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關(guān)鍵信息：英偉達、MIT阿爾托大學的研究人員合作開發(fā)了AI降噪系統(tǒng)——Noise2Noise，利用人工智能來減少或去除照片中的噪點，力圖為醫(yī)學影像、天文圖像等提供最高清晰度。
關(guān)鍵數(shù)據(jù)：該系統(tǒng)使用了來自ImageNet數(shù)據(jù)集的5萬張照片訓練而來。
關(guān)鍵意義：使?jié)M面噪點的照片恢復成近乎完美的“原照”。
英偉達、MIT阿爾托大學的研究人員合作開發(fā)了AI降噪系統(tǒng)Noise2Noise，利用人工智能來減少甚至去除照片中的噪點，使?jié)M面噪點的照片恢復成近乎完美的“原照”。
該人工智能系統(tǒng)使用了來自ImageNet數(shù)據(jù)集的5萬張照片訓練而來，這5萬張圖片每一張都是干凈、高質(zhì)量的圖像，沒有噪點，然后被計算機隨機加上噪點進行處理。經(jīng)過噪點照片訓練的系統(tǒng)，能夠從圖像中去除噪點，盡管它從來沒有看到過沒有有噪點的圖像。
左：低(無）噪點；右：高噪點
去噪或降噪的方法已經(jīng)存在很長一段時間了，但是利用深度學習的方法是最近才出現(xiàn)的現(xiàn)象。
在光線不足的情況下拍攝的照片中，噪點以雪花狀顆粒呈現(xiàn)，在醫(yī)學圖像、星空和天文圖像、電腦生成的圖像中比較常見；在視頻截圖、位圖放大時也會出現(xiàn)；數(shù)碼相機或變焦鏡頭在低光下拍攝的照片通常都含有噪點。
研究人員希望這種系統(tǒng)能夠恢復天體攝影、黃昏美景、醫(yī)學影像照片，還原它們原來的面貌。
這項成果將于本周在瑞典斯德哥爾摩舉行的國際機器學習會議上公布。
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