Інженери з університету Берна і університету штату Меріленд створили новий алгоритм відновлення пошкоджених і неякісних цифрових зображень. Методика використовує силу штучних нейронних мереж для виправлення кількох типів дефектів відразу, пише EurekAlert!.
Як зазначається, програма коригує різкість зображення, прибирає шум, а також виконує ряд інших завдань. Алгоритм навчили працювати з великими об'ємами фотографій високої якості. В результаті алгоритм навчився передбачати, як має виглядати вихідне зображення, на основі даних про текстуру, колір, світло і тінь.
«Традиційно, існували інструменти, які вирішували кожну проблему із зображенням окремо. Кожен з них використовував інтуїтивні припущення про те, як виглядає гарне зображення. Останнім часом, штучні нейронні мережі були застосовані для вирішення проблем із зображенням, але послідовно. Наш алгоритм йде на крок далі. Він може вирішувати широкий спектр проблем одночасно», - сказав автор нового алгоритму, Маттіас Цвікер з Бернського університету.
Програмісти запропонували використовувати систему глибокого навчання для відновлення різкості розмитого зображення і збільшення роздільної здатності. З'ясувалося, що алгоритм може визначати і усувати відхилення від ідеальних параметрів на завантажених знімках. Іншими словами, виправляючи, наприклад, зернистість зображення, він одночасно прибирає і інші дефекти. Щоравда, відтворювати складні елементи знімка алгоритм поки не вміє.
За словами розробників, система поки добре справляється з простими недоліками, наприклад розмитими краями об'єктів. Науковці представили свої висновки 5 грудня, на 31-й конференції по системах обробки інформації Neural в Лонг-Біч, штат Каліфорнія.