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神经网络图像处理工具

Neural network Image Processing Tool

图像技术的进化让感动瞬间更鲜明地留存

照片承载了人生中那些无法重来的记忆。不经意间遇到的美景,人生阶段的重要时刻,摄影师运用多种专业技术,可以更好地保留这些瞬间。即便如此,受光学理论等限制,有时候即便是专业摄影师,为了获得更好的照片表现也不得不牺牲画质。影响画质的因素有让画质粗糙的噪点、基于镜头光学特性的模糊和变形等。为改善这些问题,佳能开发了神经网络图像处理工具。

对佳能庞大的RAW图像数据库进行深度学习

深度学习技术在图像处理领域实际应用的效果,取决于“学生图像”以及“原本教师图像”这两种数据库信息量的丰富程度。佳能作为相机厂商,长年积累出了各种被摄体的RAW图像样张数据库(14位/12位)。RAW图像本身就比JPEG(8位)包含更多的图像信息,为深度学习提供了大量高品质的学习数据。且图像感应器及镜头都为佳能自主研发,这些设计数据也都可为深度学习所用。佳能的技术人员可以把握拍摄什么样的场景容易因为什么因素造成画质降低,并根据这些数据,运用佳能自身的技术及经验,对深度学习及图像处理进行微调,力求获得更好的品质和效果。从而在高画质方面获得突破性进展。

神经网络图像处理工具(Neural network Image Processing Tool)的三大功能

神经网络降噪
Neural network Noise Reduction
提升轮廓品质
提升降噪效果
神经网络去马赛克
Neural network Demosaic
进一步减轻伪色彩 / 减轻摩尔纹
进一步减轻锯齿 / 提升分辨力
神经网络镜头优化
Neural network Lens Optimizer
提升高光溢出边缘的补偿效果
提升明显像差的补偿效果
提升高感光度下补偿效果

神经网络降噪
Neural network Noise Reduction

佳能开发了多种降噪功能,以应对高感光度下易出现噪点的问题。但噪点越重,就越难与被摄体本身区分开来。降噪会让被摄体丧失细节而显得模糊,一些细小的线条可能就消失了。神经网络降噪功能基于对庞大的RAW图像样张数据库,用佳能自己研究的方式对图像数据进行深度学习,提升了对噪点及图像本身的分辨精度,成功提升了图像品质。

神经网络去马赛克
Neural network Demosaic

数码相机的成像原理决定了一些成像上无法回避的问题。图像感应器捕捉的光信号转换成RGB图像数据的过程中,图像感应器单个像素对应R(红)G(绿)B(蓝)中的一个颜色,剩下两种颜色根据周围像素获取的信息进行推算,生成1个像素的RGB数据。在这个推算过程中,会产生原本被摄体没有的颜色,即伪色彩。还有斜线会出现锯齿现象。且因为相机图像感应器上的像素为格子状规则排列,拍摄同样具备规则排列纹样的被摄体时,很容易产生摩尔纹。这些都是相机结构不可避免的问题。

神经网络去马赛克功能,是佳能基于庞大的RAW图像样张数据库进行深度学习开发出来的。开发过程中还考虑到了人眼视觉对亮度变化反应敏感但对颜色变化反应不敏感的特性,对数据库进行了优化。
佳能针对光信号转换为RGB信号时不好推算的被摄体进行重点的深度学习,让去马赛克功能可以减少像素补偿时的误计算。条纹的衬衫等被摄体上容易出现的伪色彩,斜线上容易出现的锯齿线,宠物照片中容易出现的摩尔纹及伪色彩,都能得到有效的控制。被摄体还原度及画质都得到了提升。

神经网络镜头优化
Neural network Lens Optimizer

镜头在光学原理上,有像差、衍射模糊等无法避免的问题,这些问题会造成画质降低。一般高性能的镜头会运用特殊镜片,并在镜片配置上下很多功夫来抑制多种像差,但也无法完全去除像差。为此,佳能一直以来都在研究通过数字处理来改善像差及衍射的方法。EOS大多数相机具备的数码镜头优化,就是基于镜头及图像感应器的设计数据,推算实际发生的像差及衍射情况,并在生成图像时进行抵消。但完全高光溢出的部分因为本身图像信息缺失,数码镜头优化也没法补偿。且镜头的光学性能在中央和周边不同位置会有不同,如果局部像差等特别明显,也很难获得有效补偿。

神经网络镜头优化与数码镜头优化类似,基于镜头和图像感应器的设计数据,进行了大量的样张数据学习。并且是有高光溢出及无高光溢出的图像结合起来学习。完全高光溢出,图像数据缺失的部分也能进行补偿。复原缺失的图像信息,单纯学习图像数据库是不够的。搞清造成高光溢出的像差是基于什么原理产生的,并且由此升级处理的算法,才最终实现了对缺失信息的复原。

●神经网络镜头优化的支持镜头

RF14-35mm F4 L IS USM
RF15-30mm F4.5-6.3 IS STM
RF15-35mm F2.8 L IS USM
RF24-50mm F4.5-6.3 IS STM
RF24-70mm F2.8 L USM
RF24-105mm F4 L IS USM
RF24-105mm F4-7.1 IS STM
RF28-70mm F2 L USM
RF70-200mm F2.8 L IS USM
RF100-500mm F4.5-7.1 L IS USM+增倍镜RF1.4× / RF2×
RF70-200mm F4 L IS USM
RF24mm F1.8 MACRO IS STM
RF28mm F2.8 STM
RF50mm F1.2 L USM
RF85mm F1.2 L USM
RF85mm F1.2 L USM DS
RF135mm F1.8 L IS USM
RF400mm F2.8 L IS USM+增倍镜RF1.4× / RF2x
RF600mm F4 L IS USM+增倍镜RF1.4× / RF2x
RF-S18-45mm F4.5-6.3 IS STM
RF-S18-150mm F3.5-6.3 IS STM
RF-S55-210mm F5-7.1 IS STM

※截止到2023年8月。今后还会增加更多支持镜头。
※不支持神经网络镜头优化的镜头可使用原有数码镜头优化。

解除拍摄制约的新时代技术

如果手持拍摄夜景,一般需要开大光圈提升快门速度以抑制抖动。但全开光圈下往往镜头像差会变明显,照片画质显得不那么锐利。相反,如果收缩光圈虽然能抑制镜头像差,但通光量变小,想要获得相同曝光就得提高感光度,从而造成噪点增多。摄影中有很多这种无法兼顾,需要取舍的制约,一定程度影响了照片表现的灵活性。

※图像为示意。

佳能开发的神经网络图像处理工具,可通过后期处理大幅减轻像差及噪点,让画面中央到周边都获得高画质。拍摄时不用为了顾及画质而被迫收缩光圈或降低感光度,可根据照片需要进行拍摄设置,大幅提升拍摄的灵活性。

●神经网络图像处理工具的系统要求

OS:Windows 11、Windows 10(1903)以上版本
CPU:Core i7以上
RAM:16GB以上
GPU:VRAM 4GB以上,支持DirectX12
Digital Photo Professional Ver. 4.17.20以上版本

支持机型: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

※ 截止至2023年8月。今后会不断增加支持机型。
※ RAW短片及RAW连拍文件除外。

订阅使用周期及价格

神经网络图像处理工具与神经网络升级工具均为付费软件,用户需订阅后才能使用。佳能提供1个月、6个月、1年三种订阅周期(订阅价格详见下表)。这两款工具软件在安装完成后即可在软件界面上进行订阅。订阅神经网络图像处理工具会同时附赠神经网络升级工具,此外用户也可单独订阅神经网络升级工具。

订阅周期 神经网络图像处理工具
(附带神经网络升级工具·)
神经网络升级工具
1个月(31天) 36元 20元
6个月(183天) 186元 45元
1年(365天) 339元 65元
所有新订阅者均可额外获得该软件31天的免费试用期(每个账号仅限一次)

神经网络图像处理工具

Neural network Image Processing Tool

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神经网络升级工具

Neural network Upscaling Tool

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