ИИ улучшает фотографии, которые испорчены погодными условиями
В новом исследовании ученые представили автоматический метод улучшения фотографий и видео при сложных погодных условиях. Это поможет полезнее применять компьютерное зрение.
Исследователи объяснили, что технология компьютерного зрения все чаще используется в автоматических системах наблюдения, распознавании лиц, здравоохранении и так далее. Однако они могут работать плохо, если будут использовать некачественные фотографии или видеозаписи. Обычно эти материалы портит отсутствие света, дождь или другие погодные условия.
Ученые определили, что на ночные изображения влияет низкая освещенность и искусственные световые эффекты, такие как блики, свечение и прожекторы. Дождь также в несколько раз ухудшает видимость камер.
"Многие системы компьютерного зрения, такие как автоматическое наблюдение или автономные автомобили, для своей работы полагаются на четкую видимость входного видео. Например, автомобили не могут надежно работать в сильный дождь, а системы автоматического видеонаблюдения часто выходят из строя ночью, особенно если сцены темные или имеются значительные блики", - отметили ученые.
Ученые применили алгоритмы глубокого обучения для улучшения качества ночного фото и видео, снятых во время дождя. В первом исследовании они увеличили яркость и одновременно подавили шумы и световые эффекты (блики, свечение), чтобы получить четкие ночные изображения. Эта техника является новой и решает проблему четкости ночных изображений и видео когда для нормального кадра нет нормальных погодных условий.
Исследователи также смогли улучшить трехмерную оценку поз тех людей, которые попали в кадр. Комбинируя эти два подхода, новый метод позволяет получить более надежную оценку позы даже внутри толпы, а также точно вычислять расстояние между людьми.
