Автоматическое распознавание и удаление фонового шума в видео работает с помощью искусственного интеллекта (ИИ). 13

Некоторые этапы процесса:

1. Модели глубокого обучения. 1 Сверточные нейронные сети (CNN) автоматически изучают сложные особенности видеокадров. 1
2. Адаптивная фильтрация. 1 Этот метод идентифицирует и сохраняет ключевые особенности в видеокадре, подавляет шум. 1
3. Оценка профиля шума. 1 Модели ИИ изучают характеристики шумов, такие как временные или гауссовские шумы. 1 После этого подготавливаются профили шума. 1
4. Обучение работе с зашумленными и чистыми данными. 1 Для снижения уровня шума модели обучаются на зашумленных и чистых видеокадрах. 1

После обработки каждого кадра с использованием предварительно обученной модели объединяются оригинальный и обесшумленные кадры, создавая видеопоследовательность, в которой каждый кадр содержит как исходное изображение, так и его обесшумленную версию. 2

В результате работы функции создаётся новый видеофайл, который содержит улучшенную версию исходного видеоматериала, где шум значительно снижен или удалён. 2