近日，一只由NVIDIA公司、美國(guó)麻省理工學(xué)院與芬蘭阿爾托大學(xué)組成的科研團(tuán)隊(duì)在研究一種利用人工智能為相片降噪的技術(shù)。這個(gè)科研團(tuán)隊(duì)從ImageNet數(shù)據(jù)庫(kù)（用于視覺對(duì)象識(shí)別軟件研究的大型可視化數(shù)據(jù)庫(kù)）中找出了5萬張圖片來訓(xùn)練沒未見過無噪點(diǎn)照片的AI系統(tǒng)修圖和為圖片降噪。

左圖：帶噪點(diǎn)圖片 右圖：降噪結(jié)果

據(jù)青亭網(wǎng)了解，這套AI系統(tǒng)名為的Noise2Noise，是科研人員利用ImageNet數(shù)據(jù)庫(kù)中的5萬張圖片，通過深度學(xué)習(xí)的方法制造出來的。而且，每張圖本身都是高清無噪點(diǎn)的圖片，只是認(rèn)為加上了隨機(jī)的噪點(diǎn)，訓(xùn)練Noise2Noise的時(shí)候也是用了計(jì)算機(jī)合成圖片與MRI（核磁共振）掃描圖。

眾所周知，機(jī)器降噪這一功能已經(jīng)出現(xiàn)很久了，但是使用深度學(xué)習(xí)來降噪是最近才出現(xiàn)的現(xiàn)象。

噪點(diǎn)可能是因?yàn)樵诘土炼扰臄z時(shí)出現(xiàn)的一顆小點(diǎn)，也可能在醫(yī)學(xué)圖片中、電腦合成圖與太空照片中出現(xiàn)，在低亮度時(shí)用數(shù)碼相機(jī)加上數(shù)字變焦拍照通常都會(huì)產(chǎn)生噪點(diǎn)。

科研人員希望用全部有噪點(diǎn)的圖片來訓(xùn)練Noise2Noise系統(tǒng)，以此來找出一種方法來處理天體攝影照、黃昏時(shí)分拍攝的低清照片和MRI或腦部掃描圖等含有高度噪點(diǎn)圖片。

（a）人工加噪點(diǎn)圖片（b）AI處理后（c）原圖

據(jù)悉，科研人員使用了IXI數(shù)據(jù)庫(kù)中的5000張、來自50個(gè)研究對(duì)象的磁共振照片來訓(xùn)練Noise2Noise對(duì)MRI圖片的處理能力，處理過的MRI圖片沒有了人工噪點(diǎn)會(huì)看起來比原圖更模糊一些，不過還是恢復(fù)了一些清晰度。

NVIDIA研究人員Jacob Munkberg在電話采訪中表示：“研究成果僅驗(yàn)證了我們使用公共MRI數(shù)據(jù)庫(kù)訓(xùn)練AI的這個(gè)概念，不過在未來這種技術(shù)可能得到實(shí)際應(yīng)用。”

據(jù)了解，這個(gè)科研團(tuán)隊(duì)的成果將在7月10到7月15日的國(guó)際機(jī)器學(xué)習(xí)大會(huì)上展示，大會(huì)將在瑞典斯德哥爾摩舉行。