ISP AI

Ziwin AI ISP intègre l'IA dans des modules clés tels que HDR, la réduction du bruit 3DNR et le mappage de tonalité, améliorant ainsi la qualité d'image, en particulier en cas de faible luminosité, de rétroéclairage, de large plage dynamique et de scénarios de mouvement.

AI-ISP signifie Intelligence Artificielle Image Signal Processing. C'est une technologie qui combine des algorithmes d'intelligence artificielle (IA) avec des techniques de traitement du signal d'image (FAI). AI-ISP améliore la qualité de l'image et de la vidéo en appliquant des algorithmes d'IA avancés aux données d'images brutes capturées par les caméras. Cette technologie permet diverses fonctions d'amélioration de l'image, telles que l'expansion de la plage dynamique, la réduction du bruit, l'optimisation des couleurs, l'affûtage d'image, améliorant ainsi la clarté et la précision visuelles.

Un FAI traditionnel (Image Signal Processor) est un module matériel spécialisé utilisé pour le traitement des images, généralement intégré dans le capteur d'image. Il est responsable du traitement et de l'optimisation des données d'image brutes obtenues à partir du capteur.

En intégrant l'IA dans les modules ISP clés tels que HDR, réduction du bruit 3DNR, cartographie de tonalité, nous atteignons des performances optimales et une amélioration visuelle dans les FAI basés sur l'IA. Ces modules, cruciaux et perceptibles pour l'œil humain, sont optimisés par l'IA pour offrir la meilleure qualité d'image tout au long du processus ISP AI.

Les capacités de traitement d'image des FAI traditionnels ont été continuellement optimisées et mises à niveau. Cependant, à mesure que la complexité des scènes augmente et que les demandes de qualité d'image augmentent, la technologie FAI traditionnelle approche de ses limites d'optimisation. La production constante d'images de haute qualité dans des scénarios difficiles tels que la faible luminosité, le rétroéclairage, la large plage dynamique et le mouvement reste un défi important pour l'industrie de la perception visuelle. Dans ce contexte, l'intégration de la technologie de l'IA dans les FAI pour briser le goulot d'étranglement de l'optimisation de la qualité de l'image est devenue une direction de recherche importante. Cette approche a fait des progrès significatifs, conduisant à un bond substantiel dans la réalisation d'une imagerie stable de haute qualité dans des scénarios complexes.