Comparative Visual Impact of Noise Reduction and Image Enhancement in Low Light

スマートフォンで撮影した写真が難しい照明環境でも美しく写ったり、防犯カメラが真っ暗な場所を明るく鮮明に映し出したりする光景は、私たちの日常でよく目にするものです。これを支えているのが「画像改善（Image Enhancement）」技術です。この技術は視覚情報を精密に処理し、より鮮明でリアルな映像を実現します。暗い写真を瞬時に補正することから、CCTV映像内の重要なディテールをくっきりと再現することまで、先進的な映像処理技術は映像の活用方法を進化させてきました。

Hanwha Visionの最新SoC「Wisenet 9（ワイズネット9）」は、こうした画像改善技術をさらに高度化し、映像セキュリティ市場に新たな基準を打ち立てました。特に、極端な低照度や強い逆光といった厳しい環境下において、セキュリティカメラの映像記録・処理の在り方を根本から変えています。その結果、妥協のない鮮明さと高い視認性、そして効率的なデータ処理を実現し、業界に大きな進化をもたらしました。

Wisenet 9の中核を成すのが、デュアルNPU（Neural Processing Unit）アーキテクチャです。2つのNPUは、それぞれ異なる役割を担いながら連携するAIの頭脳のように機能します。一方は画像改善を、もう一方は映像解析を担当し、システム全体の効率を最大化します。中でも特筆すべきなのが、従来方式とはまったく異なるアプローチで動作するAIベースのノイズ低減技術「AI Noise Reduction（AI-NR）」です。

従来のノイズ低減技術は、周囲のピクセルをぼかしたり、複数フレームの平均値を用いたりする方法が一般的でした。これらは一定の効果がある一方で、ディテールが失われやすく、細かな質感の消失や被写体の輪郭がぼやけるといった課題がありました。また、残ったノイズが後処理で強調され、画質が低下することもあります。

Wisenet 9のAI-NRは、こうした課題を克服します。単に映像をぼかすのではなく、AIが各センサー固有のノイズ特性を高精度に学習し、ノイズと本来の映像情報をピクセル単位で精密に識別します。これは、必要な部分だけを正確に除去し、重要なディテールをすべて残す外科手術のようなアプローチです。

このAIによる高精度なノイズ低減により、映像は驚くほどクリーンでありながら、ディテール、鮮明さ、正確な色再現をしっかりと維持します。さらに、不要なノイズデータが根本的に減少することで、ビットレートも最適化され、保存容量やネットワーク帯域の効率が大幅に向上します。

Wisenet 9は、極端な低照度環境でも高い鮮明度を実現すると同時に、運用効率まで高めるソリューションです。映像セキュリティ分野が抱えてきた課題を解決し、システム全体の性能と効率を新たなレベルへと引き上げています。

Hanwha VisionのWisenet 9が映像セキュリティの常識をどのように変えているのか、詳しく知りたい方は、ぜひ技術ホワイトペーパーをご覧ください。