Phonearena에서 회원을 대상으로 갤럭시노트9와 픽셀2XL의 야간 사진 블라인드 테스트 결과를 공개 했는데, 예상을 깨고 픽셀2XL가 압도적인 우위를 보였다고 합니다.
출처 : Google Pixel 2 XL crushes Galaxy Note 9 in night-time blind camera test
출시한지 1년이나 지났고, HW적으로(픽셀2 XL의 조리개: f/1.8, 갤럭시노트9: f/1.5 - f/2.4 듀얼 조리개)로도 열세인 픽셀2XL가 이렇게 압도적인 선택을 받을 수 있었던 비법이 뭘까 한번 알아봤습니다.
1. HDR 기능
구글은 Nesux5 이후로 HDR+라는 기능을 지속적으로 발전 시켜왔습니다. HDR+기능은 High Dynamic Range의 약자로 사진이 얼마나 넓은 범위의 빛의 밝기 범위를 표현 할수 있냐는 지표인데, 쉬운 예를 들면 역광에서 얼마나 그늘진 곳을 잘 표현하는 지에 대한 지표라고 보면 됩니다. 이런 HDR이 높은 사진을 얻기 위해 스마트폰에서는 같은 장면을 서로 다른 노출로 여러 번 찍어 HDR 이미징 알고리즘으로 합성하는 방법을 채택하고 있습니다. 구글은 HDR+라는 이름으로 Nexus 5부터 이 기술을 적용해 점점 발전 시켜 나가고 있었죠.
참고 : HDR+: Low Light and High Dynamic Range photography in the Google Camera App
2. 이미지 처리 전용 칩 Pixel Visual Core
HDR 기능은 최근 출시되는 거의 모든 스마트폰에 적용되어 있다고 해서 과언이 아닐 정도로 보편적인 기술입니다. 단순히 구글 카메라 앱을 설치 하는것만으로 구글의 HDR+기능을 이용할 수 있습니다. 하지만 이런 HDR 기능에는 한가지 제약이 따르게 되는데, 바로 촬영 시간입니다. 한번에 다양한 노출로 여러장의 사진을 찍어야 하기 때문에 촬영하는 동안 움직이지 않아야 하며, 촬영이 끝난 뒤에도 사진을 합성하는데 약간이 시간이 필요합니다. 구글은 이런 제약을 해결하기 위해 이미지 처리 전용 칩 'Pixel Visual Core'를 개발에 Pixel2 부터 적용하고 있습니다. 배터리는 적게 소모하면서 순간적으로 이런 HDR 합성을 끝내버리는 거죠. 물론 다른 스마트폰도 하드웨어적으로 이렇게 HDR 기능을 가속하고 있지만, HDR만을 위한 전용칩을 적용하고 있는것은 Pixel2가 유일합니다. 특히 야간 사진 처럼 노출이 적은 상황에서 빠른 HDR 처리를 위해 이런 Pixel Visual Core 같은 전용 칩이 더욱 효과를 발휘하게 됩니다.
참고 : Pixel Visual Core: image processing and machine learning on Pixel 2
3. 딥러닝 기술로 한단계 더 높은 HDR
얼마전 구글은 HDR+ Burst 사진 데이터 셋을 공개 했습니다. Burst 사진 데이터 셋에는 여러장의 어두운 사진과 함께 아주 잘 HDR 처리된 정답 사진 쌍을 제공하는데, 최신 딥러닝 연구 성과를 통해 어두운 원본 이미지를 고화질의 밝은 사진으로 만들어지는 알고리즘을 개발 할 수 있습니다. 구글은 이미 이런 대규모 데이터셋을 구축해 어두운 이미지를 고화질의 밝은 이미지로 바꾸는 딥러닝 알고리즘을 픽셀 폰에 적용한것으로 예상됩니다.
참고 : Introducing the HDR+ Burst Photography Dataset
Pixel Visual Core로 더욱 빠른 HDR 처리에 딥러닝 기술로 한단계 높은 HDR 처리가 블라인드 테스트서 압도적 우위를 가져 갈수 있었던 비결이 아닌가 생각됩니다. 이제 이런 전용 HW 가속 칩과 딥러닝 기술이 스마트폰의 주요한 경쟁력이 되는 시기가 온것 같습니다.