每天太阳升起，也意味着地球的另一半迎来黑夜，一些交通事故、重大案件正是在黑暗环境下发生。目前的车载、安防、手机摄像头拍摄夜间环境，比起白天效果会打折扣。近日，深圳深知未来公司CEO张齐宁在接受深圳商报记者采访时表示，他们打造了专用于低照度环境下的图像增强深度神经网络EODNet，可将极弱光下拍摄的人眼不可见的图像，增强至白天一样的效果。“EOD取自英文End of Dark，意为‘黑夜终结者’。”张齐宁说。

将夜间图像亮度提升200倍

超级夜景模式 普通模式 图像增强效果

  为了在夜间看得更清晰，人们早已开始尝试。二战期间出现第一台夜视仪，利用红外光，看到的画面也都是红色。随着技术发展，在夜晚具备“彩色视觉”的设备越来越多。

  目前主要的三种方法是：第一，用于安防摄像头的低照度CMOS，通过增加感光颗粒面积，从而增加光子数量，但噪点也会同时增大；第二，用于军事的EMCCD，通过增大光电转换效率，将原本画面上的一个光子，转化为几十上百个光子，从而看得更清晰，但这种方法价格昂贵，难以大规模应用；第三，目前很多手机、相机采用的多帧HDR，但是只能用来拍静物。

张齐宁说，不同于以上方法，利用深度神经网络打造的“黑夜视觉”，可以同时做到提亮和降噪，“使用EOD模型后，在同样硬件下，可将夜间图像的亮度提升200倍，它同时也是目前降噪领域最好的算法。”

   简单来说，机器可以学习夜间模糊图像和清晰图像之间的关系，并生成一个模型，使得输入的模糊图像变为输出的清晰图像，“比如原本的图像只有一个光子，因此亮度不够。而神经网络可以通过学习，给这张照片加上100个光子。和EMCCD不同的是，由于加上的都是机器学习到的自然光线，因此失真度很小，”张齐宁说，“当然具体的机器学习过程还要复杂得多。”

   据悉，EOD模型是国内首个基于深度学习的单帧夜拍算法。

                                                              瞄准夜间千亿元市场

  张齐宁说，不同于图像识别，他们是一家图像增强公司，“我们主要瞄准三个领域：手机拍照，安防、车载、无人机摄像头和视觉芯片。”

  据相关数据，去年全球智能手机出货量为15亿台，而拍照能力更成为各家比拼的焦点。其中，夜拍模式自然不可忽视。张齐宁说，公司目前已经和两家手机厂商达成初步合作，为其样机提供算法试用，其中一家样机为明年年初将发布的最新款。由于搭载EODNet系统对手机硬件没有特殊要求，因此不会提升相应成本。