Focus Stacking ve Hyperfocal Mesafe: Sonsuz Netliğin Matematiği
Makro fotoğrafçılık ve manzara çekimlerinde karşılaştığımız en büyük fiziksel sınırlama depth of field (alan derinliği)'dir. Focus stacking ve hyperfocal mesafe teknikleri, bu fiziksel sınırları aşmak için kullanılan matematiksel yaklaşımlardır.
Fiziksel Temeller: Circle of Confusion
Alan derinliği, circle of confusion (CoC) kavramına dayanır:
CoC Hesaplaması
CoC = (sensor diagonal) / 1500
Full frame sensör için: 36²+24² = 1548mm → CoC ≈ 0.03mm
Bu değer, insan gözünün 0.2mm mesafeden ayırt edemediği blur miktarını temsil eder.
Hyperfocal Mesafe Matematiği
Hyperfocal distance, odak noktasından sonsuza kadar her şeyin net göründüğü en kısa odak mesafesidir.
Hyperfocal Formülü
H = (f² / (N × CoC)) + f
Burada:
- H: Hyperfocal mesafe (mm)
- f: Odak uzaklığı (mm)
- N: Diyafram değeri (f-stop)
- CoC: Circle of confusion (mm)
Pratik Örnek
50mm objektif, f/8, full frame:
H = (50² / (8 × 0.03)) + 50
H = (2500 / 0.24) + 50 ≈ 10.467mm
Focus Stacking: Dijital Çözüm
Hyperfocal mesafenin yetersiz olduğu durumlarda focus stacking devreye girer.
Çalışma Prensibi
- Multiple exposures: Farklı odak mesafelerinde çekim
- Image alignment: Sub-pixel hassasiyetinde hizalama
- Depth map creation: Her pikselin netlik değeri hesabı
- Blending algorithm: En net pikselleri birleştirme
Stacking Algoritmaları
Maximum Variance Method
def sharpness_metric(pixel_neighborhood):
return variance(pixel_neighborhood)
Laplacian Variance
def laplacian_variance(image):
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
return cv2.Laplacian(gray, cv2.CV_64F).var()
En yüksek Laplacian variance değerine sahip piksel seçilir.
Makro Fotoğrafçılıkta Focus Stacking
Magnification vs DOF İlişkisi
DOF ≈ (2 × N × CoC) / M²
Burada M magnification ratio'dur. Büyütme arttıkça alan derinliği karesel olarak azalır.
Step Size Hesaplaması
İdeal step size, %30-50 overlap sağlamalıdır:
Step = DOF × 0.3
1:1 macro çekimde f/8'de step size yaklaşık 0.1mm olmalıdır.
Advanced Stacking Teknikleri
Waveform Analysis
Modern yazılımlar frequency domain analizini kullanır:
- FFT (Fast Fourier Transform) ile frekans analizi
- Yüksek frekanslı detayların tespiti
- Edge preservation algoritmaları
Ghost Artifact Elimination
Rüzgar etkisi ve micro-vibrations nedeniyle oluşan ghost artifacts için:
- Motion detection algoritmaları
- Temporal filtering (çoklu frame analizi)
- Manual masking seçenekleri
Computational Overhead
Memory Requirements
N adet image için:
RAM = N × (Width × Height × 3 bytes × 2)
45MP RAW dosyalar için 10 frame stack: ~2.7GB RAM
gerekir.
Processing Time
Multi-threading ile hızlandırma:
- CPU: Intel Core i9 ~2-5 dakika
- GPU acceleration (CUDA): ~30 saniye
Helicon Focus vs Photoshop vs Zerene
Helicon Focus
- Pyramid method: Mükemmel detail preservation
- Weighted average: Smooth transitions
- Depth map: 3D model creation
Adobe Photoshop
- Auto-blend layers: Basit kullanım
- Stack modes: Maximum, mean, median options
- Integration avantajı
Zerene Stacker
- PMax algorithm: Scientific precision
- DMap method: Complex scenes
- Batch processing capabilities
Focus Bracketing Automation
Modern kameralar in-camera stacking sunar:
Olympus Pro Capture
- 999 frames otomatik çekim
- Focus BKT: Programlanabilir step size
- Live composite: Real-time preview
Canon R5/R6
- Focus bracketing: 2-999 frames
- Depth compositing: In-camera processing
- Silent mode: Elektronik deklanşör
Lens Selection for Stacking
Makro Objektifler
- Internal focusing: Sabit fiziksel boyut
- Flat field correction: Edge sharpness
- Minimal breathing: Consistent magnification
Önerilen Objektifler
- Canon RF 100mm f/2.8 L: Dual IS + flat field
- Nikon Z MC 105mm f/2.8: Nano coating
- Sony FE 90mm f/2.8 G: OSS stabilization
Rail Systems ve Step Motors
Mechanical Rails
- StackShot: 1 mikron hassasiyet
- Cognisys: Programlanabilir adım sayısı
- Focus stacking rails: Manual vs motorlu
Step Size Precision
1 mikron step = 0.001mm precision
Bu hassasiyet extreme macro (5:1+) çekimlerde kritiktir.
Quality Assessment Metrics
Objective Measures
- SSIM (Structural Similarity Index)
- PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio)
- Edge sharpness metrics
Visual Inspection Points
- Edge artifacts (halo effects)
- Color consistency across focal planes
- Detail preservation in complex textures
Limitations ve Challenges
Wind Movement
Açık havada çekim zorlukları:
- Shutter priority kullanın (1/250s+)
- Focus bracketing yerine aperture bracketing
- Windbreaks ve protective screens
Subject Movement
Canlı böcekler için:
- Flash freeze: Yüksek güçlü flaş
- Cold anesthesia: Etik ve geçici
- Behavioral timing (sabah erkeni)
Sonuç
Focus stacking, optical physics'in sınırlarını computational photography ile aşma sanatıdır. Modern yazılım algoritmaları ve kamera teknolojileri sayesinde, tack-sharp infinite depth images artık rutin olarak üretilebilir.
Gelecekte AI-powered stacking ve real-time depth synthesis teknolojileri bu süreci daha da otomatikleştirecek.