ここ最近も、とどまるところを知らないように益々イメージセンサーが高画素化する中、SAMSUNGがAI技術を用いて不良ピクセルを効率的に処理する技術を発表したということです。
That noise can lead to corrupted pixels — or “bad” pixels — and Samsung has unveiled a new method to get rid of them: a neural network.
Via : PetaPixel – Samsung to Use Neural Network to
- CMOS イメージセンサーの技術は完璧では無く、様々なタイプのノイズが発生し画質に影響を与えている。
- このようなノイズは、欠陥ピクセル、又は不良ピクセルとして読み込まれるが、SAMSUNGはニューラルネットワーク処理よって排除する理論を発表した。
- この理論によって、不良読み込みを0.045％未満に抑えることができる。
- ベイヤーセンサーの解像度増加に伴い、特に小型のスマホセンサーにおいては様々なタイプの不良ノイズの影響を受け易くなり、画質も低下する傾向がある。
- 不良ピクセルと呼ばれるものは2つのタイプが存在する。
- 静的なものと、動的に発生するものである。
- 静的不良ピクセルは、製造時に発生し、場所と感度は判別されているものである。
- この種のピクセルはテスト時に位置が検出されセンサー本体のメモリに格納され、画像処理パイプラインで修正されることになる。
- 動的不良ピクセルは一貫性が無く、それらは空間的、時間的に異なる箇所で発生するので、検出と修正が困難になる。
- サムスンはこれらのピクセルを検出する為2つのニューラルネットワーク処理を試したが、いずれも従来の参照方式よりも遙かに優れた検出が可能だった。
- ご検出は画像のエッジ部で頻繁に発生する為、高度が画像処理を組み合わせることでそれらを排除しても補正に影響を与えないことが判明した。
サムスンはもうすぐ6億画素のイメージセンサーを発表しようとしています。
流石に6億画素のセンサーともなると欠陥が発生する確率も高くなりそうです。
更に、動的な不良ピクセルを検出するにしても6億ピクセルですから、ニューラルネットワークによりAIを使いビッグデータを扱うレベルで処理しなければならないということかもしれません。
そして、センサーというパーツ自体もAIが搭載されるということですので益々人間の目に近くなっていくのかもしれませんね。
ちょっと気になのはこのテクノロジが強力になればなるほど、不良ピクセルが多いセンサーでも実用になるということかもしれませんので、まぁメーカーにとっては不良率低減という意味でも良いのかもしれませんね。
