Fotos noturnas não são o forte da esmagadora maioria dos smartphones, e isso é um fato! Apesar de termos acompanhado a evolução dos aparelhos nos últimos anos em uma série de frentes – inclusive a das câmeras acopladas nesses dispositivos! –, esse ainda é um ponto no qual não conseguimos ver muito progresso. Imagens tiradas em ambientes pouco iluminados ficam pixeladas ou simplesmente muito escuras para conseguirmos identificar os objetos nelas.
O que dificulta a nitidez dos retratos de espaços escuros é a baixa contagem de pontos de luz; é difícil encontrar a solução para isso quando não estamos usando câmeras profissionais. E aí o usuário fica entre fotografias com baixa exposição, que causam ruído e distorção, e com longa exposição, que provoca borramento da imagem.
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Como resolver esse dilema? Um trabalho desenvolvido por pesquisadores da Universidade de Illinois em Urbana-Champaign, em parceria com a Intel, propôs a utilização do machine learning como forma de melhorar essas imagens. "Nós treinamos redes neurais profundas para aprender sobre o canal de processamento de imagem para dados brutos com pouca luz. O canal de imagem é treinado de ponta a ponta", explica a equipe no relatório.
O que eles fizeram foi construir o aprendizado de máquina criando um conjunto de dados com imagens de baixa luminosidade com exposição curta e prolongada, usadas como referência.
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A partir dos dados coletados, eles desenvolveram um canal de processamento de imagens de baixa luz, fazendo o treinamento mencionado. O resultado é impressionante, e a diferença nos quesitos de qualidade da imagem, redução do ruído, distorção, e iluminação é absurda.
Veja no vídeo a seguir como funciona essa aplicação do machine learning, mais um tipo de inteligência artificial que pode vir a revolucionar o mercado de câmeras para smartphones.
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