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新算法一步修复损坏的数字图像

发布时间:2019-05-27 01:22 来源:未知 编辑:admin

  从手机摄像头快照到救生医疗扫描,数字图像在人类传递信息的方式中发挥着重要作用。但是数字图像受到一系列不完美的影响,例如模糊,颗粒噪声,像素缺失和颜色损坏。

  由马里兰大学计算机科学家领导的一个小组设计了一种新算法,该算法结合了人工神经网络,同时对损坏的数字图像应用各种修复。因为算法可以“训练”以识别理想的,未损坏的图像应该是什么样的,所以它能够解决单个图像中的多个缺陷。

  包括瑞士伯尔尼大学成员在内的研究团队通过拍摄高质量,无损图像,故意引入严重退化,然后使用算法修复损伤来测试他们的算法。在许多情况下,该算法优于竞争对手的技术,几乎将图像恢复到原始状态。

  “传统上,有一些工具可以分别用图像来解决每个问题。每一个都使用直观的假设来表示良好的图像,但这些假设必须手工编码到算法中,”Reginald的Matthias Zwicker说。 Allan Hahne赋予UMD计算机科学E-Nnovate教授以及研究报告的高级作者。“最近,人工神经网络已被应用于逐个解决问题。但我们的算法更进一步 - 它可以同时解决各种各样的问题。”

  人工神经网络是一种受人类大脑结构启发的人工智能算法。他们可以根据输入数据组合行为模式,其过程类似于人类大脑学习新信息的方式。例如,人类大脑可以通过在特定环境中反复接触单词和句子来学习新语言。

  Zwicker和他的同事们可以通过将其暴露于大量数据库来“训练”他们的算法,这些数据库广泛用于人工神经网络的研究。因为该算法可以接收大量数据并推断定义图像的复杂参数 - 包括纹理,颜色,光线,阴影和边缘的变化 - 它能够预测理想的,未损坏的图像应该是什么样子。然后,它可以识别并修复新图像中这些理想参数的偏差。

  “这是关键因素。算法需要能够识别出没有降级的好图像。但是对于已经降级的图像,我们无法知道它会是什么样子,”Zwicker说,他也预约了在马里兰大学高级计算机研究所(UMIACS)。“因此,我们首先在高质量图像数据库上训练算法。然后我们可以给它任何图像,算法将修改不完美。”

  Zwicker指出,其他几个研究小组正在沿着同样的方向努力,并设计出能够取得类似结果的算法。许多研究小组注意到,如果他们的算法的任务是仅从图像中去除噪声(或颗粒度),该算法也会自动解决许多其他缺陷。但Zwicker的小组提出了对这种效应的新理论解释,这导致了一种非常简单有效的算法。

  “当你有一个嘈杂的图像时,它会在所有可能的维度上随机移动或抖动远离高质量图像。其他降级,例如模糊,仅在一个维度的子集中偏离理想,”Zwicker解释说。“我们的工作揭示了固定噪声如何使所有尺寸重新排列,使我们能够同时解决几种类型的其他降级,例如模糊。”

  Zwicker还表示,新算法虽然功能强大,但仍有改进的余地。目前,该算法很好地用于在图像中修复易于识别的“低级”结构,例如锐边。研究人员希望推动该算法识别和修复“高级”特征,包括复杂的纹理,如头发和水。

  “为了识别高级特征,算法需要上下文来理解图像中的内容。例如,如果图像中有一个面部,则顶部附近的像素很可能是头发,”Zwicker说。“这就像组装一个拼图游戏。如果你只是看一块,那么很难将图像的那一部分放在上下文中。但是一旦你找到了这个部分所属的地方,它就会更容易识别像素所代表的东西。它是很明显,这种方法可以进一步推动。“

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