小米 11 Pro & Ultra 先发配用，官方网详细说明自研城市夜景优化算法 “夜枭”

IT大王 4 月 1 日消息 小米手机 11 Pro & Ultra 先发配用了小米手机研发的 “夜枭”优化算法，称为能完成更强的相片去噪实际效果，修复大量关键点，最后得到清楚光亮图象。

今日小米官方详解了这一 “夜枭”优化算法，称该优化算法可以产生噪音小、手执稳、颜色准三大优势，根据自主创新的深度神经网络 AI 优化算法，提升了弱光视觉效果極限，完成了在即便 伸手不见五指的自然环境下，仍然能拍出来清楚、光亮的图象。

IT大王掌握到，小米手机 11 Pro 与小米手机 11 Ultra 均配用骁龙处理器 888 CPU，将于明日宣布发售，很感兴趣的小伙伴们能够关心一下。

附官方网科谱全篇：

一个奇妙的优化算法：「夜枭」

有一些照相情景，你很有可能 99% 都碰不上：当自然环境光源光照强度在 0.1Lux 下列时，人的眼睛基本上难以见物，乃至锁匙掉在路面上面无法寻找，这时候拍出来的相片会彻底没法应用。但大家为了更好地这 1% 的極限拍攝情景，自主研发了一个奇妙的优化算法：「夜枭」。

极弱光自然环境下拍攝时，传统相机和手机上会碰到什么难题？

难点一、自然环境色度低、噪音大，目前深度神经网络技术性难以采集数据，难以合理减噪。

难点二、应用传统式优化算法开展好几张局部变量，只有减轻噪音和偏色的危害，难以对已丧失的图象信息内容开展修复。

难点三、选用长曝光方法，根据提高快门速度来提高图象品质，客户手执拍攝非常容易糊成一片。

难点四、传统式调亮优化算法会大幅度提高去噪音难度系数，另外还会继续危害自动白平衡造成 校准色调丧失精确性。

对于之上难题，小米手机 11 Pro & Ultra 先发自研「夜枭」优化算法，根据获得持续 8 张曝出恰当的 EV0 相片，融合自研图象测光优化算法、图像配准结合优化算法、图象复建优化算法、图象颜色纠正优化算法，完成更强的去噪实际效果，修复大量关键点，最后得到清楚光亮图象。

深度神经网络技术性较大 难题取决于训炼数据信息的得到。考虑到极弱光情景自然环境色度低、噪音大，非常大水平上扩大了数据收集的难度系数。

噪音小

界面纯粹的不象夜景照片

小米手机「夜枭」优化算法自主研发了极弱光情景下的噪音校准系统软件，充足掌握极弱光情景噪音的遍布和形状，进而填补很多仿真模拟噪音数据信息，提高了训炼数据信息的丰富度，使去噪全过程更具备目的性；另外「夜枭」优化算法自主研发了极弱光情景数据收集系统软件，应用多种多样真正照相机开展数据收集，填补真正照相机数据信息来获得更强去噪实际效果。

手执稳

做到三脚架长曝光 30 秒平稳实际效果

极弱光情景的较大 特性便是噪音大，最先较大 难题取决于怎样合理在除去图象噪音的另外，修复出大量的图象关键点。现阶段，即便 应用多帧图象累加去噪的方法，也会存有图象边沿信息内容遗失和一部分內容失帧。而神经元网络能够在开展图像去噪提升，根据深度神经网络的方法，即便 发生部分信息内容残缺不全的状况，也可以修复出丰富多彩关键点的高品质部分图象。「夜枭」优化算法中的 AI 去噪优化算法，融合多帧 EV0 RAW 域图片，开展图象两端对齐，减少拍攝手颤的危害；还可完成灵活运用图内信息内容和图间信息内容相互之间填补，进而得到更强的去噪实际效果，修复更为丰富多彩的关键点信息内容。

颜色准

AI 测光和色调纠正控制模块处理颜色失帧难题

色度的提高和颜色的复原也是极弱光情景的另一大难点。开展过大的图象调亮会造成 去噪难度系数提高，另外很多噪音会造成 传统式的自动白平衡全过程没法得到精确重要网络交换机，造成 纠正色调失准。「夜枭」优化算法中还包括 AI 测光和色调纠正控制模块，可依据情景信息内容、感应器信息内容综合性测算出所必须的曝出主要参数、帧率及其色调信息内容，依据不一样的自然环境色度和情景內容，完成不一样水平的色度提高和颜色复原全过程，衡量了调亮和去噪的危害水平，合理解决了色调失帧难题，提高了夜枭优化算法的自然环境自适应力。

「夜枭」优化算法根据自主创新的深度神经网络 AI 优化算法，提升了弱光视觉效果極限，完成了在即便 伸手不见五指的自然环境下，仍然能拍出来清楚、光亮的图象。

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