Mercado de fotografía computacional: crecimiento, tendencias, impacto de COVID-19 y pronósticos (2022 - 2027)

El mercado de la fotografía computacional está segmentado por ofertas (módulos de cámara, software), tipo (cámaras de lente única y doble, cámaras de 16 lentes), aplicación (cámaras de teléfonos inteligentes, cámaras de visión artificial) y geografía.

Instantánea del mercado

computational photography market CAGR
Study Period: 2018 - 2026
Base Year: 2021
Fastest Growing Market: Asia Pacific
Largest Market: North America
CAGR: 20 %

Need a report that reflects how COVID-19 has impacted this market and its growth?

Visión general del mercado

Se espera que el mercado de la fotografía computacional tenga una CAGR del 20 % durante el período de pronóstico 2021 - 2026. La fotografía computacional se refiere en términos generales a las estrategias de detección y las técnicas algorítmicas que mejoran o amplían las capacidades de la fotografía digital. Así como las cámaras de los teléfonos inteligentes se basan en la fotografía computacional para ajustar las imágenes a pesar de las diminutas lentes físicas de la cámara de un teléfono inteligente, la fotografía computacional puede mejorar las imágenes para las personas con problemas de visión a través de la Realidad Aumentada (AR). En julio de 2019, Nvidia demostró anteojos inteligentes recetados que usan realidad aumentada para mejorar la visión de una persona. En lugar de reemplazar los anteojos recetados cada pocos años, los anteojos recetados de realidad aumentada pueden simplemente ajustar la visión de cada lente para adaptarse a la vista cambiante de una persona.

  • La creciente adopción de la técnica de fusión de imágenes para lograr una imagen de alta calidad impulsa el mercado. Dado que las técnicas de fusión de imágenes se han desarrollado rápidamente en varios tipos de aplicaciones en los últimos años, los métodos que pueden evaluar o evaluar el rendimiento de diferentes tecnologías de fusión de manera objetiva, sistemática y cuantitativa se han reconocido como un requisito urgente. La mejora de la imagen en color de la noche es de gran importancia tanto en la fotografía computacional como en la visión artificial.
  • Puede aumentar efectivamente la visibilidad y el surrealismo de la escena. Además, la luz de la iluminación artificial se distribuye de manera desigual por la noche, lo que debilita la calidad de las fotos de monitoreo y aumenta la dificultad de la vigilancia. Por lo tanto, la mejora de la imagen en color de la noche puede promover la videovigilancia. Actualmente, las principales técnicas para la mejora de imágenes nocturnas son la fusión de imágenes y la mejora de imágenes. Según la Asociación de la Industria de la Seguridad, en 2019, el mercado de equipos de videovigilancia en los Estados Unidos fue de USD 4560 millones, con un aumento de USD 1480 millones en comparación con el año anterior. Con la integración de técnicas de fotografía computacional, se espera que el mercado crezca aún más.
  • La creciente demanda de cámaras computacionales de alta resolución en visión artificial para el sector de vehículos autónomos impulsa el mercado. Los principales fabricantes de automóviles, los gigantes tecnológicos y las nuevas empresas especializadas han invertido más de 50 000 millones de USD en los últimos cinco años para desarrollar tecnología de vehículos autónomos (AV). Aunque es poco probable que los automóviles autónomos de nivel 4 y nivel 5 (según la escala de SAE) alcancen una amplia aceptación, para 2030 habrá un rápido crecimiento de los automóviles autónomos de nivel 2 y nivel 3, que tienen sistemas avanzados de asistencia al conductor, como detección de colisiones, advertencia de cambio de carril y control de crucero adaptativo.
  • Además, la incapacidad de manejar condiciones de manejo con niebla ha sido uno de los principales obstáculos para el desarrollo de sistemas autónomos de navegación vehicular que usan luz visible, que es preferible a los sistemas basados ​​en radar por su alta resolución y capacidad para leer las señales de tráfico y el seguimiento de los carriles. marcadores Los investigadores del MIT han desarrollado un sistema con la ayuda de la fotografía computacional que podría ayudar a los vehículos autónomos a ver a través de la niebla. Estos factores inhiben aún más el crecimiento del mercado.
  • Con el efecto del impacto de COVID-19, se espera que la producción de teléfonos inteligentes para la primera mitad de 2020 disminuya drásticamente. El fabricante de chips, Qualcomm Inc., dice que el brote de coronavirus a nivel mundial representa una amenaza potencial para la industria de la telefonía móvil, con un posible impacto en la fabricación y las ventas. A nivel mundial, se espera que los ingresos por semiconductores disminuyan entre un 2 % y un 3 % en 2020. Además, interrumpió la cadena de suministro con algunas marcas de teléfonos inteligentes como Sony, Samsung, que anunció la integración de Snapdragon 865 de Qualcomm habilitado para IA (tiene una arquitectura de cámara que debería hacer avanzar la fotografía computacional). Esto lleva a la demora en la producción, ya que actualmente es impredecible cuando termina la pandemia.

Alcance del Informe

La fotografía computacional se refiere a las técnicas de captura y procesamiento de imágenes digitales que utilizan computación digital en lugar de procesos ópticos y ofrecen sus ofertas en módulos de cámara y software en el mercado bajo cámaras de teléfonos inteligentes y aplicaciones de cámaras de visión artificial.

By Offerings
Camera Modules
Software
By Type
Single- and Dual-Lens Cameras
16-Lens Cameras
By Application
Smartphone Cameras
Machine Vision Cameras
Others
Geography
North America
United States
Canada
Europe
Germany
United Kingdom
France
Rest of Europe
Asia-Pacific
India
China
Japan
Rest of Asia-Pacific
Rest of the World

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Tendencias clave del mercado

Teléfono inteligente Android será testigo de un crecimiento significativo del mercado

  • La fotografía con teléfonos móviles ha recorrido un largo camino, a partir de cámaras VGA de 0,3 megapíxeles. En los últimos años, la tecnología de las cámaras de los teléfonos inteligentes ha crecido exponencialmente. Actualmente, los fabricantes de smartphones hablan de Inteligencia Artificial (IA) y aprendizaje automático para implementarlos en sus teléfonos. Según Morgan Stanley, con el creciente alcance de la venta del teléfono inteligente Android en los próximos años, la implementación de la fotografía computacional en más marcas es altamente predecible.
  • La tecnología Qualcomm Spectra ISP combinada con las capacidades de fotografía computacional puede llevar las imágenes de los teléfonos inteligentes a un nivel completamente nuevo de técnicas de imagen avanzadas. La próxima ronda de fotografía computacional agregada por aprendizaje automático se verá tanto en fotos como en videos.
  • En la Snapdragon Tech Summit de 2019, Qualcomm mostró una función de "segmentación de imágenes" habilitada para Snapdragon 865 AI con el software Morpho. Desde los teléfonos inteligentes emblemáticos de Huawei y Google hasta los teléfonos asequibles de Xiaomi y Oppo, todas las marcas se han centrado en introducir algún tipo de inteligencia para ayudar a que las imágenes se vean mejor.
  • El Pixel 4 de Google es un ejemplo avanzado de cómo la fotografía computacional está impulsando el futuro de las cámaras de los teléfonos inteligentes. Google presentó Pixel 4 y Pixel 4 XL, una nueva versión de su popular teléfono inteligente, que viene en dos tamaños de pantalla. Si bien los dispositivos incluyen nuevas funciones de hardware, como una lente de cámara adicional y un escáner facial infrarrojo para desbloquear el teléfono, Google enfatizó el uso de los teléfonos de la llamada fotografía computacional, que procesa automáticamente las imágenes para que luzcan más profesionales.
  • Estas nuevas funciones proporcionan un modo para fotografiar el cielo nocturno y capturar imágenes de estrellas. Al agregar la lente adicional, Google creó una función de software llamada Super Res Zoom, que permite a los usuarios acercarse más a las imágenes independientemente de perder muchos detalles. La más significativa son las características de Night Sight de Android en fotografía computacional.
  • Además, una de las primeras formas de fotografía computacional introducida es HDR, un alto rango dinámico que ayuda a tomar una ráfaga de fotos con diferentes exposiciones y combina las mejores partes de ellas en una imagen óptima. Google tomó HDR para impulsar su tecnología de enfoque HDR Plus. En lugar de combinar fotos tomadas con exposiciones oscuras, ordinarias y brillantes, capturó una mayor cantidad de cuadros oscuros y subexpuestos.
  • Además, las cámaras triples pueden convertirse en el futuro de la fotografía de teléfonos inteligentes. Google Pixel 5XL y Google Pixel 5 todavía tienen un año para su lanzamiento. El lanzamiento tendrá lugar en 2021. Google anunció que implementará el aprendizaje automático y el procesamiento de inteligencia artificial para hacer clic en imágenes increíbles con la utilización de cámaras triples en la próxima iteración.
  • Además, en abril de 2020, Microsoft anunció su nuevo teléfono inteligente Surface Duo, que se ejecutará en una plataforma Android independientemente de lo que venga después de Android 10. El dispositivo contará con una cámara IR 3D multisensor CMOS que puede usar algoritmos de fotografía computacional.
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América del Norte tendrá un crecimiento significativo del mercado

  • El crecimiento del mercado de teléfonos inteligentes impulsa principalmente el progreso del mercado de la fotografía computacional en América del Norte. Además, la presencia de líderes del mercado, como Alphabet, Apple Inc., Light, NVIDIA Corporation y Qualcomm Inc., también está contribuyendo significativamente al crecimiento del mercado en América del Norte.
  • Con la locura y la espera del nuevo iPhone entre el público de los Estados Unidos, el iPhone inhibe el crecimiento de la fotografía computacional. En septiembre de 2019, Apple lanzó el iPhone 11, donde su sistema de fotografía Deep Fusion llegó como parte de la última versión beta para desarrolladores de Apple de iOS 13, versión 13.2 beta 1. Deep Fusion es una nueva tubería de procesamiento de imágenes para imágenes de luz media conocida como computacional. fotografía.
  • Deep Fusion elige la imagen de exposición corta con más detalles y la fusiona con la exposición sintética larga. A diferencia de Smart HDR, Deep Fusion fusiona estos dos cuadros y se procesa para el ruido de manera diferente a Smart HDR.
  • Además, existe una gran importancia de las imágenes de alta calidad para detectar defectos en los productos finales. La visión artificial puede utilizar la fotografía computacional cuando se desean imágenes de mayor calidad con menos mantenimiento. En los últimos años, Estados Unidos experimentó un rápido crecimiento en los sistemas de visión artificial, específicamente en áreas de fabricación avanzada.
  • Según la AIA (Asociación para el Avance de la Automatización), el mercado general de visión artificial de América del Norte creció de USD 1800 millones en ventas en 2010 a USD 2070 millones hasta septiembre de 2019, incluidas las ventas de cámaras inteligentes. Además, se espera que el mercado de sistemas de visión artificial de América del Norte crezca hasta los 14 000 millones de USD para 2025. Lo que impulsa este crecimiento es la necesidad de mejorar la inspección de productos y el control de calidad en el sector de la fabricación, así como la creciente demanda de robots colaborativos más inteligentes en la fabricación. y almacenamiento. Estos factores tienden a hacer crecer el mercado de la fotografía computacional.
  • CEVA abrió una nueva instalación de investigación y desarrollo en Bristol, Reino Unido. El nuevo centro de I+D permite a CEVA acceder al talento de ingeniería de clase mundial que la ciudad tiene para ofrecer, fortaleciendo sus capacidades de I+D y acelerando el desarrollo de nuevos productos de procesamiento de señales digitales e IA.
  • Otros jugadores, como Arm Limited, cambiaron el nombre de su NPU Arm ML 4-TOPS como Ethos-N77 y lanzaron modelos Ethos-N57 (2-TOPS) y Ethos-N37 (1-TOPS) de tamaño pequeño y bajo consumo para edge AI compatible con Arm NN SDK basado en Linux en octubre de 2019. El Ethos-N37 está diseñado para teléfonos básicos y dispositivos inteligentes, como cámaras inteligentes y objetivos para aplicaciones de fotografía computacional. Está diseñado para centros domésticos inteligentes y teléfonos inteligentes convencionales. Esto mantiene aún más el crecimiento del mercado en los próximos años.
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Panorama competitivo

El mercado de la fotografía computacional está fragmentado y los principales actores han utilizado estrategias como lanzamientos de nuevos productos, acuerdos, asociaciones, adquisiciones y otros para aumentar su presencia en este mercado. Los jugadores clave son Alphabet Inc., Apple Inc., etc. Los desarrollos recientes en el mercado son:

  • Abril de 2020: Xiaomi anunció la integración de un teléfono con cámara de 144 megapíxeles, mientras que los predecesores de estos dos teléfonos, Mi 10 Pro y Mi CC9 Pro, tenían cámaras de 108 megapíxeles. Los teléfonos emplean fotografía computacional y priorizan aún más para mejorar sus funciones de fotografía computacional.

Table of Contents

  1. 1. INTRODUCTION

    1. 1.1 Study Deliverables

    2. 1.2 Study Assumptions

    3. 1.3 Scope of the Study

  2. 2. RESEARCH METHODOLOGY

  3. 3. EXECUTIVE SUMMARY

  4. 4. MARKET DYNAMICS

    1. 4.1 Market Overview

    2. 4.2 Market Drivers

      1. 4.2.1 Growing Adoption of Image Fusion Technique to Achieve High-quality Image

      2. 4.2.2 Increasing Demand for High-resolution Computational Cameras in Machine Vision for Autonomous Vehicle

    3. 4.3 Market Restraints

      1. 4.3.1 High Manufacturing and Maintenance Costs

    4. 4.4 Industry Value Chain Analysis​

    5. 4.5 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis​

      1. 4.5.1 Threat of New Entrants

      2. 4.5.2 Bargaining Power of Buyers/Consumers

      3. 4.5.3 Bargaining Power of Suppliers

      4. 4.5.4 Threat of Substitute Products

      5. 4.5.5 Intensity of Competitive Rivalry

    6. 4.6 Assessment of the Impact of COVID-19 on the Industry

  5. 5. MARKET SEGMENTATION

    1. 5.1 By Offerings

      1. 5.1.1 Camera Modules

      2. 5.1.2 Software

    2. 5.2 By Type

      1. 5.2.1 Single- and Dual-Lens Cameras

      2. 5.2.2 16-Lens Cameras

    3. 5.3 By Application

      1. 5.3.1 Smartphone Cameras

      2. 5.3.2 Machine Vision Cameras

      3. 5.3.3 Others

    4. 5.4 Geography

      1. 5.4.1 North America

        1. 5.4.1.1 United States

        2. 5.4.1.2 Canada

      2. 5.4.2 Europe

        1. 5.4.2.1 Germany

        2. 5.4.2.2 United Kingdom

        3. 5.4.2.3 France

        4. 5.4.2.4 Rest of Europe

      3. 5.4.3 Asia-Pacific

        1. 5.4.3.1 India

        2. 5.4.3.2 China

        3. 5.4.3.3 Japan

        4. 5.4.3.4 Rest of Asia-Pacific

      4. 5.4.4 Rest of the World

  6. 6. COMPETITIVE LANDSCAPE

    1. 6.1 Company Profiles

      1. 6.1.1 Apple Inc.

      2. 6.1.2 Alphabet Inc.

      3. 6.1.3 Qualcomm Technologies Inc.

      4. 6.1.4 Nvidia Corporation

      5. 6.1.5 Light Labs Inc.

      6. 6.1.6 CEVA Inc.

      7. 6.1.7 FotoNation Inc.

      8. 6.1.8 Algolux Inc.

      9. 6.1.9 Pelican Imaging Corporation

      10. 6.1.10 Almalence Inc.

    2. *List Not Exhaustive
  7. 7. INVESTMENT ANALYSIS

  8. 8. MARKET OPPORTUNITIES AND FUTURE TRENDS

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Frequently Asked Questions

El mercado de fotografía computacional se estudia desde 2018 hasta 2026.

El mercado de la fotografía computacional está creciendo a una CAGR del 20 % en los próximos 5 años.

Asia Pacífico está creciendo a la CAGR más alta durante 2021-2026.

América del Norte tiene la participación más alta en 2021.

Apple Inc., Alphabet Inc., Qualcomm Technologies, Inc., Nvidia Corporation, Light Labs Inc. son las principales empresas que operan en el mercado de la fotografía computacional.

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