AI 기반 영상 선명도 향상

영상 모니터링은 다양한 환경의 조명 조건에서 이루어집니다. 역광이 심한 출입구에서는 얼굴이 쉽게 날아가고, 어두운 복도에서는 움직임이 제대로 드러나지 않으며, 기존의 노이즈 감소 기능은 디테일을 떨어뜨리거나 잔상을 남길 수 있습니다. 또한 과도한 WDR 조정은 영상 대비를 부자연스럽게 만들어 세부 정보가 누락되거나 분석 정확도가 저하되어 활용하기 어려운 영상이 저장되는 문제로 이어집니다.

전통적인 노이즈 감소는 디테일 손실이나 잔상을 만들기 쉽습니다. 하지만 한화비전의 AI-NR은 각 이미지 센서의 노이즈 특성을 학습한 모델을 활용해 픽셀 단위로 실제 영상 정보와 노이즈를 구분합니다. 즉, 단순히 화면을 부드럽게 만드는 것이 아니라 텍스처·엣지·색감을 유지하면서 노이즈만 정교하게 제거합니다. 결과적으로 영상은 더 선명해지고, 불필요한 노이즈 데이터가 줄어 비트레이트·저장 효율도 개선됩니다.

기존 시스템이 주로 고속 셔터 조절을 통해 모션 블러를 줄이는 방식에 의존했다면, AI 기반 Prefer Shutter 기술은 최신 AI로 객체의 형태와 움직임을 분석하여 셔터 속도를 자동으로 최적화합니다. 이를 통해 노이즈를 효과적으로 줄이면서도 모션 블러를 최소화합니다. 움직임이 거의 없는 장면에서는 셔터 속도를 낮춰 노이즈를 줄이고 밝고 선명한 영상을 확보하며, 반대로 움직임이 크게 검지되는 상황에서는 셔터 속도를 높여 블러를 줄이고 더욱 또렷한 영상을 제공합니다.