မှုန်းသော မြင်ကွင်းစနစ်များတွင် Bayer Pattern နှင့် Image Signal Processor ကို နားလည်ခြင်း

နေ့စဉ်ဘဝတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် အရောင်စုံပြီး အသေးစိတ်ဖော်ပြမှုရှိသော ပုံများကို မျှော်လင့်ထားကြသည်။ သို့သော် လျှို့ဝှက်ချက်တစ်ခုရှိသည်- ကင်မရာစက်သည် အရောင်များကို မမြင်နိုင်သည့် သဘောသမ်ဗ်ဖြစ်သည်။ ပစ်စেလ်တစ်ခုချင်းစီသည် အရောင်ကိုမဟုတ်ဘဲ အလင်းအား သာမန်အားဖြင့် အလင်းအား (brightness) သာ ခံစားနိုင်သည်။ ဤအမည်မွေးမူးသော (black-and-white) အချက်အလက်များကို အရောင်ပါသော ပုံအဖြစ်သို့ ပေါင်းစပ်ရန်အတွက် ရှုပ်ထွေးသော စနစ်တစ်ခုလိုအပ်ပါသည်။ ဤစနစ်၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းများမှာ Bayer pattern (Bayer filter) နှင့် image signal processor (ISP) တို့ဖြစ်ပါသည်။ ဤအစိတ်အပိုင်းနှစ်ခုသည် ကင်မရာ၏ ဦးနောက်နှင့် မျက်စိများကဲ့သို့ အလင်းအား အချက်အလက်များမှ နောက်ဆုံးပုံပုံဖော်မှုအထိ ဖြစ်စေရန် အတူတက် အလုပ်လုပ်ကြသည်။

ကင်မရာမော်ဂျူယ်များတွင် အထူးပြုထားသော အကူအညီပေးသူတစ်ဦးအနေဖဲ့ ဤဆောင်းပါးတွင် Bayer pattern အကြောင်း နက်နက်နဲနဲ ဆွေးနွေးတော်မှုများ၊ ISP အလုပ်လုပ်မှုစီးဆေးမှုအဆင့်များကို ဖော်ထုတ်ပေးခြင်းနှင့် ဤအဓိကနည်းပညာများသည် embedded vision system များတွင် object detection ကဲ့သို့သော အသုံးချမှုများအပေါ် တိုက်ရိုက်သက်ရောက်မှုများကို စူးစမ်းလေ့လာခြင်းများ ပါဝင်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အင်ဂျင်နီယာတစ်ဦး၏ အမြင်မှ ကျွမ်းကျင်သော အကြံပေးချက်များကို ပေးအပ်ပါမည်။ ပုံဖော်မှုအဆင့်ဆင်းမှုတွင် အရေးပါသော အဆင့်တစ်ခုချင်းစီကို နားလည်နိုင်ရန် ကူညီပေးပါမည်။

Bayer ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။

Bayer ပုံစံကို နားလည်ဖို့ ပထမဆုံး ဒစ်ဂျစ်တယ်ကင်မရာတွေ အလုပ်လုပ်ပုံကို နားလည်ဖို့လိုပါတယ်။ ကင်မရာ အာရုံခံကိရိယာမှာ အလင်းအာရုံခံ ဒိုင်အိုဒစ် (ပီကယ်လ်) သန်းချီပါဝင်ပါတယ်။ ဖိုတွန်တွေဟာ ဒီပစ်ဇယ်တွေကို တိုက်ခိုက်တဲ့အခါ အလင်းပြင်းအားနဲ့ အချိုးကျတဲ့ လျှပ်စစ်အားသွင်းမှုတစ်ခု ဖန်တီးတယ်။ အလင်းရောင်ရဲ့ အရောင်တွေကို ခွဲခြားမမြင်နိုင်ဘဲ အလင်းရောင်ရဲ့ တောက်ပမှုကိုသာ မှတ်တမ်းတင်ပါတယ်။

Bayer ပုံစံကို မကြာခဏ Bayer filter လို့ခေါ်ပြီး ဆန်းသစ်တဲ့ ဖြေရှင်းနည်းပါ။ ဒါက အပြာရောင် (R), အစိမ်းရောင် (G), နဲ့ အပြာရောင် (B) ဆိုတဲ့ အပြာရောင် အလေးချိန်တွေပါတဲ့ အတန်းလေးတစ်ခုနဲ့ ပြုလုပ်ထားပြီး တစ်ခုချင်းစီရဲ့ အပေါ်မှာ တိကျစွာ ထားထားပါတယ်။ ဒီစစ်ဆေးရေး array က pixel တစ်ခုစီကို ၎င်းအောက်က အလင်းရဲ့ တိကျတဲ့ အရောင်ရဲ့ ပြင်းထန်မှုကိုသာ လက်ခံ၊ မှတ်တမ်းတင်ခွင့်ပေးတယ်။ ဥပမာ အနီရောင် စစ်ဆေးရေးကိရိယာနဲ့ ဖုံးထားတဲ့ ပီကယ်လ်ဟာ အနီရောင်ရဲ့ တောက်ပမှုကိုသာ မှတ်တမ်းတင်ပါတယ်။

ထို့ကြောင့် အာရုံခံကိရိယာမှ ထုတ်လွှတ်သော ရိုးရိုးဒေတာသည် အရောင် RGB ပုံမဟုတ်ဘဲ "Bayer Raw Data" ဟုသိသော တစ်ရောင်တည်းသော ပန်ချီပုံစံဖြစ်သည်။ ဒီဒေတာထဲက ပီကယ်လ်တိုင်းဟာ အရောင်တမျိုးတည်းက အချက်အလက်တွေ ပါဝင်ပါတယ်။

ဘိုင်ယာပေတ်တန်တွင် အစိမ်းရောင်သည် နှစ်ကြိမ်ပါဝင်ခြင်း၏ အကြောင်းရင်း

သာမန်ဘိုင်ယာပေတ်တန်ကို သေချာစွာကြည့်လျှင် အစိမ်းရောင်ပီကေးဆဲများသည် အနီရောင်နှင့် အပြာရောင်ပီကေးဆဲများထက် နှစ်ဆပိုများကြောင်း သင်သတိပြုမိမည်ဖြစ်သည်။ ဤသည်ကို RGGB (သို့မဟုတ် GRBG၊ BGGR စသည်) စီထားမှုဟု ခေါ်သည်။

ဤဒီဇိုင်းသည် မှားယွင်းမှုမဟုတ်ပါ။ ၎င်းသည် လူ့မျက်စိ၏ ဇီဝဖော်စပ်ရေးဆိုင်ရာ ဂုဏ်ရည်များအပေါ်တွင် အခြေခံထားပါသည်။ လူ့မျက်စိ၏ အမြင်အာရုံအိုင်ရီတီသည် အစိမ်းရောင်အလင်းကို အများဆုံးအာရုံခံနိုင်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် အလင်းအများဆုံး (သို့မဟုတ် "ဂရေးစိုင်း") အများဆုံးအာရုံခံမှုသည် အစိမ်းရောင်ချannels မှသာ အဓိကအားဖဲ့ရရှိပါသည်။ အစိမ်းရောင်အတွက် ပီကေးဆဲများကို ပိုများစေခြင်းဖြင့် ကင်မရာသည် အလင်းအများဆုံးအချက်အလက်များကို ပိုမိုကောင်းမော်စေစေရန် ဖမ်းယူနိုင်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် ပုံရေးဆွဲမှုအတွင်းတွင် ပိုမိုရှင်းလင်းမှုနှင့် အသံညစ်နှုန်းနည်းမှုတို့ကို ရရှိစေပါသည်။ နောက်ဆုံးတွင် ပုံသည် ပိုမိုသဘောကျဖွယ်ရာနှင့် ပိုမိုရှင်းလင်းစေပါသည်။

GGB နှင့် BGGR ကွဲပားခြင်း

ဘိုင်ယာပေတ်တန်စီထားမှုများသည် အများအပြားရှိပါသည်။ RGGB နှင့် BGGR သည် အသုံးများသော နှစ်မျိုးဖြစ်ပါသည်။ အချိန်တိုင်းတွင် နှစ်မျိုးစလုံးသည် "အစိမ်းရောင်နှစ်ဆ" အခြေခံချက်ကို လိုက်နာသော်လည်း အသေးစိတ်စီထားမှုများသည် ကွဲပားပါသည်။

RGGB စီထားမှုတွင် အနီရောင်နှင့် အပြာရောင်ပစ်စယ်များကို အစိမ်းရောင်ပစ်စယ်များ၏ ထောင့်ဖက်တွင် ထားရှိသည်။ BGGR စီထားမှုတွင် အစိမ်းရောင်ပစ်စယ်များကို အနီရောင်နှင့် အပြာရောင်ပစ်စယ်များ၏ ထောင့်ဖက်တွင် ထားရှိသည်။ ဤစီထားမှုများကို ရွေးချယ်မှုသည် နောက်ဆုံး ISP အသုံးပြုမှုကို အထူးသဖြင့် demosaicing အယ်လ်ဂေါရီသမ်ကို အကျိုးသက်ရောက်စေသည်။

ဥပမောပမောအားဖြင့် စီထားမှုများကွဲပြားမှုများသည် အလျော့ပေးခြင်းတွက်ချက်မှုများအတွင်း အနီးကပ်တွင်ရှိသော ပစ်စယ်များကို ပေါင်းစပ်မှုကို အကျိုးသက်ရောက်စေသည်။ ပုံပေါ်သော မြင်ကွင်းစနစ်များအတွက် Bayer pattern ကို ရွေးချယ်မှုသည် အများအားဖြင့် ISP ချစ်ပ်ဒီဇိုင်းပေါ်တွင် မှီခိုပါသည်။ နောက်ဆုံးပုံရောင်အရည်အသွေးကို အာမခံရန် ဟာဒ်ဝဲနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲ ညှိနှိုင်းမှုလိုအပ်ပါသည်။

ISP (Image Signal Processor) ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။

ပုံရောင်အချက်အလက်ဖြစ်သော ပရိုဆက်ဆာ (ISP) သည် ကင်မရာစနစ်၏ ဦးနှောက်ဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ အဓိကလုပ်ဆောင်ချက်များမှာ သန်းစီးနှင့်မှ မပြုပြင်ရသေးသော Bayer raw data ကို လက်ခံပြီး ရှုပ်ထွေးသော အသုံးပြုမှုလိုင်းများမှတဆင့် ပုံရောင်အဖော်ပြခြင်း သို့မဟုတ် အသုံးပြုမှုအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် စံနှုန်းအတိုင်း ပုံရောင်အဖော်ပြမှုဖော်မတ်သို့ ပေါင်းလောင်းခြင်းဖြစ်သည်။ ISP သည် သီးခြားချစ်ပ်ဖြစ်နိုင်သည့်အပြင် အဓိကထိန်းချုပ်မှုချစ်ပ်တွင် ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းထားနိုင်သည်။

ထိရောက်သော ISP သည် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မှုရှိသော ကင်မရာမော်ဂျူလ်အတွက် အရေးကြီးသောအချက်ဖြစ်သည်။ ISP က လုပ်ဆောင်သော လုပ်ငန်းစဉ်တိုင်းသည် အရေးကြီးပြီး နောက်ဆုံးပုံရောင်စုံအရည်အသွေးကို တိုက်ရိုက်ဆုံးဖြတ်ပေးပါသည်။

ISP ပရိုဆက်စင်းလိုင်း

ပုံမှန်အားဖြင့် ISP လိုင်းတစ်ခုတွင် လုပ်ဆောင်မှုအဆင့်များ အများအားဖြင့် အဆင့်အများအပြားပါဝင်ပါသည်။ ဤနေရာတွင် အရေးကြီးသော အဆင့်များအနက် အချို့ကို အထောက်အပံ့ပေးပါမည်။

၁။ မကောင်းသောပစ်စယ်ပုံမှန်မှုပြုပြင်ခြင်း

စက်မှုလုပ်ငန်းလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း စင်ဆာများတွင် မကောင်းသောပစ်စယ်များ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်ပါသည်။ ထိုပစ်စယ်များသည် အလင်းမထွက်သည့် (non-luminous) သို့မဟုတ် အလင်းအမြဲထွက်သည့် (permanently luminous) ပစ်စယ်များဖြစ်ပါသည်။ ISP ၏ ပထမအဆင့်မှာ ထိုမကောင်းသောပစ်စယ်များကို စုံစမ်းရှာဖွေပြီး အနီးကပ်ရှိသောပစ်စယ်များမှ အချက်အလက်များကို အစားထိုးဖော်ထုတ်ခြင်းဖြစ်ပါသည်။

၂။ အများအားဖြင့်အမည်မှုန်မှုပြုပြင်ခြင်း

အလင်းမရှိသည့်အချိန်တွင်ပါ စင်ဆာများသည် "အများအားဖြင့်အမည်မှုန်" လျှပ်စစ်အချက်အလက်များကို ထုတ်လုပ်ပေးပါသည်။ ISP သည် ထိုအများအားဖြင့်အမည်မှုန်အဆင့်ကို ဖျက်ပေးခြင်းဖြင့် အများအားဖြင့်အမည်မှုန်ပစ်စယ်များသည် သုညဖြစ်ကြောင်း သေချာစေပါသည်။ ထို့ကြောင့် ပုံရောင်စုံ၏ ဒိုင်နမစ်ရေန်ဂ် (dynamic range) ကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။

၃။ အသံမှုန်မှုဖျက်ခြင်း

စင်ဆာသည် အလင်းနည်းသော အခြေအနေတွင် လျှပ်စစ်အများကြီး အမျှတမဲ့ အသံဖောက်ထုတ်မှုကို ဖန်တီးပေးပါသည်။ ISP သည် ရုပ်ပုံအသေးစိတ်အချက်အလက်များကို အသံဖောက်ထုတ်မှုများမှ ခွဲခြားရှာဖွေရန် ရှုပ်ထွေးသော အယူအဆများကို အသုံးပြုပြီး အသံဖောက်ထုတ်မှုကို လျှော့ချပေးပါသည်။ ဤသို့သော လျှော့ချမှုသည် ရုပ်ပုံ၏ သန့်စင်မှုကို သိသိသာသာ တိုးတက်စေနိုင်သော်လည်း အလွန်အမင်း လျှော့ချမှုသည် အသေးစိတ်အချက်အလက်များကိုလည်း ဖျက်သုတ်ပေးနိုင်ပါသည်။

၄။ ဒီမိုဇိုက်စင်

ဤသည်မှာ ISP ၏ အဓိကလုပ်ဆောင်ချက်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်ပါသည်။ ဒီမိုဇိုက်စင်အယူအဆသည် ပုံစံတစ်ခုချင်းစီ၏ အနီ၊ အစိမ်းနှင့် အပြာရောင်များကို အနီးကပ်တွင် ရှိသော ပုံစံများမှ အချက်အလက်များကို အတိမ်းအရောင်ဖောက်ထုတ်ပေးပြီး ထိုပုံစံ၏ RGB တန်ဖိုးအပြည့်အဝကို ခန့်မှန်းပေးပါသည်။ ဒီမိုဇိုက်စင်အယူအဆ၏ အရည်အသွေးသည် နောက်ဆုံးရုပ်ပုံ၏ အရောင်ပုံဖော်မှုနှင့် အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို တိုက်ရိုက်သိမ်းဆောင်ပါသည်။

၅။ အလိုအလျောက် အဖြူညှိခြင်း

အလင်အမျိုးမျိုး (ဥပမါ - နေရောင်ခြင်း၊ ဖလိုရက်စန်တ် အလင်၊ အလင်မှုန်မှုန်) သည် အရောင်အပူချိန်များ ကွဲပြားသည့် အလင်များကို ထုတ်လွှင့်ပေးပါသည်။ အလိုအလျောက် အဖြူညှိခြင်း လုပ်ဆောင်ချက်သည် ပုံရိပ်အတွင်းရှိ အရောင်ဖြန့်ဖြူးမှုကို ဆန်းစစ်ပြီး အဖြူရောင်အရာများသည် အလင်အမျိုးမျိုးအောက်တွင် အတိအကျ အဖြူရောင်အဖြစ် ပုံဖော်နိုင်ရန်အတွက် အနီ၊ အစိမ်းနှင့် အပြာရောင် ချannelsများ၏ အများအားကို အလိုအလျောက်ညှိပေးပါသည်။ ဤလှုပ်ရှားမှုရှိပြီး ရှုပ်ထွေးသည့် လုပ်ငန်းစဉ်သည် ISP ၏ အဓိက ရောင်းအားကောင်းသည့် အချက်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်ပါသည်။

၆။ အရောင်ပြင်ဆင်ခြင်း (CCM)

အဖြူညှိခြင်းပြီးနောက်တွင်ပါ ကင်မရာ၏ အရောင်ပြန်လည်ထုတ်လုပ်မှုသည် တိကျမှုမရှိသေးနိုင်ပါသည်။ ISP သည် အရောင်များကို ပိုမိုတိကျစွာ ပြင်ဆင်ရန်အတွက် အရောင်မက်ထရစ်ကို အသုံးပြုပြီး ကင်မရာစင်ဆာ၏ မူလအရောင်နေရာကို စံနှုန်းအရောင်နေရာ (ဥပမါ - sRGB) သို့ ပေါင်းစပ်ပေးပါသည်။ ထို့ဖြင့် ကွဲပားသည့် ကိရိယာများအကြား အရောင်များ တူညီမှုရှိစေရန် အာမခံပေးပါသည်။

၇။ ဂမ္မာပြင်ဆင်ခြင်း

ဂမ္မာပြင်ဆင်ခြင်းသည် လူ့မျက်စိ၏ မျက်မှန်မဟုတ်သည့် အများအားဖြင့် မျက်စိမှ မြင်ရသည့် အလင်အမျိုးမျိုးကို ကိုက်ညီစေရန်အတွက် ပုံရိပ်၏ အလင်အမျိုးမျိုးကို မျက်မှန်မဟုတ်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် အလင်ရော မှောင်ရော နေရာများသည် ပိုမိုသဘောကျဖွယ်ရာနှင့် နက်ရှိုင်းမှုရှိသည့် ပုံစံဖြင့် ပေါ်လွင်လာပါသည်။

၈။ အသိအမှတ်ပြုမှုနှင့် အနားများကို ပိုမိုထင်ရှားစေခြင်း

ISP သည် ပုံများတွင် အနားများကို ပိုမိုထင်ရှားစေပါသည်။ ထို့ကြောင့် ပုံများသည် ပိုမိုရှင်းလင်းပြီး ထက်မှုန်နေပါသည်။ သို့သော် အလွန်အမင့် ထက်မှုန်စေခြင်းဖြင့် သဘောတူမှုမရှိသော အနားများ (jagged artifacts) များ ပေါ်ပေါက်လာနိုင်သောကြောင့် အတိအကျ ထိန်းချုပ်မှု လိုအပ်ပါသည်။

ကွန်ပျူတာမြင်သူ (Computer Vision) ပေါ်တွင် ISP ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှု

အမိုက်ခ်ထ် (Embedded) မြင်သူအင်ဂျင်နီယာများအတွက် ISP သည် ပုံများကို အလှဆင်ရန်အတွက်သာမက ကွန်ပျူတာမြင်သူအလုပ်စဉ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုက်ရိုက်အကျိုးသက်ရောက်စေသော အဆင့်တိုင်းတွင် အရေးပါပါသည်။ ISP ၏ အခန်းကဏ္ဍကို လျော့စေခြင်းဖြင့် အရာဝတ္ထု ရှာဖွေခြင်းကဲ့သို့သော အသုံးချမှုများတွင် အရေးကြီးသော အားနည်းချက်များ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်ပါသည်။

ISP ၏ "အမှောင်ထုံး" အကျိုးသက်ရောက်မှု

များစွာသော အင်ဂျင်နီယာများသည် ISP ကို "အမှောင်ထုံး" အဖြစ် မှားယွင်းစွာ မြင်မိကြပါသည်။ ထို့အတွက် ပုံများကို "အလှတွေ့ရှိရသော" ပုံအဖြစ် ထုတ်လုပ်ရန် တာဝန်ရှိသည်ဟု ယူဆကြပါသည်။ သို့သော် ISP ၏ အချို့သော အသုံးချမှုများသည် မြင်သူအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သော်လည်း ကွန်ပျူတာမြင်သူအလုပ်စဉ်များကို အနှောင့်အရှက်ဖေးပေးနိုင်ပါသည်။

ဥပမာအားဖှင့် ISP ၏ အလွန်အမင့် အသုံးပြုသော အသံမှုန်မှုလျော့နည်းရေး (noise reduction) သည် ပုံများတွင် အသေးစိတ်အသွင်အပဲ့များနှင့် အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ဖျော့ဖျောင့်ပေးပါသည်။ ထိုအသေးစိတ်အချက်အလက်များသည် အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်းအလုပ်စဉ်များအတွက် အရေးကြီးပါသည်။

အလိုအလျောက် အဖြူရောင်ချိန်ညှိမှု (Auto White Balance) ၏ စိန်ခေါ်မှု

ကွန်ပျူတာမြင်သူစနစ် (computer vision) တွင် အလိုအလျောက်အဖြူညီမှု (auto white balance) မတည်မငဲ့ခြင်းသည် အဓိကပြဿနာတစ်ရပ်ဖြစ်သည်။ အလင်းအများအပြားပြောင်းလဲနေသည့်အခါ အလိုအလျောက်အဖြူညီမှုစနစ်သည် အရောင်အပူခါးမှုကို တိကျစွာညှိပေးနိုင်ခြင်းမရှိပါက ပုံရှုပ်ထွေးမှု (color cast) ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ထိုသို့သော ပုံရှုပ်ထွေးမှုကြောင့် လေ့ကျင့်ထားသည့် အရာဝတ္ထုရှာဖွေရေးမောဒယ်များသည် အမှန်တကယ်အသုံးပြုမှုများတွင် အကောင်အကျင်းမဖြစ်နိုင်တော့ပါ။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ပုံရှုပ်ထွေးမှုရှိသည့် အရာဝတ္ထုများကို မှန်ကန်စွာရှာဖွေနိုင်ခြင်းမရှိသောကြောင့်ဖြစ်သည်။

ဤပြဿနာကို ဖြေရှင်းရန်နည်းလမ်း

ကွန်ပျူတာမြင်သူစနစ် (computer vision) အလုပ်အကျင်းမှုများ၏ စိတ်ခေါ်မှုများကို သေချာစေရန်အတွက် အင်ဂျင်နီယာများသည် မြင်သူအသုံးပြုမှုများအတွက် အထူးရေးဆွဲထားသည့် ISP (image signal processor) ကို အသုံးပြုရန်လိုအပ်ပါသည်။ ထို ISP ၏ ပါရာမီတာများသည် ထိန်းချုပ်နိုင်ပြီး ညှိနိုင်ရမည်ဖြစ်ပါသည်။ ထိုသို့ဖြင့် အင်ဂျင်နီယာများသည် အသုံးပြုမှုအများအပြားအတွက် (ဥပမါ- နေပေါ်တွင် အလင်းအများအပြားရှိသည့်အခါ သို့မဟုတ် ညဘက်တွင် အလင်းနည်းသည့်အခါ) ပုံရှုပ်ပေးမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို အသေးစိတ်ညှိနိုင်ပါသည်။ ထို့အပြင် Bayer အချက်အလက်များကို ထုတ်လုပ်ပေးသည့် ကင်မရာမော်ဂျူလ်ကို ရွေးချယ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ထိုသို့ဖြင့် အင်ဂျင်နီယာများသည် နောက်ခံဆော့ဖ်ဝဲတွင် ISP ပုံရှုပ်ပေးမှုကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။ ထိုသို့ဖြင့် အများဆုံးသော လွတ်လပ်မှုနှင့် ထိန်းချုပ်မှုကို ရရှိနိုင်ပါသည်။

အကျဉ်းချုပ်

Bayer ပုံစံနှင့် ပုံရိပ်အချက်အလက်ဖြေရှင်းသည့် ပရိုဆက်ဆာ (ISP) တို့သည် ဒစ်ဂျစ်တယ် ပုံရိပ်ဖမ်းယူမှု စီးကွဲမှု၏ အခြေခံအုတ်မူများဖြစ်ပြီး အလင်းအချက်အလက်များကို အသုံးဝင်သည့် ပုံရိပ်အချက်အလက်များအဖြစ် ပေါင်းစပ်၍ ပေါင်းစပ်ပေးပါသည်။ ISP ၏ အဆင့်တိုင်းကို နားလည်ခြင်းနှင့် အောက်ခြေရှိ ကွန်ပျူတာများအတွက် မြင်သာသည့် အလုပ်များ (computer vision algorithms) ပေါ်တွင် တိုက်ရိုက်သက်ရောက်မှုကို သိရှိခြင်းသည် အားလုံးသော အသုံးချထားသည့် မြင်သာသည့် အင်ဂျင်နီယာများအတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ISP သည် ပုံရိပ်များ၏ အလှတွေကိုသာမက အရုပ်များကို ရှာဖွေခြင်းနှင့် ပုံရိပ်များကို အမှတ်အသားပေးခြင်းကဲ့သို့သော AI အသုံးချမှုများ၏ အောင်မှုကိုပါ ဆုံးဖြတ်ပေးပါသည်။

Muchvision သည် ISP အကောင်းဆုံးဖော်ဆောင်မှုအတွက် အကူအညီပေးပါသည်

သင့်ပရောဂျက်အတွက် ကင်မရာမော်ဒျူး ISP အကောင်းဆုံးဖော်ဆောင်မှုတွင် အခက်အခဲများကို ကြုံတွေ့နေပါသလား။ ယနေ့နေ့တွင် ကျွမ်းကျင်သည့် ကျွန်ုပ်တို့၏ အဖွဲ့သို့ ဆက်သွယ်ပါ၊ သင့်အသုံးချထားသည့် မြင်သာသည့် ပရောဂျက်အောင်မှုအတွက် ပုံရိပ်အချက်အလက်ဖြေရှင်းသည့် ပရိုဆက်ဆာ (ISP) ကို ရွေးချယ်ခြင်းနှင့် အကောင်းဆုံးဖော်ဆောင်မှုဝန်ဆောင်မှုများကို ပေးအပ်ပါမည်။