14 декабря 2017, четверг

Американские ученые создали революционный алгоритм исправления плохих фотографий

комментировать
Пример работы алгоритма
Фото: Kodak Lossless True Color Image Suite

Пример работы алгоритма

Инженеры из университета Берна и университета штата Мэриленд создали новый алгоритм восстановления поврежденных цифровых изображений.

Методика использует силу искусственных нейронных сетей для исправления нескольких типов дефектов сразу, пишет EurekAlert!

Программа корректирует резкость изображения, убирает шум, а также выполняет ряд других задач. Создатели алгоритма обучили его на большом наборе фотографий высокого качества. В результате алгоритм научился предсказывать, как должно выглядеть исходное изображение, на основе данных о текстуре, цвете, свете и границах.

"Традиционно, существовали инструменты, которые решали каждую проблему с изображением в отдельности. Каждый из них использовал интуитивные предположения о том, как выглядит хорошее изображение. В последнее время, искусственные нейронные сети были применены для решения проблем с изображением, но последовательно. Наш алгоритм идет на шаг дальше. Он может решать широкий спектр проблем одновременно", - сказал автор нового алгоритма, Маттиас Цвикер из Бернского университета.

Программисты предложили использовать байесовскую систему глубокого обучения для восстановления резкости размытого изображения, увеличения разрешения и демозаики. Выяснилось, что алгоритм может определять и устранять отклонения от идеальных параметров на загруженных снимках. Иными словами, исправляя, например, зернистость изображения, он одновременно убирает и другие дефекты. Правда, воссоздавать сложные элементы снимка алгоритм пока не умеет.

"Чтобы распознавать черты высокого уровня, алгоритму нужен контекст. Например, если на снимке показано лицо, то вероятнее всего, пиксели сверху — это волосы. Это похоже на решение головоломки. Как только вы определите, где находится этот кусок, сразу станет понятно, что представляют собой пиксели", — подчеркнул Цвикер.

По словам разработчиков, система пока хорошо справляется с простыми недостатками, например размытыми краями объектов. Исследователи представили свои выводы 5 декабря 2017 года, на 31-й конференции по системам обработки информации Neural в Лонг-Бич, штат Калифорния.

Ранее НВ сообщало, что специалисты из Эдинбургского университета разработали технологию анимации персонажей на основе нейронной сети. Технология под названием Phase-Functioned Neural Network автоматически генерирует движения, в которых персонаж адаптируется к различным условиям, таким как бег по пересеченной местности, прыжки через препятствия, приседания и другие.


Комментарии

1000

Правила комментирования
Показать больше комментариев

Последние новости

ТОП-3 блога

Фото

ВИДЕО

Читайте на НВ style

Инновации ТОП-10

Погода
Погода в Киеве

влажность:

давление:

ветер: