Има едно нещо, което моят учител по фотография ни повтаряше във всеки от своите класове, в продължение на две години три пъти седмично: светлината е най-важна при снимането, без светлина не е нужно да снимате. Не възнамерявам да го опровергая, но може би аргументът му вече няма толкова голяма сила с напредването на технологиите в по-добрите сензори или, както в този случай, в изкуствения интелект и софтуера.

тъмна

Има ситуации, при които това е неизбежно и трябва да правим снимка при условия на слаба осветеност. Обикновено, за да получите възможно най-добрия изглед на елементите на изображението, се използват два аспекта: увеличете експозицията, като оставите затвора отворен за по-дълго време или увеличете чувствителността на сензора според ISO. Първата опция може да накара обектите да се движат, втората неизбежно добавя шум към изображението. Трети аспект, който все повече се взема предвид, е последваща обработка на изображения чрез софтуер.

Да се ​​научим да виждаме в тъмното

Няколко изследователи от Intel и Университета на Илинойс създадоха нов инструмент за обработва зле експонирани изображения. Подобно на толкова много други неща, които се появяват напоследък, те използват машинно обучение за възстановяване на снимки. Резултатът, според примерните изображения, представени от изследователите, е по-добър от това, което можем да постигнем чрез подобряване на параметрите ръчно в програма за обработка на изображения.

Изследователите са направили над 5000 снимки с твърде кратка експозиция и още 5000 с добра експозиция. AI събра тези изображения и ги изучи научете как изглеждат снимките в тъмното и как трябва да изглеждат ако имат добра експозиция. От тази основа невронната мрежа се научи, според изследователите, да реконструира изображения, направени почти в пълен мрак.

Ако обикновено просто увеличим експозицията, това, което правим, е да осветяваме пикселите с по-светли тонове. Това причинява характерните "бели точки" на всякакви изображения, направени през нощта. Изглежда изкуственият интелект е, че той прилага серия от техники в изображението, освен че увеличава експозицията, също "оцветява" зоните с възможно най-подходящия цвят, което е диференциалният фактор. За разлика от това, той се размазва и губи малки детайли, тъй като не е в състояние да дефинира правилно границите на всяка област.

Този нов инструмент е в ранните си етапи на разработка, тепърва ще подобрява резултатите си, но те вече са изненадващи, ако вземете предвид, че изображенията са практически тъмни. Софтуерната обработка е все по-важна когато става въпрос за снимане и най-ясният пример за това е в смартфоните. Те много пъти се конкурират с DSLR камера и не за хардуер, а за подобряване на изображенията от софтуера по-късно.