把AI引进到ISP技术里,带来的视觉提升主要有哪些方面
原创把AI引进到ISP技术里,带来的视觉提升主要有哪些方面
原创
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一、超感光降噪
通过抽取噪声和有效信号的模型，以及大量的数据训练，形成智能AI网络。智能算法能够在光照条件非常差的情况下区分出小信号和噪声，从而进行噪声消除。
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二、多光谱融合
通过红外补光，在ISP将可见光、850nm、940nm等常见光谱融合，在不增加光污染的同时，最终使图像效果达到暗光全彩，细节纹理丰富，过曝区和非过曝区准确处理，解决低照环境下可见光感光能力不足所造成的信噪比低和细节损失的问题，实现图像色彩与细节的双重保证。
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三、超级宽动态
基于价值目标进行场景识别自适应多重曝光，对不同曝光时间的长帧、中帧、短帧的图像数据，通过智能算法进行融合，使图像获得暗、亮区域的完美整合，亮处不过曝、暗部细节不丢失。
逆光场景下，动态范围高达120dB。同时基于场景识别的智能曝光策略，在光线快速变化的场景下，能够避免图像画面瞬间过暗或过曝，融合之后的数据位宽20bit，动态范围相对于上一代提升12dB。
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四、数字防抖
基于六轴IMU对动态视频智能修正，有效减少由于外部环境晃动或抖动对视频造成的影响、大幅提升各种振动环境下视频稳定性。在交通管理等场景中，防止高频小幅的震动导致目标模糊、影响目标的有效识别。
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五、多维融合
结合红外热感测温相机，红外热感与视觉的融合，远程非接触测温，广泛应用于疫情防控的各种场景中；智能零售，3D结构光/ToF与视觉的融合，高效支付，提升支付安全；雷达视频一体机，雷达与视觉的融合，对横向来车实时精确预警，提升复杂场景的交通安全。
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在传统ISP画质技术方面长期积累，结合在AI架构和性能上创新，深度融合推出新一代的智能图像处理引擎— 越影?AI ISP，使能智能终端在全场景视觉能力更智能，更清晰，为图像处理带来了变革式的演进。
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
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