Головна » Технології / Новини » Microsoft Research розробляє технологію покращення для розмитих зображень з підекранних камер

Остання розробка, над якою працюють багато відомих компаній – це підекранна фронтальна камера. Це камера, що повністю прихована прозорим OLED-екраном, який все ще працюватиме як звичайний дисплей, коли неактивний. Проте, такий екран може пропускати достатньо світла, щоб камера під ним зробила хороший знімок. Цей аспект зараз досліджує Microsoft Research.




Команда відзначає, що дифракція від піксельної структури екрана може розмивати зображення, зменшувати контрастність, зменшувати корисні рівні освітлення і навіть повністю перешкоджати деякому змісту зображення, способами, які залежать від дизайну пікселя самого дисплея. На щастя, погіршення відбувається передбачуваним чином і через структури пікселів, як правило, тільки в горизонтальному напрямку.

Щоб компенсувати погіршення зображення, властиве фотографуванню через екран T-OLED, дослідники Microsoft Research використовували структуру нейронної мережі U-Net, яка одночасно поліпшує ставлення сигнал/шум і усуває розмиття зображення. Команда змогла отримати відтворене зображення, що практично не відрізняється від зображення, яке було сфотографовано напряму. Поліпшення можна побачити на прикладі зображення нижче:

  1. оригінал, звичайна фотографія на смартфон
  2. знято через екран T-OLED
  3. після відновлення зображення

Microsoft Research розробляє технологію покращення для розмитих зображень з підекранних камер

Залучення штучного інтелекту в захоплення зображення також дозволяє використовувати інші цікаві методи, такі як розмиття або заміна фону, й інші методи маніпуляції з відео, що дозволяють робити якісніші відеодзвінки.

Схоже, що Microsoft розробляє цю технологію, в першу чергу, для використання на великих екранах у відеоконференціях. Але, швидше за все, вона також може бути застосована і у флагманах з підекранними камерами.

Поділитися:
Правила коментування

Вітаємо Вас на сайті Pingvin Pro. Ми докладаємо всіх зусиль, аби переконатися, що коментарі наших статей вільні від тролінгу, спаму та образ. Саме тому, на нашому сайті включена премодерація коментарів. Будь ласка, ознайомтеся з кількома правилами коментування.

  1. Перш за все, коментування відбувається через сторонній сервіс Disqus. Модератори сайту не несуть відповідальність за дії сервісу.
  2. На сайті ввімкнена премодерація. Тому ваш коментар може з’явитися не одразу. Нам теж інколи треба спати.
  3. Будьте ввічливими – ми не заохочуємо на сайті грубість та образи. Пам’ятайте, що слова мають вплив на людей! Саме тому, модератори сайту залишають за собою право не публікувати той чи інший коментар.
  4. Будь-які образи, відкриті чи завуальовані, у бік команди сайту, конкретного автора чи інших коментаторів, одразу видаляються. Агресивний коментатор може бути забанений без попереджень і пояснень з боку адміністрації сайту.
  5. Якщо вас забанили – на це були причини. Ми не пояснюємо причин ані тут, ані через інші канали зв’язку з редакторами сайту.
  6. Коментарі, які містять посилання на сторонні сайти чи ресурси можуть бути видалені без попереджень. Ми не рекламний майданчик для інших ресурсів.
  7. Якщо Ви виявили коментар, який порушує правила нашого сайту, обов’язково позначте його як спам – модератори цінують Вашу підтримку.

Схожі новини

ШІ в Україні
💬
📰 Новини

Найпопулярніші ШІ в Україні: дані Statcounter (березень-травень 2025)

Успішна інтеграція штучного інтелекту в Україні у повсякденне життя стала однією з головних технологічних тенденцій 2025 року. Українські користувачі активно випробовують чат-боти та мовні моделі не лише для розваг, але й для бізнес‑завдань, перекладів, аналітики та підтримки клієнтів. Щоб зрозуміти, які платформи й інструменти ШІ в Україні найпопулярніші, розглянемо дані Statcounter за період із березня […]


Штучний інтелект (ШІ) та машинне навчання (МН)
💬
📄 Статті

Як ШІ та машинне навчання вже змінюють світ: 7 фактів, які вас здивують!

Штучний інтелект (ШІ / AI – Artificial Intelligence) та машинне навчання (МН / ML – Machine Learning) – це трансформаційні технології, які змінюють різні аспекти сучасного життя, сприяючи значному прогресу в різних секторах, як-от охорона здоров’я, транспорт, фінанси, електронна комерція та освіта. Ці технології використовують алгоритми та величезні набори даних, щоб дозволити машинам вчитися на […]


🡹