Группа исследователей из Массачусетского технологического университета (MIT) разработала способ восстановления утраченных данных на изображениях и деталей на видео.
Алгоритм назвали «моделью визуальной депроекции», он основан на сверточной нейронной сети, которая нацелена на распознавание образов. Сеть обучили на парах изображений низкого и высокого качества, чтобы она могла проверить свои ответы.
Когда модель используется для обработки некачественных изображений с размытыми элементами, она анализирует их, чтобы выяснить, что в видео могло вызвать размытие и какое изображение там могло быть.
Затем в нем синтезируются новые изображения, которые объединяют данные как из более четких, так и из нечетких частей видео. К примеру, алгоритм видит тротуар с пешеходами и может «домыслить», что размыт шагающий человек.
Во время тестов модель смогла воссоздать 24 видео — в одном из случае она даже детально восстановила размер и положение ног человека. Исследователи уверены, что эта технология поможет усовершенствовать медицинские устройства.
Они считают, что технологию можно использовать для восстановления медицинских изображений — например, рентгеновских снимков. Так сканирование может стать намного дешевле, что сделает его доступным даже для развивающихся стран.
Journal information