Algorytm sztucznej inteligencji zmieni obrazowanie kamer

Obrazy przechodzą odszumianie, ulepszanie i inne przetwarzanie w celu poprawy jakości obrazu, zapewniając lepszą podstawę do późniejszej analizy i przetwarzania. Na przykład, stosując odszumianie oparte na głębokim uczeniu, możliwe jest skuteczne usuwanie szumów z obrazu przy zachowaniu szczegółowych informacji o obrazie.

Rozpoznawanie scen: Algorytmy AI potrafią rozpoznawać różne typy scen, takie jak krajobrazy, portrety, architektura, sceny nocne itp. Na podstawie charakterystyki sceny parametry kamera są automatycznie dostosowywane, aby uzyskać najlepszy efekt obrazowania. Na przykład w trybie nocnym czas ekspozycji jest automatycznie zwiększany, czułość jest zwiększana, a przetwarzanie ukierunkowanego usuwania szumów jest wykonywane.

Automatyczne ustawianie ostrości i ekspozycji: monitorowanie zmian światła i ruchu obiektów w czasie rzeczywistym, automatyczne dostosowywanie ustawień ekspozycji ostrości aparatu. Na przykład podczas fotografowania szybko poruszających się obiektów system ustawiania ostrości AI może precyzyjnie śledzić obiekt, zapewniając wyraźne ustawianie ostrości; funkcja automatycznej ekspozycji umożliwia uzyskanie najlepszej jasności i kontrastu.

Inteligentny balans bieli: Automatycznie dostosowuje balans bieli do warunków otoczenia, aby zapewnić prawdziwe i naturalne kolory na zdjęciu oraz uniknąć problemów z odcieniem kolorów wywoływanym przez różne źródła światła.

Superrozdzielczość: Używanie algorytmów AI do inteligentnego powiększania obrazów o niskiej rozdzielczości do obrazów o wysokiej rozdzielczości przy zachowaniu szczegółów i tekstur. To przełamuje ograniczenia tradycyjnego powiększania obrazu, pozwalając nam „wydobyć więcej informacji wizualnych z obrazów o niskiej jakości.

Poprawa szczegółów: Dzięki trenowaniu na dużej ilości danych obrazowych model sztucznej inteligencji może identyfikować kluczowe cechy obrazu i wykonywać operacje poprawy szczegółów, dzięki czemu krawędzie obiektów na obrazie stają się wyraźniejsze, a tekstura bogatsza.

Synteza HDR: automatyczne łączenie wielu obrazów o różnej ekspozycji w obraz o szerokim zakresie dynamiki, zapewniający bogatszą i bardziej realistyczną gamę kolorów na zdjęciu oraz lepsze zachowanie szczegółów zarówno jasnych, jak i ciemnych części w kontrastowych warunkach oświetleniowych.

Filtry AI: Wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego do automatycznego nadawania obrazom określonych stylów artystycznych lub efektów wizualnych, np. konwersja zdjęć na style malarskie takich mistrzów, jak Picasso i Van Gogh, lub uzyskiwanie różnych stylizowanych efektów, takich jak retro, oniryczny i ziarnisty.

Efekty inteligentne: Generuj elementy efektów adaptacyjnie zgodnie z zawartością obrazu i płynnie łącz je z oryginalnym obrazem, aby uzyskać realistyczne efekty. Na przykład automatycznie realistyczne obrazy krajobrazów na podstawie adnotacji semantycznych użytkownika.

Rozpoznawanie twarzy: szybkie blokowanie wzroku na twarzach ludzi, precyzyjne ustawianie ostrości i rozpoznawanie. Możliwość wykorzystania w systemach kontroli dostępu, monitorowaniu bezpieczeństwa itp. w celu wykonywania odpowiednich operacji na podstawie wyników rozpoznawania.

Obiekt i śledzenie: Rozpoznawanie różnych obiektów na obrazie, takich jak pojazdy, zwierzęta itp., a następnie śledzenie obiektów będących przedmiotem zainteresowania, dostosowując kąt i długość nagrywania w zależności od ścieżki ruchu i prędkości obiektu.