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Neuronale Netze verbessern Low-Light-Aufnahmen signifikant

[12:18 Mi,9.Mai 2018 [e]  von ]    

Tja, ein weiteres cooles Betätigungsfeld für KI-Algorithmen in der Bildbearbeitung scheint die RAW-Entwicklung von Low-Light-Aufnahmen zu werden. Schon bisher gab es funktionierende Denoising-Ansätze mit Autoencodern, jedoch geht der nun in einem Projekt vorgestellte Ansatz noch einmal deutlich weiter. Zur Veranschaulichung vielleicht erst einmal das zugehörige Video:





Der Trick bleibt mal wieder faszinierend einfach: Das Netz bekommt kurz belichtete RAW-Aufnahmen und lernt daraus Aufnahmen abzuleiten, die aus Lerndaten durch lange Belichtung des selben Motivs entstanden sind. Gelernt wird dabei mit einer ziemlich normalen Convolution-Topologie. Die Projektdaten liegen zum selber ausprobieren auf GitHub. Das Netzwerk arbeitet direkt mit rohen Sensordaten und ersetzt einen Großteil der traditionellen Bildverarbeitungspipeline, die laut den den Autoren bei extremen Low-Light-Verhältnissen sowieso nur schlecht funktioniert.

low_light



Wenn man sieht um wie viel besser mit dieser Methode nochmal die Aufnahmen einer Low-Light Spezialistin wie der A7SII werden, darf man schon staunen.

Link mehr Informationen bei web.engr.illinois.edu

  
[6 Leserkommentare] [Kommentar schreiben]   Letzte Kommentare:
srone    23:10 am 11.5.2018
da bin ich bei dir, der sinn verliert sich nur mehr und mehr, wie schade...:-) lg srone
WoWu    23:03 am 11.5.2018
... aber genau diesen Anspruch haben Einige hier im Forum bereits nicht mehr, wenn es ihnen nicht mal darauf ankommt, ob die (pseudo) 4K auch die 4K sind, die das Auge sieht oder...weiterlesen
srone    22:40 am 11.5.2018
eben und was hat das mit einer realen wiedergabe zu tun, die zukunft nur noch schön gerechnet, ein verlust an abbildender realität, das was film/video eigentlich sein sollte.....weiterlesen
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