Система шумоподавления при обработке видеофайлов работает с помощью искусственного интеллекта (ИИ). 13 Некоторые этапы процесса:

1. Модели глубокого обучения. 1 Сверточные нейронные сети 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 Когда поступает запрос об отключении шума, ИИ определяет природу шума из своих наборов данных и продолжает работу. 1
4. Обучение работе с зашумленными и чистыми данными. 1 Для снижения уровня шума модели ИИ обучаются на зашумленных и чистых видеокадрах. 1 Таким образом, модели учатся реагировать на зашумленный ввод и предлагать очищенный вывод. 1

Алгоритмы шумоподавления делятся на пространственные и временные. 24 Первые производят усреднение пикселей по каждому отдельному кадру, а вторые — между несколькими последовательно идущими кадрами. 24 На практике обычно используется сочетание пространственного и временного методов шумоподавления — так называемый 3D-фильтр. 2