเปลี่ยนเหล่านี้รุนแรงกว่าในไฟล์ JPEG ที่กล้องบีบอัดข้อมูลโทนสีไว้แล้ว มากกว่าในไฟล์ RAW ที่เก็บข้อมูลเซ็นเซอร์ทั้งหมด
ซอฟต์แวร์ตัดต่อแบบดั้งเดิมมีแถบเลื่อนและเส้นโค้งเพื่อจัดการปัญหาแต่ละอย่างทีละอย่าง: Exposure สำหรับความสว่างโดยรวม, Shadows สำหรับบริเวณมืดโดยเฉพาะ, Highlights เพื่อป้องกันการตัดข้อมูลในบริเวณสว่าง, Color Temperature สำหรับการเปลี่ยนสมดุลสีขาว, Tint สำหรับการแก้ไขสีเขียว-ม่วง และ Noise Reduction เพื่อทำความสะอาดเกรน การได้ผลลัพธ์ที่ดูเป็นธรรมชาติต้องปรับสมดุลการตั้งค่าทั้งหมดนี้ ซึ่งเป็นทักษะที่ต้องฝึกฝน
- การกู้คืนเงาจะขยายสัญญาณรบกวนของเซ็นเซอร์ควบคู่ไปกับรายละเอียดภาพ ทำให้เกิดเกรนที่มองเห็นได้
- ความเที่ยงตรงของสีลดลงในบริเวณเงาที่มืดเกินไป ทำให้โทนสีผิวและสีเอียงไป
- ไฟล์ JPEG มีข้อมูลเงาที่กู้คืนได้น้อยกว่าไฟล์ RAW เนื่องจากการบีบอัด
- การแก้ไขด้วยตนเองต้องปรับสมดุลแถบเลื่อน 6-8 ตัวทั้งด้านการรับแสง สี และการลดสัญญาณรบกวน
AI enhancement กู้คืนภาพที่มืดเกินไปได้อย่างไร
โมเดล AI boost ที่ฝึกฝนด้วยชุดข้อมูลคู่ — ภาพที่มืดเกินไปควบคู่กับภาพที่รับแสงถูกต้อง — เรียนรู้ที่จะทำนายว่าภาพมืดควรมีลักษณะอย่างไรเมื่อถูกปรับให้สว่าง ซึ่งแตกต่างจากการเลื่อนค่า Exposure เพียงอย่างเดียว AI ไม่ได้แค่ทำให้พิกเซลมืดสว่างขึ้น มัน推断 (infer) ว่าพิกเซลเหล่านั้นควรมีสี รายละเอียด และพื้นผิวอะไรตามบริบทโดยรอบและการฝึกฝนจากภาพที่คล้ายกันหลายล้านภาพ
ผลลัพธ์คือการกู้คืนเงาที่ดูเป็นธรรมชาติมากกว่าถูกบังคับ ใบหน้าที่มีแสงจากด้านหลังจะได้รายละเอียดที่มองเห็นได้ด้วยโทนสีผิวที่แม่นยำ ฉากในร่มที่มืดเผยให้เห็นรายละเอียดของห้อง พื้นผิวเฟอร์นิเจอร์ และสีผนัง ภาพร้านอาหารกู้คืนบรรยากาศอบอุ่นของสถานที่โดยไม่มีลักษณะแบนและมีสัญญาณรบกวนที่การยกเงาด้วยตนเองสร้างขึ้น AI ใช้การแก้ไขการรับแสง การปรับสีในโทนปกติ และการลดสัญญาณรบกวนเป็นการทำงานแบบเอกภาพเดียว แทนที่จะเป็นขั้นตอนแยกตามลำดับที่อาจขัดแย้งกัน
AI Enhance มักกู้คืนการมืดเกินไป 2-3 สต็อปจากไฟล์ JPEG — เทียบเท่ากับภาพที่สว่างขึ้น 4-8 เท่า จากไฟล์ RAW (หากคุณถ่ายด้วยกล้องที่บันทึกไว้) การกู้คืนสามารถถึง 4-5 สต็อป ขีดจำกัดในทางปฏิบัติขึ้นอยู่กับปริมาณสัญญาณที่เซ็นเซอร์จับได้จริงในบริเวณมืด บริเวณที่ดำสนิทและไม่มีสัญญาณเลยไม่สามารถกู้คืนได้ด้วยวิธีการใดๆ ไม่ว่าจะเป็น AI หรือ manual แต่ภาพที่มืดเกินไปส่วนใหญ่ — ภาพที่คุณเห็นอะไรบางอย่างในเงาบนหน้าจอโทรศัพท์ถ้าคุณเอียงจอพอดี — มีข้อมูลเพียงพอสำหรับ AI ในการกู้คืนที่ใช้งานได้อย่างสมบูรณ์
- AI ทำนายความสว่าง สี และรายละเอียดที่ถูกต้อง แทนที่จะขยายพิกเซลมืดเพียงอย่างเดียว
- การแก้ไขการรับแสง การปรับสีในโทนปกติ และการลดสัญญาณรบกวนเกิดขึ้นเป็นการทำงานเดียว
- การกู้คืน JPEG ทั่วไป: 2-3 สต็อป (สว่างขึ้น 4-8 เท่า) การกู้คืน RAW: 4-5 สต็อป
- บริเวณที่ดำสนิทและไม่มีสัญญาณเซ็นเซอร์ไม่สามารถกู้คืนได้ด้วยวิธีการใดๆ
สถานการณ์การมืดเกินไปทั่วไปและวิธีแก้ไข
ภาพพอร์ตเทรตที่มีแสงย้อนเป็นสถานการณ์กู้คืนที่พบบ่อยที่สุด แบบยืนอยู่หน้าหน้าต่าง พระอาทิตย์ตก หรือผนังสว่าง กล้องปรับแสงสำหรับแสงพื้นหลัง เปิดภาพใน AI Enhance แล้ว AI จะยกใบหน้าและร่างกายของแบบออกจากเงาในขณะที่รักษาความสว่างพื้นหลังไว้ โทนสีผิวได้รับการแก้ไขให้ดูเป็นธรรมชาติแทนที่จะออกสีส้มหรือเขียว ผลลัพธ์ดูเหมือนว่าคุณใช้ fill flash — เทคนิคที่ช่างภาพผู้เชี่ยวชาญใช้เพื่อปรับสมดุลแบบและพื้นหลัง — แต่คุณใช้มันหลังจากถ่ายภาพแล้ว
ภาพงานในร่ม — งานวันเกิด งานแต่งงาน อาหารค่ำในร้านอาหาร งานแสดงสินค้า — เป็นสถานการณ์ที่พบบ่อยเป็นอันดับสอง ภาพเหล่านี้มักถ่ายด้วยสมาร์ทโฟนโดยไม่ใช้แฟลช ทำให้ได้ภาพมืดและมีสัญญาณรบกวนซึ่งแทบมองไม่เห็นใบหน้า AI Enhance ทำให้ฉากสว่างขึ้น กู้คืนรายละเอียดใบหน้า แก้ไขสีเพี้ยนจากแสงวอร์มของหลอดไส้หรือแสงคูลจากหลอดฟลูออเรสเซนต์ที่พบบ่อยในแสงในร่ม และลดสัญญาณรบกวนที่เกิดจากการถ่ายด้วย ISO สูงของสมาร์ทโฟน ภาพที่กู้คืนแล้วดูเหมือนถูกถ่ายในห้องที่สว่างกว่า
การถ่ายภาพกลางคืนและถนนในที่แสงน้อยก็ได้ประโยชน์จากการกู้คืนด้วย AI เช่นกัน ภาพทิวทัศน์เมือง ป้ายนีออน ฉากถนน และบันทึกสถานบันเทิงยามค่ำคืนมักมีบริเวณเงาลึกที่รายละเอียดหายไป AI Enhance ยกเงาเหล่านี้เพื่อเผยให้เห็นสิ่งที่อยู่ที่นั่น — อาคาร คนเดินเท้า ป้าย รายละเอียดทางสถาปัตยกรรม — ในขณะที่ยังคงบรรยากาศของฉากกลางคืนไว้ จุดสำคัญคือ AI boost ไม่ได้ทำให้ภาพกลางคืนดูเหมือนกลางวัน มันเผยรายละเอียดภายในความมืดในขณะที่คงอารมณ์ของภาพไว้
- ภาพพอร์ตเทรตที่มีแสงย้อน: AI ยกแบบออกจากเงาในขณะที่รักษาความสว่างพื้นหลัง
- งานในร่ม: AI ทำให้ฉากมืดสว่างขึ้น กู้คืนใบหน้า และแก้ไขสีเพี้ยนจากแสงในร่ม
- การถ่ายภาพกลางคืน: AI เผยรายละเอียดเงาในขณะที่คงบรรยากาศของฉากกลางคืน
การจัดการกับสัญญาณรบกวนหลังการกู้คืนเงา
แม้จะมี AI boost ภาพที่มืดเกินไปอย่างรุนแรงจะยังคงมีสัญญาณรบกวนบ้างหลังการกู้คืน นี่เป็นข้อจำกัดทางกายภาพ — เซ็นเซอร์กล้องไม่ได้รับแสงเพียงพอในบริเวณมืดเพื่อให้ข้อมูลที่สะอาด AI noise reduction ลดปัญหานี้ได้ดี แต่การเข้าใจการแลกเปลี่ยนจะช่วยให้คุณตั้งความคาดหวังที่สมจริง
AI noise reduction แยกความแตกต่างระหว่างรายละเอียดภาพจริง (พื้นผิว ขอบ ลวดลายละเอียด) และสัญญาณรบกวน (จุดสุ่มที่ไม่มีความสัมพันธ์กับฉาก) มันลบสัญญาณรบกวนในขณะที่รักษารายละเอียดไว้ ซึ่งเป็นงานที่อัลกอริทึมลดสัญญาณรบกวนแบบดั้งเดิมทำได้ไม่ดีเพราะมันเบลอทั้งสัญญาณรบกวนและรายละเอียด indiscriminately (ไม่เลือกปฏิบัติ) ผลลัพธ์คือภาพที่สะอาดซึ่งคงพื้นผิวในผ้า รูขุมขน เส้นผม และพื้นผิวพื้นหลัง
สำหรับภาพที่มืดเกินไปอย่างรุนแรง — มืดกว่า 3 สต็อปขึ้นไป — ภาพที่กู้คืนอาจสะอาดพอสำหรับโซเชียลมีเดียและการใช้งานบนเว็บ แต่แสดงการลดลงของคุณภาพเมื่อพิมพ์ใหญ่หรือดูที่ความละเอียดเต็มบนจอความละเอียดสูง นี่เป็นเรื่องปกติและคาดหวังได้ AI ทำงานกับข้อมูลดิบที่จำกัดและไม่สามารถสร้างรายละเอียดที่เซ็นเซอร์ไม่เคยบันทึกได้ ใช้ภาพที่กู้คืนเหล่านี้เพื่อจุดประสงค์ที่มันให้บริการ — แบ่งปันความทรงจำบน Instagram โพสต์สรุปงานอีเวนต์ ส่งภาพกลุ่มทางข้อความ — แทนที่จะคาดหวังให้มันเทียบเท่าภาพต้นฉบับที่รับแสงถูกต้อง
- AI noise reduction ขจัดเกรนในขณะที่รักษาพื้นผิว ขอบ และรายละเอียดละเอียด
- การกู้คืนภาพที่มืดเกินไปอย่างรุนแรง (3+ สต็อป) อาจแสดงการลดลงของคุณภาพที่ความละเอียดเต็มหรือในงานพิมพ์ใหญ่
- ภาพที่กู้คืนเหมาะสำหรับโซเชียลมีเดีย เว็บ และการดูบนหน้าจอแม้เมื่อภาพต้นฉบับมีการรับแสงที่ไม่ดีมาก
- ตั้งความคาดหวังที่สมจริง: AI กู้คืนสิ่งที่เซ็นเซอร์บันทึกไว้ แต่ไม่สามารถสร้างข้อมูลที่ขาดหายไป
เคล็ดลับป้องกันการมืดเกินไป
แม้ว่า AI recovery จะมีความสามารถที่น่าทึ่ง แต่ภาพที่รับแสงถูกต้องจะให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าภาพที่มืดเกินไปและถูกกู้คืนเสมอ นิสัยง่ายๆ สองสามอย่างสามารถป้องกันปัญหาการมืดเกินไปส่วนใหญ่ได้ บนสมาร์ทโฟน แตะใบหน้าของแบบหรือบริเวณที่คุณต้องการให้รับแสงถูกต้องก่อนถ่ายภาพ วิธีนี้จะแทนที่แนวโน้มของกล้องที่จะวัดแสงสำหรับบริเวณที่สว่างที่สุด แอปกล้องสมาร์ทโฟนส่วนใหญ่ยังให้คุณลากแถบ Exposure ขึ้นหลังจากแตะเพื่อโฟกัส เพิ่มความสว่างอีก 1-2 สต็อปก่อนที่คุณจะถ่ายภาพ
ในสถานการณ์ที่มีแสงย้อน ให้ใช้โหมด HDR ที่มีอยู่ในสมาร์ทโฟนสมัยใหม่ทุกเครื่อง HDR จะถ่ายภาพหลายภาพและรวมเข้าด้วยกันเพื่อให้ทั้งพื้นหลังสว่างและแบบที่มืดกว่าได้รับการแสดงผลอย่างถูกต้อง สำหรับกล้องเฉพาะทาง ให้ใช้ Exposure Compensation ปรับ +1 หรือ +2 สต็อปเมื่อถ่ายแบบที่มีแสงย้อนหรือในที่แสงน้อย ตรวจสอบภาพรีวิวบน LCD ของกล้องหลังจากช็อตแรกและปรับหากแบบยังมืดเกินไป
สำหรับงานในร่ม ให้เปิดแฟลช แฟลชสมาร์ทโฟนสมัยใหม่ได้รับการปรับปรุงอย่างมากและให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าภาพที่มืดเกินไปโดยไม่ใช้แฟลชที่คุณต้องกู้คืนทีหลัง หากไม่เหมาะที่จะใช้แฟลช (คอนเสิร์ต พิธีการ) ให้วางโทรศัพท์ไว้บนโต๊ะหรือผนังเพื่อให้ใช้ความเร็วชัตเตอร์ที่นานขึ้นโดยไม่มีภาพเบลอจากการเคลื่อนไหว ยอมรับว่าสัญญาณรบกวนบางส่วนจาก ISO สูงดีกว่าการมืดเกินไปอย่างรุนแรงที่ต้องกู้คืนอย่างหนัก
- แตะแบบบนหน้าจอสมาร์ทโฟนเพื่อวัดแสง Exposure สำหรับใบหน้าของพวกเขา ไม่ใช่พื้นหลังสว่าง
- ใช้โหมด HDR สำหรับฉากที่มีแสงย้อน — มันถ่ายภาพหลายภาพและผสมผสานโดยอัตโนมัติ
- บนกล้อง ให้ปรับ Exposure Compensation +1 ถึง +2 สต็อปสำหรับแบบที่มีแสงย้อนหรือในที่มืด
- ใช้แฟลชสำหรับงานในร่ม — แฟลชสมาร์ทโฟนสมัยใหม่ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าการกู้คืนเงาอย่างหนัก
แหล่งข้อมูล
- Understanding Exposure in Digital Photography — Cambridge in Colour
- How Camera Sensors Capture Light — DPReview