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超越Mate 40!小米11 Ultra屠榜DXO的大招揭晓

  4月1日消息,小米11 Ultra以143分的好成绩霸榜DXOMARK,超越了第二名华为Mate 40 Pro+,成为迄今为止相机表现最好的智能手机

  在暗光环境下,小米11 Ultra表现优秀,官方称这是因为小米加入了一项神奇的夜枭算法。

  小米指出,当环境光线照度在0.1Lux以下时,人眼几乎很难见物,甚至钥匙掉在地面上都难以找到,这时拍出的照片会完全无法使用。但我们 为了这1%的极限拍摄场景,自主研发了一个神奇的算法:夜枭。

  极暗光环境下拍摄时,传统相机和手机会遇到哪些问题?

  难题一、环境亮度低、噪声大,现有深度学习技术很难采集数据,很难有效降噪。

  难题二、使用传统算法进行多张堆栈,只能缓解噪声和色差的影响,很难对已失去的图像信息进行恢复。

  难题三、采用长曝光方式,通过增长曝光时间来提升图像质量,用户手持拍摄容易糊成一片。

  难题四、传统提亮算法会大幅提高去噪声难度,同时还会影响白平衡导致校正颜色失去准确性。

  针对以上问题,小米11 Pro和小米11 Ultra首发自研夜枭算法,通过获取连续8张曝光正确的EV0照片,结合自研图像测光算法、图像配准融合算法、图像重建算法、图像色彩矫正算法,实现更好的去噪效果,恢复更多细节,最终获得清晰明亮图像。

  小米夜枭算法自主研发了极暗光场景下的噪声标定系统,充分了解极暗光场景噪声的分布和形态,从而补充大量模拟噪声数据,提升了训练数据的丰富度,使去噪过程更具有针对性;

  同时 夜枭算法自主研发了极暗光场景数据采集系统,使用多种真实相机进行数据采集,补充真实相机数据来获取更好去噪效果。

  我们知道,极暗光场景的最大特点就是噪声大,首先最大难点在于如何有效在去除图像噪声的同时,恢复出更多的图像细节。

  目前,即使使用多帧图像叠加去噪的方式,也会存在图像边缘信息丢失和部分内容失真。而神经网络可以在进行图像去噪优化,通过深度学习的方式,即使出现局部信息残缺的现象,也能恢复出丰富细节的高质量局部图像。

  夜枭算法中的AI去噪算法,结合多帧EV0 RAW域图片信息,进行图像对齐,降低拍摄手抖的影响;还可实现充分利用图内信息和图间信息互相补充,从而获得更好的去噪效果,恢复更加丰富的细节信息。

  官方强调,小米夜枭算法通过创新的深度学习AI算法,突破了暗光视觉极限,实现了在即使伸手不见五指的环境下,依然能拍出清晰、明亮的图像。

  【来源:快科技】【作者:振亭】

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