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攝影攻略與教學 >> 所有攻略與教學

佳能 (Canon) 的技術:神經網絡影像處理技術

2023-10-20
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不斷創新和應用尖端技術是佳能追求卓越影像的必然選擇。佳能最近推出的相機在主體偵測等功能之中採用了深度學習技術,但這還只是開始。請繼續閱讀,以瞭解兩款利用神經網絡的全新影像處理工具 - 神經網絡架構使深度學習成為可能。

在這篇文章中:

 

神經網絡處理:將卓越成像技術提升到新的水平

追求卓越成像向來是佳能的核心動力之一。在佳能的悠久歷史中,這種追求推動了許多優質鏡頭和強大感光元件的開發。

然而,由於攝影是透過光學部件實現的,因此總是會存在對影像品質產生負面影響的固有問題。 要將影像品質提升到新的水平,就必須在光學部件之外進行創新。佳能的最新創新利用神經網絡來發揮深度學習技術的威力,克服了長期存在的問題,以傳統軟體(如數位鏡頭優化器機內鏡頭像差校正)從未有過的方式提高了影像品質。

目前共有兩種新的神經網絡工具可供使用。

- 神經網絡影像處理可提高影像品質。
- 神經網絡縮放工具 可提高像素解析度,同時保留原始影像的高清晰度。
請繼續閱讀,您將瞭解其運作原理和作用。

專欄:何謂神經網絡?
神經網路(又稱人工神經網路或模擬神經網路)是一種資訊處理系統,其結構靈感來自人腦。深度學習演算法需要神經網路才能運作。

 

神經網路影像處理工具:這是什麼?

神經網路影像處理工具可在 Digital Photo Professional Ver.4.17.20 或更新版本中使用。其可透過三種方式運用神經網路來提升影像品質:

1.神經網路降噪
- 增強降噪功能
2.神經網路去馬賽克
- 糾正摩爾紋;減少鋸齒和其他色彩偽影
3.神經網路鏡頭優化器
- 減少鏡頭像差引起的問題,如衍射模糊和色斑等。

以下範例進一步解釋了每種技術,顯示了神經網路影像處理的結果與現有最佳化工具(即數位照片專業軟體(DPP)中的數位鏡頭優化器(DLO))之間的差異。

 

神經網路降噪

在 ISO 51200 下拍攝的影像
EOS R6 Mark II + RF100-500mm f/4.5-7.1L IS USM @ 500mm, f/7.1, 1/500, ISO 51200

使用神經網絡鏡頭優化器

無神經網絡鏡頭優化器

在許多情況下,使用較高的 ISO 速度可幫助我們獲得想要的影像,但由於擔心影像雜訊,我們往往會猶豫是否要將 ISO 速度提高到某個水平。雖然現有的降噪演算法在某種程度上有所幫助,但其也會產生「平滑化」效果,進而導致細節遺失。

有了佳能的神經網路降噪演算法,這一切都不成問題。演算法使用佳能龐大的 RAW 影像資料集進行訓練,能智慧、準確地減少雜訊,同時保持細節清晰明了。 您可以自信地提高 ISO 速度,體驗前所未有的快感!

 

神經網絡去馬賽克

EOS R6 Mark II + RF70-200mm f/2.8L IS USM @ 200mm, f/4, 1/500, ISO 100

使用神經網絡鏡頭優化器

無神經網絡鏡頭優化器

當攝影機從影像感光元件讀出的影像中產生 RGB 彩色影像時,在去馬賽克(去層)過程(英文版)中會出現一些光學現象。其中包括:

- 虛假色彩:實際場景中不存在的顏色
- Moiré(摩爾紋): 偽影和假色,往往出現在相距很近的重複細節中
- 鋸齒:看起來不平滑的對角線

在上述範例中,此功能可使馬的皮毛看起來更粗糙,色彩過渡也不那麼精細。

在神經網路去馬賽克的技術訓練過程中,佳能的開發人員著重解決了傳統修正軟體通常會導致修正錯誤的問題。 因此,此過程比以往任何時候都更準確地提高了清晰度、清晰度和色彩再現能力。

 

神經網絡鏡頭優化器

所有鏡頭都有固有的鏡頭像差。從極窄光圈下衍射產生的柔和度,到色差和各種形式的畸變,每個鏡頭都有其怪異之處。高效能鏡頭的設計可盡可能減少這些問題,而現有的技術(如數位鏡頭優化器)可透過軟件進一步修正這些問題。但有些問題卻較難得到有效修正--即便現在亦是如此。

下圖的原始版本顯示了由於 f/32 時的衍射而導致的圖像柔和度。

在 f/32 下拍攝
EOS R8 + RF24-105mm f/4-7.1 IS STM @ 105mm, f/32, 2 sec, ISO 400

使用神經網絡鏡頭優化器

無神經網絡鏡頭優化器

神經網路鏡頭優化技術成功地恢復了銳利度和細節,甚至是高光區域的銳利度和細節。 之所以能做到這一點,是因為神經網路鏡頭優化演算法經過訓練,能考慮並修正高光區域的鏡頭像差。

無論是窄光圈以便進行深度對焦,還是最大光圈設定以便優化快門和 ISO 速度,對鏡頭像差的擔憂都不再妨礙您套用所需的相機設定!

 

使用神經網路影像處理工具的必要條件

1.最新版本的 Digital Photo Professional。(僅適用於 Windows)
2.符合要求的硬體。
3.使用支援的相機和鏡頭拍攝出來的 RAW 檔案。
4.訂購神經網絡影像處理工具的付費方案。(按一下此處查看計劃清單。)

在 DPP 中,進入「擴充功能」標籤頁,選擇「神經路影像處理工能」,開始您的神經網絡處理之旅。

神經網絡影像處理工具僅適用於使用相容相機和鏡頭拍攝的影像。經此工具處理的影像將以副檔名「.CRN」儲存。


支援的相機(截至 2023 年 9 月):

EOS R3、EOS R5、EOS R5 C、EOS R6、EOS R6 Mark II、EOS R7、EOS R8、EOS R10、EOS R50、EOS 1D-X Mark III

系統需求
- CPU:Intel Core i 系列(建議使用 Intel Core i7 或更高版本)
- RAM:建議使用 16 GB 或更高版本
- GPU:支援 DirectX 12 的顯示卡
- VRAM:4 GB 或更高版本

 

神經網絡升級工具:這是什麼?

神經網絡縮放工具採用深度學習演算法,可將 JPEG 或 TIFF 影像的像素數量增加高達 4 倍(2 x 2),同時保留原始影像的高清晰度。

其保留影像原始品質的能力使其與眾不同。雖然現有的影像處理軟體也能提升影像品質,但在過程中品質往往會下降。

原圖(已裁切)

神經網絡縮放工具
(裁剪並調整大小)

神經網絡縮放工具的效能之所以能夠實現,是因為其採用複製光線轉換成影像的過程技術。這能與佳能龐大的樣本影像資料庫所訓練的深度學習算法相結合。

有了高清晰度的保證,您就能在保證品質的同時進行更精巧的裁剪,甚至以更大的格式進行印刷!

 

使用神經網絡縮放工具的必要條件

1.符合系統要求的電腦
2.神經網絡縮放工具軟體
3.訂閱付費方案(已訂閱神經網絡影像處理工具的使用者可免費訂閱)
4.符合要求的 JPEG 或 TIFF 檔案。

系統需求
- Windows 10 64 位元/ Windows 11
- CPU: Intel Core i 系列(建議使用 Intel Core i7 或更高版本)
- RAM:建議使用 16 GB 或更高版本

影像檔案需求
- JPEG:符合 Exif 2.2/2.21/2.3 標準
- TIFF:符合 Exif 標準
- 高度和寬度為 400 至 9999 像素;最大 65 兆像素。


更多資訊,請參閱《神經網絡縮放工具用戶手冊》

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