Canon ukázal působivou "AI" pro vylepšení fotek, odstranění šumu i aberací

Umělá inteligence je velkým tématem posledních týdnů, ale to se týká i základů, na kterých sama stojí, jakým je např. hluboké učení. To použila společnost Canon ve vývoji nových algoritmů pro úpravu fotografií a odstraňování mnoha neduhů, které mohou vznikat při focení, ať už je to šum, projevy Bayerovy interpolace nebo optické vady objektivu. Na japonských stránkách společnosti se tak objevil článek, který popisuje několik nových algoritmů využívající hluboké učení k významnému vylepšení kvality fotografií.

 

 

Jeden z tradičních problémů je šum. Ten vytváří zrnitý obraz a jeho odstraňování je sice možné (a to docela snadno), jenže přílišná snaha o jeho potlačení současně vede také ke ztrátě detailů. To je často vidět např. v "rozmytých" vlasech, trávě, stromech. Nový systém pro odšumování nebylo lehké vyvinout. První pokusy vedly k mnoha zvláštním artefaktům a výsledky byly v nemálo případech ještě horší než u konvenčních metod. Změnou struktury neuronové sítě, procesu učení i trénovacích dat se ale povedlo vyvinout systém, který funguje mnohem lépe.

 

 

Vleklou potíží je také moaré efekt, který vzniká v důsledky Bayerovy interpolace. V každém pixelu senzoru se snímá jen jedna barva (nepočítáme-li Foveon od Sigmy), takže zbývající dvě barvy se musí odhadnout na základě okolních pixelů. To u některých typů scén vede k barevným artefaktům, což si lze všimnout třeba na proužkovaných košilích. Snahy o potlačení tohoto efektu dosud vedly k potlačení barev a snížení detailů. Nyní se o interpolaci stará neuronová síť, která dává větší prioritu na změnu jasu než barvy, nicméně daří se jí potlačovat právě i ony falešné barvy moaré efektu.

 

 

Toto byly potíže spojené se snímacím čipem. Neduhy do obrazu může ale zanést i objektiv. Třetí oblastí, na kterou se Canon zaměřil, jsou právě tyto optické aberace jako např. snížená ostrost v rozích. Simulacemi vytvořil snímky, na kterých pak trénoval tento systém. To by mělo pomoci např. krajinářské fotografii, kde je to vždy boj mezi nízkými a vysokými clonami. Nízké clony přinesou ostrý prostředek a (zpravidla) neostré rohy, vysoké clony rohy zostří, ale přináší zase kvůli difrakci mírnou celoplošnou neostrost.

 

 

Systém si troufne i na odstranění chromatické aberace, která vzniká především na kontrastních hranách blíže k rohům obrazu. I zde přišla ke slovu počítačová grafika a generování trénovacích dat, hodně pokusů a omylů, až byl dosažen vskutku působivý výsledek.

 

 

Jenže ani v tomto případě nebylo vyhráno. Zatímco každá tato funkce zvlášť pracuje sama o sobě dobře, velkým problémem se ukázalo jejich vzájemné spojení, aby provedení jedné korekce negativně neovlivnilo tu druhou. To se nakonec povedlo a nyní tak zůstává otázkou, kdy se tohoto systému dočkáme v nějakém softwarovém produktu, který budeme moci používat.

 

Zdroj: diyphotography.net, global.canon