Nvidia & Co. entwickeln sehr effektives Verfahren gegen Bildrauschen
Neue Verfahren könnten bald zu deutlich besseren Bildergebnissen führen, wenn Fotos in schlechten Lichtsituationen aufgenommen werden. Eine neu entwickelte Technologie schafft es, das bekannte Bildrauschen auf solchen Aufnahmen drastisch zu reduzieren. Es wirkt fast so, als hätte es eine ordentliche Beleuchtung gegeben.
Das Verfahren dürfte vor allem bei Fotografien für erhebliche Verbesserungen sorgen, bei denen ohnehin extrem lichtschwache Optiken zum Einsatz kommen - also bei Smartphone-Bildern. Aber auch in Spezialbereichen, die immer wieder mit dem Bildrauschen zu kämpfen haben, sollen deutliche Qualitätssteigerungen machbar sein - so beispielsweise bei MRT-Aufnahmen des Körperinneren oder bei der Astro-Fotografie.
Weg mit dem Rauschen
Entwickelt wurde das dafür eingesetzte System Noise2Noise von einem gemeinsamen Forscher-Team von Nvidia, dem MIT und der Aalto University. Die Grundlage waren natürlich auch hier selbstlernende KI-Algorithmen. Dieses wurde mit zehntausenden Aufnahmen gefüttert, damit es sich einen Eindruck davon verschaffen kann, wie sich das Rauschen auf Bildern bemerkbar macht.
Aktuell ist Noise2Noise sicherlich noch auf dem Stand eines Forschungsprojektes und kann so noch nicht in marktreifen Anwendungen zum Einsatz gebracht werden. Allerdings kann es letztlich schnell passieren, dass eine solche Technik auch in die Software eingebaut wird, die ohnehin schon auf Smartphones ziemlich umfangreich an den Aufnahmen herumwerkelt.
Weg mit dem Rauschen
Entwickelt wurde das dafür eingesetzte System Noise2Noise von einem gemeinsamen Forscher-Team von Nvidia, dem MIT und der Aalto University. Die Grundlage waren natürlich auch hier selbstlernende KI-Algorithmen. Dieses wurde mit zehntausenden Aufnahmen gefüttert, damit es sich einen Eindruck davon verschaffen kann, wie sich das Rauschen auf Bildern bemerkbar macht.
Enormer Qualitätsgewinn
Es gibt im Grunde schon länger Verfahren zur Minderung des Rauschens auf Fotos. Allerdings hatten diese doch stets recht beschränkte Fähigkeiten. Noise2Noise bringt hier wesentlich bessere Ergebnisse zustande. Und Tests mit Bildern, in die nachträglich ein künstliches Rauschen eingearbeitet wurde, zeigten im Vergleich zum Original zwar eine etwas höhere, aber kaum merkliche Unschärfe, die sich aus dem natürlich einzuplanenden Verlust von Informationen ergibt.Aktuell ist Noise2Noise sicherlich noch auf dem Stand eines Forschungsprojektes und kann so noch nicht in marktreifen Anwendungen zum Einsatz gebracht werden. Allerdings kann es letztlich schnell passieren, dass eine solche Technik auch in die Software eingebaut wird, die ohnehin schon auf Smartphones ziemlich umfangreich an den Aufnahmen herumwerkelt.
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