Актёр клонировал голос, чтобы отбиться от пиратов Актёр клонировал голос, чтобы отбиться от пиратов TSMC переводит ИИ на свет TSMC переводит ИИ на свет YouTube судят за то, что он не отключил рекламу Premium-подписчикам YouTube судят за то, что он не отключил рекламу Premium-подписчикам Европа довела долю солнца в энергетике до 25% Европа довела долю солнца в энергетике до 25%

Разработан новый способ оценки шумов фотосенсоров цифровых камер

🇷🇺 2 мин
Иллюстрация сгенерирована нейросетью Шедеврум 0.1.4

Исследователи Лаборатории фотоники и оптической обработки информации Института лазерных и плазменных технологий НИЯУ МИФИ разработали быстрый и точный метод оценки шумов фотосенсоров цифровых камер, который сможет упростить разработку, тестирование и характеризацию цифровых камер различных типов. Результаты исследования опубликованы в высокорейтинговом научном журнале IEEE Sensors Journal.

Качество работы цифровых фото- и видеокамер часто ухудшает шум пикселей фотосенсора, который возникает из-за неравномерности потока фотонов, различия в фоточувствительности разных пикселей, преобразования сигнала в цифровой вид и других причин.

Например, можно повысить качество снимков, особенно при регистрации быстропротекающих и динамических процессов, при низкой освещенности сцены и при малом времени экспозиции.

По мере расширения сферы применения цифровых камер, все большее значение приобретает информация о шумах сенсоров. Знание параметров которых позволяет улучшить работоспособность оптических систем.

В частности, информация о шумовых параметрах позволяет для обучения нейросетей синтезировать изображения, которые делает конкретная камера, с реалистичными шумами. Она даже помогает оценивать возможности камеры применительно к конкретным задачам.

«Исследователи НИЯУ МИФИ разработали быстрый и точный метод оценки шумов фотосенсоров цифровых камер. Обычно выделяют четыре основные вида шума фотосенсоров: световой пространственный, темновой пространственный, световой временной и темновой временной. Каждый вид имеет свои особенности, причины и способы подавления. Разработанный метод позволят оценить не только величину полного шума, но и значения каждого вида шума по отдельности, что особенно ценно и полезно, — сообщил сотрудник лаборатории, кандидат физико-математических наук, доцент Института лазерных и плазменных технологий НИЯУ МИФИ Павел Черёмхин.- Разработанный нами метод применяет разделение кадров по группам пикселов, специальную сортировку полученных сигналов и процедуру интерполяции. В результате, для измерения шума достаточно сделать всего лишь четыре снимка: два темновых и два световых. Это чрезвычайно мало в сравнении с рекомендациями современных стандартов, когда требуется регистрировать десятки серий кадров по два снимка в каждом. Кроме того, экспериментальная схема разработанного метода стала проще».

По словам ученого, метод был апробирован на цифровых камерах с различным устройством фотосенсора, при этом точность измерений оказалась не хуже стандартной, а затраченное на измерения время сократилось в десятки раз.

«Разработанный метод можно использовать как отдельно, так и совместно со стандартами, что позволяет применять его, в том числе, при разработке, тестировании и характеризации цифровых камер различных типов», — отметил сотрудник лаборатории, инженер Александр Козлов.

Исследователи продолжат работы по этой теме. Сейчас в лаборатории разрабатываются эффективные методы шумоподавления и цифровые фильтры, входными параметрами которых являются измеренные шумовые характеристики. В ближайшей перспективе — работа по упрощению процедуры идентификации цифровых камер по снимку и некоторые другие прецизионные научные и метрологические задачи.

Работа выполнена в рамках гранта Российского научного фонда (РНФ) № 22-29-00603.