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臺北之胃：徒步街拍，深入在地，市場裡的臺北滋味

為了解決手機拍照腳架的問題，作者HubertKilian 這樣論述：

在迷失的時光中，深入臺北腑臟 這是一趟唯有在深夜，方能踏上的旅程…… 在暗夜的城市裡迷走，腳下蜿蜒曲折， 聽得見人群深沉且起伏的呼吸，感受得到他們呼出溫熱的氣息。 夜晚、屠夫、市場。 就是這腹胃，組合成令人著迷且難以解釋的煉金術。 　　「我喜歡這座島嶼，因為她的「戲劇張力」意思是說她呈現真實的方式對我而言是完美的虛構故事。我的照片並不是預先構想好的一張張嚴謹精確的紀錄，而是一種對於現實的詮釋。」 　　唯有隨了夜晚悄悄籠罩臺北的城市步調，這趟旅程才可能成行。 　　市場裡尚有幾道交會的視線，但在現實中是沒有的：我不屬於這夜晚，深夜裡的人們遙遙望來，看不見我。走在過道裡的須臾之間，便

會遇見各種晝伏夜出失眠人：在大街小巷裡疾行的瘋狂計程車司機，猶似流離痛苦的靈魂；手戴大金戒的卡拉OK大叔；腳趿拖鞋的失眠人。高處盤臥的貓兒直打量著我們，久久目不轉睛。幾家商店忘了關上裡間倉庫的門。在漆黑的渦漩中，可以看見幾張警探小說裡會出現的「嘴臉」、飽滿的水果、酒家女、閃亮亮的殺豬刀和皺巴巴的香菸盒。水銀燈管散發的疲軟螢光勾勒出這座消失於清晨的漂泊迷宮…… 　　如同一抹幽靈，我遊走在這如夢的世界，裡頭只有肉、魚罐頭、堆積如山的蔬菜才具有觸摸得到並且真實豐滿的輪廓。 　　「臺北之胃」這趟旅程以三部曲的形式呈現，也就是三節韻律不同的小宇宙，其中的布景與人物都是白天看不到的：如夢似幻的城市迷津

、供桌般的屠夫肉案，以及大型食品批發市場。 　　跟著余白的鏡頭，走入萬華第一果菜市場、萬大魚市， 　　探訪深夜限定的臺北滋味！ 專文推薦 　　姜麗華——國立臺灣藝術大學通識教育中心專任教授 　　呂筱渝——法國巴黎第八大學博士、藝術評論者 　　葛尹風——國立中央大學法文系副教授 　　陳斌華——臺灣永續原生內容有限公司負責人  

手機拍照腳架進入發燒排行的影片

大學生數位原生性、網路自拍動機與網路自拍行為之關係

為了解決手機拍照腳架的問題，作者袁仕慶 這樣論述：

本研究主要目的在了解大學生數位原生性、網路自拍動機與網路自拍行為之關係。本研究採用問卷調查法，以分層抽樣方式抽取台灣6所大學的大學部學生進行問卷施測，獲有效樣本1278人。研究工具包括網路自拍行為量表、網路自拍動機量表和數位原生性量表，使用統計分析方法包括描述性統計、百分比同質性檢定、Hotelling’s T2檢定、單因子多變量變異數分析與結構方程模式。本研究結果如下：一、大學生數位原生性為中上程度；大學生網路自拍動機為中等程度；大學生網路自拍行為頻率為中下程度。二、不同性別之大學生在網路自拍動機上具有差異；不同網路使用情形之大學生在網路自拍動機上具有差異。三、不同背景變項之大學生網路自拍

行為上具有差異；不同網路使用情形之大學生在網路自拍行為上沒有差異。四、大學生數位原生性、網路自拍動機與網路自拍行為之關係假設模式與觀察資料可以適配，大學生數位原生性對網路自拍動機有正向直接效果，大學生網路自拍動機對網路自拍行為有正向直接效果，大學生網路自拍動機為數位原生性與網路自拍行為之中介變項。最後，研究者根據上述研究結果，提出相關建議以供參考。

星空攝影與後期從入門到精通

為了解決手機拍照腳架的問題，作者毛亞東,墨卿 這樣論述：

　　本書分為新手入門篇、拍攝準備篇、實戰案例篇和後期綜合處理篇等3大部分，13個章節，一步一步教讀者從入門到精通星空攝影。 本書詳細介紹了30多個適合拍攝星空的景點，以及128條拍攝經驗，讓你在拍攝的同時領略國內外星空的無限魅力。書中展示了國內雲南大理、瀘沽湖，新疆賽里木湖、伊犁，青海茶卡鹽湖、大柴旦鹽湖，內蒙古明安圖、阿拉善、巴彥淖爾，山西韓莊村長城、龐泉溝、柏葉口水庫，湖南雪峰山、大圍山，山西長治平順、五台山、太原婁煩，大連大黑石，西藏的林芝等地的大美星空作品，以及國外冰島，澳洲大洋路刀鋒岩、悉尼藍山等秘境作品。

實現在手機平台之無鬼影高動態範圍影像合成技術

為了解決手機拍照腳架的問題，作者李侑倫 這樣論述：

相信大家都有為了保存美好回憶而拿起手邊的相機拍照的經驗，一般人拍照不會像專業攝影師隨身攜帶腳架，避免不了因為拍照時，拍攝者手持相機造成晃動或拍攝過程中場景內有物體移動，導致照片模糊。這些移動都會毀掉一張相片，對於喜愛拿著相機到處拍照的人而言，這將是個非常困擾的事情。高動態範圍 (High Dynamic Range, HDR) 影像，通常是用多張不同曝光照片，透過軟體合成，呈現亮暗部曝光細節皆清楚的影像，較能貼切描述真實世界中，從太陽光直射到最暗陰影的亮度範圍。我們提出的無鬼影高動態範圍影像合成演算法主要針對合成時出現的模糊區域進行探討，解決鬼影問題，適用於手持式裝置晃動與物體移動產生的模糊

情境。我們拍攝兩張不同曝光影像進行HDR合成，短曝光影像稱為I_s(E_0,view0)，長曝光影像稱為I_l(E_1,view1)，由於拍攝時可能手持相機造成晃動或拍攝過程中場景內有物體移動，因此，I_s與I_l我們設定為不同視角(view0,view1)，若直接進行HDR合成，會出現一張有模糊區域的影像，嚴重影響影像品質。故我們提出創立一張I_t^'(E_1,view0)擁有I_s視角資訊(view0)和I_l曝光亮度(E_1)，進行無鬼影HDR合成，即可得到一張高品質無鬼影的HDR影像。另外，傳統HDR採用pixel-based計算權重，我們提出使用patch-based的權重計算方式，

加快HDR合成速度。我們將提出的無鬼影patch-based HDR演算法實現在Android平台上，搭載在ASUS ZE551ML硬體裝置上。常用HDR合成在手機上運行要花費4秒時間，但存在鬼影問題，而我們的無鬼影HDR合成花費約6秒合成時間，解決鬼影問題，讓喜愛使用手機拍照的民眾也可以享受無鬼影HDR帶來的高品質照片。