Новый алгоритм восстанавливает поврежденные цифровые изображения

Цифровые изображения играют важную роль в том, как люди передают информацию. Но цифровые изображения подвержены множеству недостатков, таких как размытость, зернистый шум, отсутствующие пиксели и цветокоррекция.

В университете штата Мэриленд разработали новый алгоритм, который включает искусственные нейронные сети, чтобы одновременно применять широкий спектр исправлений к поврежденным цифровым изображениям. Поскольку алгоритм может быть «обучен», чтобы понять, как идеал должен выглядеть неповрежденным, он способен исправлять несколько ошибок в одном изображении.

Исследовательская группа, в которую входили члены из Бернского университета в Швейцарии, проверила алгоритм, взяв высококачественные, неповрежденные изображения, намеренно вводив сильные деградации, а затем использовала алгоритм для исправления ущерба. Во многих случаях алгоритм превосходил методы конкурентов, почти возвращая изображения в исходное состояние.

Искусственные нейронные сети — это тип алгоритма искусственного интеллекта, основанного на структуре человеческого мозга. Он может собирать образцы поведения на основе входных данных, в процессе, который напоминает то, как человеческий мозг узнает новую информацию. Например, человеческий мозг может изучать новый язык посредством многократного воздействия слов и предложений в конкретных контекстах.

Исследователи представили свои выводы 5 декабря 2017 года на 31-й конференции по системам обработки нейронной информации в Лонг-Бич.

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:

ads