Logo
/// News

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
[ Alle Kommentare ganz lesen]

  Vorige News lesen Nächste News lesen 
bildDJI: Phantom 4 Pro V2.0: Mini-Upgrade ohne Wechselobjektive bildVideotutorial: Die Kunst des Filmschnitts: Oscargewinner Paul Hirsch (Star Wars, Mission Impossible etc.)


verwandte Newsmeldungen:
Beleuchtung:

Leica investiert in Light, Hersteller der L16 Kamera mit 16 Kameramodulen 25.Juli 2018
Videotutorial - Licht setzen: Wie hartes und weiches Führungslicht das Gesicht verändert 27.Juni 2018
Bei Lytro gehen die Licht(feld)er aus 30.März 2018
Manfrotto Lumimuse 8 Bluetooth: per Funk steuerbares kleines On-Camera LED Licht 27.März 2018
LED Licht Scorpion v2: flexibles mobiles LED-Licht 2.März 2018
Neu und lichtstark: Samyang XP 50mm F1.2 für EF-Mount 22.Februar 2018
Videotutorial: DOP Tod Campbell über Licht, Framing, Objektivwahl bei Stranger Things & Mr Robot 21.Januar 2018
alle Newsmeldungen zum Thema Beleuchtung


[nach oben]

















passende Forenbeiträge zum Thema
Beleuchtung:
Gegenlichtblende für GoPro Hero 5/6
Kennt jemand "Gaslicht 3D" ???
Adobe Lightroom: Farbabweichung beim Export
Laowa 24mm f/14 für Vollformat ermöglicht ungewöhnliche Makro-Aufnahmen
Leica investiert in Light, Hersteller der L16 Kamera mit 16 Kameramodulen
Neues F&V K4000 Tageslicht LED Panel mit 7200 Lux
Lichtempfindlichkeit
mehr Beiträge zum Thema Beleuchtung


Archive

2018

August - Juli - Juni - Mai - April - März - Februar - Januar

2017
Dezember - November - Oktober - September - August - Juli - Juni - Mai - April - März - Februar - Januar

2016

2015

2014

2013

2012

2011

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000




































ClipKanalschraeg

Aktuelles Video:
The Man Who Owns The Moon


update am 14.August 2018 - 14:09
slashCAM
ist ein Projekt der channelunit GmbH
*Datenschutzhinweis*