ISP AI

Ziwin AI ISP integruje sztuczną inteligencję z kluczowymi modułami, takimi jak HDR, redukcja szumów 3DNR i mapowanie tonów, osiągając przełomową poprawę jakości obrazu, szczególnie w słabym świetle, podświetleniu, szerokim zakresie dynamiki i scenariuszach ruchu.

AI-ISP skrót od Artificial Intelligence Image Signal Processing. Jest to technologia, która łączy algorytmy sztucznej inteligencji (AI) z technikami przetwarzania sygnałów obrazu (ISP). AI-ISP poprawia jakość obrazu i wideo, stosując zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji do surowych danych obrazu przechwytywanych przez kamery. Technologia ta umożliwia różne funkcje ulepszania obrazu, takie jak rozszerzanie zakresu dynamicznego, redukcja szumów, optymalizacja kolorów, wyostrzanie obrazu, poprawiając w ten sposób klarowność i dokładność wizualną.

Tradycyjny ISP (Image Signal Processor) to wyspecjalizowany moduł sprzętowy używany do przetwarzania obrazów, zwykle zintegrowany z czujnikiem obrazu. Odpowiada za przetwarzanie i optymalizację surowych danych obrazu uzyskanych z czujnika.

Integrując sztuczną inteligencję z kluczowymi modułami ISP, takimi jak HDR, redukcja szumów 3DNR, mapowanie tonów, osiągamy optymalną wydajność i poprawę wizualną w ISP sterowanym sztuczną inteligencją. Te moduły, które są kluczowe i zauważalne dla ludzkiego oka, są zoptymalizowane przez sztuczną inteligencję, aby zapewnić najlepszą jakość obrazu w całym procesie AI ISP.

Możliwości przetwarzania obrazu tradycyjnych dostawców usług internetowych były stale optymalizowane i ulepszane. Jednak wraz ze wzrostem złożoności scen i wzrostem wymagań dotyczących jakości obrazu, tradycyjna technologia ISP zbliża się do granic optymalizacji. Konsekwentne tworzenie wysokiej jakości obrazów w trudnych scenariuszach, takich jak słabe światło, podświetlenie, szeroki zakres dynamiki i ruch, pozostaje znaczącym wyzwaniem dla branży percepcji wizualnej. W tym kontekście integracja technologii AI z dostawcami usług internetowych w celu przełamania wąskiego gardła optymalizacji jakości obrazu stała się ważnym kierunkiem badań. Podejście to poczyniło znaczne postępy, prowadząc do znacznego skoku w osiąganiu stabilnego obrazowania wysokiej jakości w złożonych scenariuszach.