Intel e investigadores de la universidad de Champaign Urbana de Illinois están trabajando en un nuevo método de revelado de imagen que promete iluminar las fotografías subexpuestas y eliminar los problemas de ruido en las imágenes. Este proceso utiliza un sistema de aprendizaje profundo que ha sido entrenado con 5094 imágenes.
Las imágenes utilizadas eran parejas de fotografías RAW de baja y larga exposición. La larga exposición sirve como el entrenador de los resultados esperados en tono y textura, mientras que las de baja exposición sirven como base de ‘cómo interpretar’ un RAW oscuro. Mediante este entrenamiento, la inteligencia artificial comprende que al forzar la exposición de una fotografía sub-expuesta está generando un patrón de ruido sobre la imagen. Sin embargo, aprende a detectar bordes y características de detalle, lo que le permite crear un proceso de iluminación y reducción de ruido muy superior a cualquier otro software actualmente en el mercado.
Las pruebas fueron realizados con cámaras de alta gama como la Fujifilm X-T2 y una Sony a7S II, además de usar móviles como el iPhone X y el Google Pixel 2 para mostrar la versatilidad en uso a escala más comercial. Y vaya que se ven resultados asombrosos. En gran escala se nota que hay una pérdida impresionante de detalle, pero el resultado general es mucho más correcto que con otros procesos.
Como reporta DPReview, el uso de IA y flujos de aprendizaje profundo es cada vez más común en el desarrollo de soluciones que ayudarán a los fotógrafos y videografos del futuro a ahorrar tiempo en postproducción. La pregunta principal seguirá en: ¿Cuándo vamos a ver estos softwares en nuestros ordenadores? Por ahora, pueden revisar más ejemplos en alta resolución en la página de la universidad y pueden leer el PDF de la investigación en este enlace.
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Imágenes | Universidad de Champaign Urabana de Illinois