Четверг, 28 марта, 2024

desktop v4.2.1

Root NationНовостиНовости ITНовый алгоритм позволяет вернуть чёткость даже самому испорченному снимку

Новый алгоритм позволяет вернуть чёткость даже самому испорченному снимку

-

Размытые фотографии, на которых непонятно что изображено – частая проблема, особенно если съёмка ведётся в тёмное время суток. Современная техника может качественно фотографировать даже в плохих условиях, но что делать, если снимок уже есть, но его нужно улучшить? Ответ на это нашли учёные.

- Advertisement -

Разработка вернёт качество любой фотографии

Новый алгоритм позволяет вернуть чёткость даже самому испорченному снимку

Разработка велась в университете Мэриленда. Чёткие цифровые снимки очень важны не только когда один момент нужно запомнить навсегда, но в сфере медицины. И учёные создали-таки алгоритм, который использует нейронные сети для того, чтобы понять, как снимок должен был выглядеть в идеале.

Успех был достигнут после того, как алгоритму «скормили» тысячи качественных картинок для того, чтобы обучить систему тому, как выглядит «правильная» фотография. Это – ключевой элемент разработки, считает Маттиас Цвикер, ответственный за разработку.

- Advertisement -

После того, как система изучила тысячи картинок, ей дали поработать над искусственно испорченными снимками, на которые были нанесены множественные дефекты. Почти всегда алгоритм привёл изображение к исходному состоянию.

Это не первая подобная разработка, но все предыдущие инструменты по-отдельности решили только одну проблему, то есть один алгоритм отвечал за размытость, другой – за цветокоррекцию, и так далее.

На данный момент алгоритм способен чинить лёгкие картинки. К таким картинкам относятся, например, изображения с чёткими геометрическими фигурами и прямыми линиями. В будущем планируется развить технологию для того, чтобы распознавать более сложные объекты вроде волос и воды.

Источник: Eurekalert

- Advertisement -
Подписаться
Уведомить о
guest

0 Comments
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии
Другие статьи
Подписаться на обновления

Новые комментарии

Популярно сейчас
0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x