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關鍵信息 ：英偉達、MIT阿爾託大學的研究人員合作開發了AI降噪系統——Noise2Noise，利用人工智能來減少或去除照片中的噪點，力圖為醫學影像、天文圖像等提供最高清晰度。
關鍵數據：該系統使用了來自ImageNet數據集的5萬張照片訓練而來。
關鍵意義：使滿面噪點的照片恢復成近乎完美的“原照”。
英偉達、MIT阿爾託大學的研究人員合作開發了AI降噪系統Noise2Noise，利用人工智能來減少甚至去除照片中的噪點，使滿面噪點的照片恢復成近乎完美的“原照”。
該人工智能系統使用了來自ImageNet數據集的5萬張照片訓練而來，這5萬張圖片每一張都是乾淨、高質量的圖像，沒有噪點，然後被計算機隨機加上噪點進行處理。經過噪點照片訓練的系統，能夠從圖像中去除噪點，儘管它從來沒有看到過沒有有噪點的圖像。
左：低(無）噪點；右：高噪點
去噪或降噪的方法已經存在很長一段時間了，但是利用深度學習的方法是最近才出現的現象。
在光線不足的情況下拍攝的照片中，噪點以雪花狀顆粒呈現，在醫學圖像、星空和天文圖像、電腦生成的圖像中比較常見；在視頻截圖、位圖放大時也會出現；數碼相機或變焦鏡頭在低光下拍攝的照片通常都含有噪點。
研究人員希望這種系統能夠恢復天體攝影、黃昏美景、醫學影像照片，還原它們原來的面貌。
這項成果將於本週在瑞典斯德哥爾摩舉行的國際機器學習會議上公佈。
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