هل يستطيع البرنامج إصلاح عدسة الكاميرا السيئة؟

يمكن للكاميرات الحديثة أن تفعل بعض الأشياء المثيرة للإعجاب.

يمكن أن يؤدي تقليل الضوضاء إلى جعل الصورة الداكنة تبدو أكثر نظافة. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي زيادة حدة الحواف. يمكن للبرنامج تصحيح التشوه وضبط اللون وحتى إنشاء تفاصيل مفقودة.

ومن الطبيعي أن يسأل أحدهم في النهاية:

إذا أصبحت البرمجيات بهذه الجودة، فهل ما زلنا بحاجة إلى عدسة كاميرا باهظة الثمن؟

إجابة قصيرة:

نعم. كثيرا جدا.

يمكن للبرنامج تحسين الصورة المتواضعة.

لا يمكنها تحويل المعلومات البصرية السيئة بشكل موثوق إلى معلومات بصرية جيدة.

وهذا التمييز مهم أكثر من أي وقت مضى حيث يتم استخدام الكاميرات للتعرف على الذكاء الاصطناعي، والروبوتات، والمراقبة، وتصوير السيارات، والرؤية الآلية.

البرنامج جيد جدًا في تنظيف الفوضى

دعونا نعطي البرنامج بعض الفضل أولا.

معالجة الصور الحديثة يمكن أن تفعل الكثير.

إذا كانت الصورة تحتوي على ضوضاء، فيمكن للخوارزميات تقليلها.

إذا كان من الممكن التنبؤ بتشوه العدسة، فيمكن للبرنامج تصحيح الشكل الهندسي.

إذا كانت الصورة ذات تباين ضعيف قليلاً، فإن زيادة الوضوح وتحسين التباين المحلي يمكن أن يجعلها تبدو أفضل.

يمكن أن تعوض معالجة الألوان أيضًا عن خصائص معينة لنظام التصوير.

هذا مفيد بشكل لا يصدق.

في الواقع، ستكون الكاميرات الحديثة أسوأ بكثير بدون التصوير الحاسوبي.

ولكن هناك حد مهم:

يمكن للبرمجيات معالجة المعلومات. ولا يمكنه استعادة المعلومات التي لم يلتقطها النظام البصري مطلقًا.

هذا هو المكان الذي تأتي فيه العدسة.

لا يمكنك شحذ ما لم يتم حله أبدًا

تخيل تصوير لوحة ترخيص من مسافة بعيدة.

يحتوي المستشعر على ما يكفي من البكسل.

تم تعريض الكاميرا بشكل صحيح.

لكن العدسة لا تستطيع تحليل الحروف الصغيرة بوضوح.

تصل الشخصيات إلى المستشعر كأشكال ضبابية.

الآن قم بتطبيق الشحذ.

قد تبدو الحواف أقوى.

تطبيق تعزيز الذكاء الاصطناعي.

قد تبدو النتيجة أكثر إقناعا.

ولكن هناك مشكلة.

لم يتم تسجيل التفاصيل الدقيقة الأصلية بشكل صحيح.

يقوم البرنامج بتقدير الشكل الذي قد تبدو عليه التفاصيل.

للحصول على صورة غير رسمية، قد يكون ذلك مقبولًا تمامًا.

بالنسبة لتطبيقات مثل التعرف على لوحة الترخيص، أو التعرف على الوجه، أو الفحص الصناعي، أو رؤية الآلة، فإن عبارة "يبدو معقولًا" و"يحتوي على معلومات موثوقة" ليسا بالضرورة نفس الشيء.

هذا الاختلاف مهم.

MTF هو المكان الذي تصبح فيه الحجة جدية

وهذا هو أحد الأسباب التي تجعل المهندسين البصريين يهتمون بهMTF (وظيفة نقل التعديل).

يصف MTF مدى فعالية العدسة في الحفاظ على التباين عند مستويات مختلفة من التفاصيل.

قد تواجه العدسة ذات الأداء الضعيف للترددات العالية صعوبة في إعادة إنتاج الهياكل الدقيقة جدًا.

لا يمكن لأي قدر من المعالجة اللاحقة أن يجعل تلك العدسة تتصرف بطريقة سحرية كنظام بصري أفضل بشكل أساسي.

يمكن للبرنامج زيادة الحدة الظاهرة.

لا يمكنها تغيير قدرة التحليل الفيزيائية للعدسة.

هذا هو السبب في أن الكاميرا المزودة بمستشعر بدقة 8 ميجابكسل لا تزال قادرة على إنتاج تفاصيل مخيبة للآمال إذا كان النظام البصري غير قادر على الاستفادة من تلك البكسلات.

يمكن أن يكون لديك ثمانية ملايين بكسل.

لا يمكنك إجبار عدسة ضبابية على تقديم ثمانية ملايين من التفاصيل المفيدة.

ماذا عن تحسين الصورة بالذكاء الاصطناعي؟

هذا هو المكان الذي تصبح فيه الأمور مثيرة للاهتمام بشكل خاص.

يمكن أن يؤدي تحسين الصور المعتمد على الذكاء الاصطناعي في بعض الأحيان إلى نتائج مقنعة بشكل ملحوظ.

ولكن هناك فرق دقيق بين:

استعادة المعلومات

و

توليد نتيجة محتملة.

يستطيع الذكاء الاصطناعي استنتاج الأنماط بناءً على ما تعلمه.

يمكن أن يجعل ذلك الصورة تبدو أفضل بكثير للمشاهد البشري.

ولكن إذا تم استخدام الكاميرا لاتخاذ قرار موضوعي، فيجب على المهندسين توخي الحذر.

على سبيل المثال، إذا كان نظام الذكاء الاصطناعي يتعرف على مركبة، أو يقرأ نصًا، أو يفحص عيبًا في التصنيع، فقد لا تمثل التفاصيل المولدة بشكل مصطنع دائمًا ما كان موجودًا بالفعل في المشهد.

بعبارة أخرى:

الصورة الجميلة ليست صورة موثوقة تلقائيًا.

وهذا تمييز يستحق أن نتذكره عند تصميم أنظمة رؤية الذكاء الاصطناعي.

هناك بعض المشكلات التي لا يستطيع البرنامج التراجع عنها

النظر في العديد من المشاكل البصرية الشائعة.

قرار ضعيف

إذا لم تتمكن العدسة من تحليل التفاصيل الدقيقة، فهذا يعني أن البرنامج لديه معلومات حقيقية محدودة للعمل معها.

ضوء غير كاف

قد تجبر العدسة البطيئة في بيئة مظلمة المستشعر على العمل بكسب مرتفع، مما ينتج عنه ضوضاء ويقلل التفاصيل القابلة للاستخدام.

يمكن للبرامج أن تقلل من الضوضاء، ولكن يمكن أن يؤدي تقليل الضوضاء الشديد أيضًا إلى إزالة المعلومات الدقيقة.

شديدلونيانحراف

يمكن للبرامج تصحيح بعض تهديب الألوان الذي يمكن التنبؤ به، ولكن الانحراف البصري الشديد لا يزال يعني أن جودة الصورة الأصلية قد تم اختراقها.

أداء حافة ضعيف

إذا كانت زوايا الصورة ذات الزاوية العريضة غير واضحة بشكل كبير، فإن الوضوح الرقمي قد يجعلها تبدو أكثر تباينًا دون استعادة التفاصيل المفقودة.

مضيئة والظلال

يمكن أن تؤدي الانعكاسات القوية داخل النظام البصري إلى تلويث الصورة. بمجرد اختلاط الضوء غير المرغوب فيه بالإشارة الملتقطة، يكون لدى البرنامج قدرة محدودة للغاية على فصلها بشكل مثالي.

ولهذا السبب لا يزال التصميم البصري مهمًا.

أفضل كاميرا تستخدم كلا من البصريات والبرمجيات

الجواب الحقيقي ليس:

البصريات مقابل البرمجيات.

إنها:

البصريات + البرمجيات.

توفر الكاميرا المصممة جيدًا للبرنامج نقطة انطلاق جيدة.

توفر العدسة:

القرار الكافي

نقل الضوء المناسب

التحكم في التشويه

التباين الجيد

أداء حافة مستقر

مطابقة أجهزة الاستشعار المناسبة

بعد ذلك يمكن أن تأخذ معالجة الصور هذا الأساس البصري القوي وتجعل الصورة النهائية أفضل.

يعد هذا أكثر فعالية من مطالبة البرنامج بإنقاذ نظام بصري ضعيف بشكل أساسي.

فكر في الأمر مثل الطبخ.

البرنامج هو التوابل.

يمكن للخوارزمية الجيدة أن تجعل الصورة الجيدة أفضل.

ولكن إذا كانت المكونات محروقة بالفعل، فربما لا يكون إضافة المزيد من التوابل هو الحل.

وهذا مهم أكثر بالنسبة لكاميرات الذكاء الاصطناعي

بالنسبة للتصوير الفوتوغرافي التقليدي، قد تكون الصورة غير الكاملة قليلاً غير جذابة.

بالنسبة للرؤية باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن أن تكون العواقب أكثر خطورة.

تعتمد خوارزميات الذكاء الاصطناعي على ميزات مرئية مثل:

الحواف

الأشكال

القوام

التباين

اللون

 حدود الكائن

إذا قام النظام البصري بتدمير هذه الميزات قبل أن تصل إلى المستشعر، فإن نظام الذكاء الاصطناعي يتلقى مدخلات أقل.

يمكن أن يؤثر ذلك على أداء الكشف والتعرف.

ولهذا السبب يجب اعتبار التصميم البصري بشكل متزايد جزءًا من نظام الذكاء الاصطناعي، وليس مجرد مكون متصل بالجزء الأمامي من الكاميرا.

إذًا، هل يمكن للبرمجيات إصلاح العدسة السيئة؟

يعتمد الأمر على ما تعنيه بـ "الإصلاح".

يمكن للبرمجيات تصحيح بعض الخصائص البصرية التي يمكن التنبؤ بها.

يمكنه تحسين التباين.

يمكن أن تقلل من الضوضاء.

يمكنه شحذ الصور.

يمكنه تصحيح التشويه.

لكن لا يمكن للبرنامج أن يحل محل:

دقة بصرية جيدة.

انتقال جيد للضوء.

محاذاة بصرية جيدة.

التحكم الجيد في الانحراف.

لا تزال أفضل خوارزمية لمعالجة الصور في العالم بحاجة إلى الفوتونات للعمل معها.

ويجب أن تنتقل تلك الفوتونات عبر العدسة أولاً.

في Boshi Optics، نتعامل مع تطوير عدسة الكاميرا من نقطة البداية تلك: يحتاج النظام البصري إلى توفير معلومات مفيدة قبل أن يبدأ البرنامج في معالجتها. بفضل إمكانيات التصميم البصري والتصنيع والتجميع والاختبار البصري، تقوم Boshi Optics بتطوير عدسات للتطبيقات بما في ذلك الكاميرات الأمنية ورؤية الذكاء الاصطناعي وتصوير السيارات والطائرات بدون طيار والتصوير الطبي وأنظمة الكاميرا الأخرى.

لأنه في النهاية، يمكن للبرنامج تحسين الصورة.

لكن العدسة تقرر ما هي المعلومات التي تصل هناك في المقام الأول.