
В основе лежит инженерная реализация принципа темпорального шумоподавления (temporal noise removal). При таком подходе камера делает серию кадров, где объект статичен, а шум меняется от снимка к снимку. Однако здесь разработчики дополнительно применили адаптивную 3D-фильтрацию массива из 1015 кадров. Это позволяет математически изолировать и убрать случайные помехи, сохраняя, по словам команды, на 50% больше мелких деталей и фактуры, чем традиционные методы.
Для индустрии технология выглядит перспективно, особенно там, где важна скорость: от контроля дефектов в микроэлектронике до медицинской диагностики. Подобный алгоритм проще интегрировать в промышленное оборудование, чем тяжелые вычислительные модели. Правда, пока это R&D-кейс, подкрепленный грантом РНФ и публикациями, коммерческого продукта на данный момент нет.
