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.