Восстановление изображения с помощью искусственного интеллекта
-
Основы восстановления изображений
- Восстановление изображений включает в себя оценку исходного изображения из поврежденного или зашумленного.
- Искажения изображения могут включать размытость, шум и неправильную фокусировку камеры.
-
Отличие восстановления от улучшения
- Улучшение изображения подчеркивает особенности для улучшения восприятия, но не обязательно для научных данных.
- Методы улучшения изображения не используют априорную модель процесса создания изображения.
-
Методы восстановления
- Восстановление изображений включает уменьшение шума и восстановление разрешения.
- Методы обработки изображений могут быть пространственными или частотными.
- Деконволюция является простым и распространенным методом восстановления в частотной области.
-
Использование и типы корректировок ИИ
- Геометрическая коррекция, радиометрическая коррекция и устранение шума являются типами корректировок ИИ.
- Восстановление изображений направлено на приближение к первоначальному состоянию изображения.
-
Методы и алгоритмы
- Пространственные методы работают с пикселями изображения, включая медианную фильтрацию и Винер-фильтрацию.
- Частотные методы включают преобразование Фурье и обратную фильтрацию, а также ограниченную фильтрацию методом наименьших квадратов и гомоморфную фильтрацию.
-
Приложения
- Восстановление изображений используется в судебной медицине, медицинской визуализации, фотографии и сохранении архивов.
-
Проблемы и перспективы
- Остаются проблемы в обработке сложных повреждений и поиске баланса между качеством и временем вычислений.
- Будущее восстановления изображений связано с глубоким обучением и искусственным интеллектом, включая сверточные нейронные сети и генеративные состязательные сети.
-
Рекомендации
- Статья является заглушкой и приглашает к расширению.