لا تزال الإضاءة المنخفضة واحدة من أصعب التحديات أمام كاميرات الهواتف الذكية، فحتى الأجهزة الرائدة قد تنتج صورًا تحتوي على تشويش وفقدان للتفاصيل عند التصوير في الأماكن المظلمة.
لكن باحثين من جامعة ووهان الصينية طوروا نظامًا جديدًا للذكاء الاصطناعي يحمل اسم LL-Refiner، ويعتمد على أسلوب مختلف لتحسين الصور الليلية، من خلال معالجة الصورة على مرحلتين بدلًا من محاولة تحسين كل شيء دفعة واحدة.
في المرحلة الأولى، يستخدم النظام شبكة عصبية مبنية على نموذج Transformer لمعالجة نسخة منخفضة الدقة من الصورة ، وتركز هذه الخطوة على العناصر العامة مثل الإضاءة والألوان وتوزيع المشهد.
بعد ذلك، تنتقل النتيجة إلى مرحلة ثانية تعتمد على شبكة تحسين تكيفية، تعمل على استعادة التفاصيل الدقيقة تدريجيًا، مثل الحواف والأنسجة والأنماط، حتى الوصول إلى الدقة الكاملة للصورة.
هذا الأسلوب يمكن أن يساعد على تقليل العبء الحسابي المطلوب لمعالجة الصور عالية الدقة، مع محاولة الحفاظ على التفاصيل التي عادةً ما تختفي بسبب ضعف الإضاءة.
تصفح أيضًا: شاب مصرى كفيف يطور تطبيقًا يستخدمه آلاف المكفوفين فى 140 دولة
اختبر الباحثون النظام على صور حقيقية التُقطت في ظروف إضاءة منخفضة، وقارنوه بعدة تقنيات أخرى لتحسين الصور ، ووفقًا للباحثين، حقق LL-Refiner نتائج أفضل خصوصًا في الحفاظ على وضوح المناطق التي تحتوي على أنسجة وتفاصيل دقيقة.
واللافت أن الاختبارات لم تتوقف عند معرفة ما إذا كانت الصور تبدو أفضل للعين، بل استخدم الباحثون الصور المحسّنة في مهمة أخرى هي تقدير عمق المشهد.
وأظهرت النتائج ، أن الصور التي عالجها النظام ساعدت على إنتاج تقديرات أكثر دقة للعمق، وهو أمر قد يكون مهمًا مستقبلًا في تطبيقات مثل الروبوتات وأنظمة الملاحة الذاتية التي تعتمد على الكاميرات لفهم البيئة المحيطة.
ليس بالضرورة في الوقت الحالي ، فالتقنية لا تزال بحثًا وتجربة علمية وليست ميزة تجارية متاحة في الهواتف الذكية.
ومع ذلك، يكشف هذا البحث عن اتجاه مهم في تطوير كاميرات الهواتف ، فزيادة عدد البكسلات وحدها لا تكفي لحل مشكلة التصوير في الظلام ، وقد يصبح الذكاء الاصطناعي مستقبلًا أكثر اعتمادًا على إعادة بناء التفاصيل المفقودة وتحسين الصور بطريقة تحافظ على مظهرها الطبيعي، بدلًا من مجرد زيادة السطوع.
وقد لا يكون الحل في كاميرا تحتوي على مستشعرات أكبر أو ميجابكسلات أكثر فقط، بل في أن يصبح الهاتف أكثر ذكاءً في التعامل مع المعلومات التي تلتقطها الكاميرا في ظروف الإضاءة الصعبة.
