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相信大家都有试图在夜晚拍摄美丽景物的经历
但是由于低光环境下的低信噪比，要想在夜间拍出精美的照片是很难的：
低光环境的照片往往不堪入目
即使是专业的单反相机，在低光环境下也面临着：短曝光→噪点多，长曝光→相片糊的矛盾。
而且哪怕是专业照相机＋专业摄影师，拍摄出来的相片也大多是这样的：
不如让我们来看看AI的结果？
什么？这真的不是在日光灯下拍的吗！
还真不是。事实上，这是AI从这张几乎什么都看不见的低光照片中处理得来的：
这时，聪明的读者可能会想了：“那还有PS呢！专业的图像处理人员可以把低光照片处理得像处理得十分清晰。”
但事实上，即使是配合PS处理，图片也难逃噪点的魔爪：
而下图中AI的结果是远远好过PS的。
更何况，对于任何一张普通相片，AI处理只需要1秒钟！
话不多说，就让我们来看一看IntelLabs和UIUC的研究者们是如何用AI实现这一创举的吧！
原理
如图便是实现这一切的模型：
可见，它的核心是一个卷积神经网络(CNN)
以往的照相机要自动处理弱光图像，比如我们手机的夜光拍照功能，通常的流程是：
白平衡(whitebalance)去马赛克(demosaicing)去噪点(denoising)锐化(sharpening)伽马值纠正(gammacorrection)输出(output)
而且这些配置的参数需要针对相机本身进行优化。
但Chen等人想到利用一个卷积神经网络去自动学习并解决处理弱光图像的问题。
从左到右的处理流程如下：
把照相机的原始数据中的R、G、B数据分离（Bayer格式，其中RGB占比1:2:1）将它们作为CNN的输入把CNN的输出恢复为RGB图像输出
(更为详细的原理解释请直接参考附件)
可见，Chen等人的成果处理流程更精简，处理速度也不慢（1秒），更重要的是，处理效果远远好于传统方法：
左图：传统处理
右图：CNN处理
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