Bildverbesserung für Smartphones

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Bildverbesserung für Smartphones

Neues Modell zur Bildverbesserung für Smartphone-Echtzeitanwendungen

Bei den neuesten Kameradesigns wurden große Fortschritte bei den Bildverarbeitungspipelines erzielt. Diese ermöglichen die Aufnahme von immer hochwertigeren Bildern auf Smartphones. Eins bleibt jedoch, der Sensor ist Formfaktor-bedingt einfach zu klein um im Vergleich mit großen Sensoren der Kompakt- oder DSLR-Kameras qualitativ mitzuhalten. Auch die Objektive sind physikalisch bedingt nun einmal so wie sie sind: zu klein. Die Aufnahmequalität kann deshalb natürlich schon aus physikalischen Gründen nicht an die Qualität größerer Kameras heran reichen.

Dennoch ist es erstaunlich, welche Bildqualität die neuesten Smartphone-Kameramodelle erreichen. Dennoch treten bei den Smartphone-Kameras sehr häufig vor allem Artefakte und andere Beeinträchtigungen in den verarbeiteten Bildern auf. Rauschartefakte sind dabei am häufigsten anzutreffen, aber auch Beugungsartefakte, HDR-Überbelichtung und Unschärfe sind typische Probleme, mit denen Smartphone-Kameramodelle zu kämpfen haben.

Nun ist es einem Team von Computer Vision Lab (Marcos V. Conde, Florin Vasluianu, Javier Vazquez-Corral, Radu Timofte) erstmals gelungen mittels Deep-Learning-Methoden diese Artefakte in der Bildwiederherstellung erfolgreich zu entfernen. Verwendet wurde dabei LPIENet, ein leichtgewichtiges Netzwerk für perceptual image enhancement, das vor allem auf Smartphones eingesetzt werden soll.

"Unsere Experimente zeigen, dass unser Modell mit viel weniger Parametern und Operationen bei den erwähnten Artefakten umgehen kann und bei Standard-Benchmarks eine konkurrenzfähige Leistung im Vergleich zu modernsten Methoden erzielt."

Die Effizienz und Zuverlässigkeit dieses Ansatzes wurde direkt auf normalen kommerziellen Smartphones bewiesen und die Leistung bewertet. So konnte das entwickelte Modell Bilder mit 2K-Auflösung in weniger als 1 Sekunde auf handelsüblichen Smartphones der Mittelklasse verarbeiten. Diese Performance erlaubt eine somit eine Verarbeitung der Bilder mit nur geringem Delay auf den Smartphones.

Bleibt abzuwarten, wann wir diese Technologien auf Smartphones angeboten bekommen. Eins wird sich jedoch nicht ändern: der Formfaktor. Und damit sind wir wieder bei den wesentlichen Faktoren für die Beschränkung der Bildqualität. Noch können solch kleine Sensoren mit den "Großen" nicht mithalten, aber vielleicht erlaubt die AI schon bald diese Grenzen zu sprengen. Was jedoch nicht so leicht "gesprengt" werden kann ist der Unterschied in der Abbildungsqualität der eingesetzten Objektive, wenngleich diese bei Smartphones schon erstaunliche Ergebnisse liefern. Ein Elefant wird wahrscheinlich physikalisch bedingt dennoch nicht durch das berühmte Schlüsselloch passen.


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