Pixel 3 擁有強(qiáng)大的低光拍照性能,這得益于 Google 為它開發(fā)的強(qiáng)大算法。不過麻省理工的研究人員,剛剛訓(xùn)練出了一個(gè)“能夠在接近一片漆黑”的情況下、重建照片中暗部細(xì)節(jié)的人工智能。借助深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該技術(shù)重建生成的畫面,有望實(shí)現(xiàn)超過 1000 倍的對(duì)比度。
最初的透明蝕刻(最右),黑暗中拍攝的照片(左上),基于物理的算法(右上),訓(xùn)練過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(左下)。將基于物理的算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來,可以更加清晰準(zhǔn)確地重建圖像(右下)
研究團(tuán)隊(duì)為該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了超過 10000 張透明玻璃狀的蝕刻圖像,它們是在極低光照條件下(每像素約 1 光子)拍攝的。研究一作 Alexandre Goy 表示:“當(dāng)我們用肉眼去觀察時(shí),它們看起來都像一塊透明的玻璃。但實(shí)際上,其暗藏了非常精細(xì)、淺顯的結(jié)構(gòu),仍會(huì)對(duì)光產(chǎn)生影響?!?/p>
在完成了對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練之后,團(tuán)隊(duì)打造了一套全新的模式,它已不再是原始數(shù)據(jù)集的一部分。在對(duì)其進(jìn)行系統(tǒng)分析后,我們發(fā)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)確實(shí)可以揭示在黑暗中隱形的物體。
MIT 機(jī)械工程系教授 George Barbastathis 指出,若用光照射實(shí)驗(yàn)室中的生物細(xì)胞,會(huì)將它們燒焦而不會(huì)留下任何影像。此外,如果讓患者接受過量的 X 射線,會(huì)增加其患癌的幾率。
好消息是,這項(xiàng)技術(shù)能夠在保持同等圖像質(zhì)量的前提下,減少光線或 X 射線的曝光。除了醫(yī)學(xué)成像,它也適用于天文攝影。
有關(guān)這項(xiàng)研究的詳情,已經(jīng)發(fā)表在近日出版的《物理評(píng)論快報(bào)》(Physical Review Letters)上。
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原文標(biāo)題:MIT開發(fā)夜視人工智能,可揭示在黑暗中隱形的物體
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