Машины избавят фотографии от шума
Съемка в условиях плохого освещения приносит адекватные результаты в двух случаях. Первый требует увеличить время экспозиции, для чего используется штатив. Второй полагается на повышение чувствительности сенсора камеры, что приводит к появлению отвратительных артефактов и шума. Теперь же появился еще один способ — машинное обучение, искусственным образом повышающее яркость фотографий после съемки. Причем результаты уже сейчас поражают.
Исследователи Intel и университета штата Иллинойс разработали инструмент пост-обработки, который может стать стандартным для фотографов, снимающих в условиях слабого освещения, а в будущем может появиться в камерах и, особенно, в смартфонах.
Научная работа, озаглавленная как "Обучение видеть в темноте" использует метод глубокого обучения для тренировки алгоритма по избавлению от "шума" фотографий, сделанных при слабом освещении. Команда предоставила нейросети 5094 темных кадра, сделанных в слабом освещении, и такое же количество снимков, сделанных на длинной выдержке.
Если вы хоть раз занимались неблагодарным делом "осветления" слишком темных кадров в Photoshop, то уже нынешние результаты должны вызывать восторг — а ведь пока это только фаза исследования, без учета сохранения резкости и деталей.
Естественно, что кадры не выглядят также хорошо, как если бы их сняли со штативом, но если предоставить алгоритму достаточно высокое разрешение, а после масштабировать до 12-16 Мп, то результат должен быть гораздо лучше.
Больше примеров на странице проекта.
- Фотограф воссоздал сцены гонок Формулы-1 с помощью LEGO
- Новая камера Sigma настолько минималистична, что в ней нет слота для карты памяти
- Canon представила 410-мегапиксельный полнокадровый сенсор
11 комментария
попахивает маркетингом, изначальные снимки не на столько темные чтоб так фонило, к тому же почему то на снимках до и после немного меняется резкость
@Goddo, шум могли идля наглядности наложить
однако, как любят делать подобные создатели, они могут тупо показать результаты на которых учили, в этом случае результат будет гораздо выше чем на случайном фото
@Goddo, @gretham, тут много примеров в очень большом разрешении
@Cohen, ну, так они и учили на 5094 фотках) Кто знает, являются ли представленные некой выборкой из этих 5к или абсолютно независимые.
@gretham, вот они вечно неверующие, при достаточно высокой выборке работать будет хорошо
Последнее сравнение вызывает очень сильное недоверие. Такой сильный шум, что уже не видно что за слова на книжках, тем более логотип в углу. Да и сама фотка с шумом, который выглядит как то сильно искуственно
@kislotnyk, там же не пересветы, а шум, в шумах хранится информация, хоть и не полная, а вот в пересветах нет, большое счастье когда сделанный снимок недоэкспонирован чем переэкспонирован, с темного почти всегда можно вытащить какой-то результат.
я тот маньяк, которому нравится шум... и вообще чем старее плёнка, тем сильнее и ламповее меня прёт... поздние фильмы Майкла Манна так сняты - Соучастник и Полиция Майами с Али
@freawertyhn, Да какой же ты маньяк, если не можешь отличить ламповость пленочного зерна, от мусора с высокого ISO
@BIG_STALIN, я имел ввиду и цифровое зерно 2000-х, но зернистость пленки 70-х для меня предпорчтитиельнее, главное - чтоб не чистое HD пикча была...она бездушна, должны быть артефакты
Классная идея, лучше чем просто удаление шумов, но ещё есть чему учиться