ИИ ИСП

Ziwin AI ISP интегрирует ИИ в ключевые модули, такие как HDR, 3DNR шумоподавление и тональность, достигая прорывных улучшений качества изображения, особенно в условиях низкой освещенности, подсветки, широкого динамического диапазона и сценариев движения.

AI-ISP означает обработку сигналов изображений с искусственным интеллектом. Это технология, которая сочетает в себе алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ) с методами обработки сигналов изображения (ISP). AI-ISP улучшает качество изображения и видео, применяя передовые алгоритмы искусственного интеллекта к необработанным данным изображений, снятым камерами. Эта технология позволяет выполнять различные функции улучшения изображения, такие как расширение динамического диапазона, шумоподавление, оптимизация цвета, повышение резкости изображения, тем самым повышая четкость и точность изображения.

Традиционный ISP (Image Signal Processor)-это специализированный аппаратный модуль, используемый для обработки изображений, обычно интегрированный в датчик изображения. Он отвечает за обработку и оптимизацию необработанных данных изображения, полученных от датчика.

Интегрируя ИИ в ключевые модули ISP, такие как HDR, шумоподавление 3DNR, тональность, мы достигаем оптимальной производительности и визуального улучшения в ISP, управляемом ИИ. Эти модули, которые имеют решающее значение и воспринимаются человеческим глазом, оптимизированы ИИ для обеспечения наилучшего качества изображения на протяжении всего процесса AI ISP.

Возможности обработки изображений традиционных интернет-провайдеров постоянно оптимизируются и обновляются. Однако по мере увеличения сложности сцен и повышения требований к качеству изображения традиционная технология ISP приближается к пределам оптимизации. Последовательное создание высококачественных изображений в сложных сценариях, таких как низкая освещенность, подсветка, широкий динамический диапазон и движение, остается серьезной проблемой для индустрии визуального восприятия. На этом фоне интеграция технологии ИИ в интернет-провайдеров, чтобы преодолеть узкое место оптимизации качества изображения, стала важным направлением исследований. Этот подход позволил добиться значительного прогресса, что привело к существенному скачку в достижении стабильных высококачественных изображений в сложных сценариях.