Azərbaycanca AzərbaycancaБеларускі БеларускіDansk DanskDeutsch DeutschEspañola EspañolaFrançais FrançaisIndonesia IndonesiaItaliana Italiana日本語 日本語Қазақ ҚазақLietuvos LietuvosNederlands NederlandsPortuguês PortuguêsРусский Русскийසිංහල සිංහලแบบไทย แบบไทยTürkçe TürkçeУкраїнська Українська中國人 中國人United State United StateAfrikaans Afrikaans
Підтримка
www.wikidata.uk-ua.nina.az

Відновлення зображення це операція з оцінювання степені пошкодженості зображення аналізу та відновлення його оригінальни

Відновлення зображень за допомогою штучного інтелекту

Відновлення зображень за допомогою штучного інтелекту

Відновлення зображення — це операція з оцінювання степені пошкодженості зображення, аналізу та відновлення його оригінальних деталей.Фотографії можуть мати багато видів пошкоджень, наприклад, розмиття під час руху, шум і неправильний фокус камери. Відновлення зображення виконується шляхом зворотного процесу, який призвело до розмиття зображення. Це виконується шляхом створення зображення точкового джерела та використання зображення точкового джерела, яке називається функцією розповсюдження точки (PSF), щоб відновити інформацію про зображення, втрачену в процесі розмиття.

image
Відновлення та розфарбовування цифрових фотографій за допомогою штучного інтелекту

Реставрація зображення відрізняється від покращення зображення тим, що останнє призначене для підкреслення деталей оригінального зображення, та збільшення його візуально привабливості для спостерігача, але не обов’язково для створення реалістичних даних з наукової точки зору. Техніки покращення зображення (наприклад, розмежування контрасту або зменшення розмиття за допомогою процедури найближчого сусіда), надані пакетами обробки зображень, не використовують апріорну модель процесу, який створив зображення.

Наслідком покращення зображення часто є ефективне прибирання або зменшення рівня шуму в наслідок пожертви певним відсотком роздільною здатністю, але це неприйнятно для багатьох програм. У флуоресцентному мікроскопі роздільна здатність у Z-напрямку є поганою. Для відновлення об’єкта необхідно застосувати більш просунуті методи обробки зображень.

Основні випадки використання

Головною ціллю методів відновлення зображення є зменшення шуму та відновлення втрати роздільної здатності зображення. Обробка зображень виконується або в області зображення, або в частотній області. Найпростішою та традиційною технікою відновлення зображення є деконволюція, яка виконується в частотній області після обчислення перетворення Фур’є як зображення, так і PSF, і скасовує втрату роздільної здатності, спричинену факторами розмиття. В наш час реставрація зображень виконується за допомогою цифрових інструментів і програмного забезпечення. Вони використовуються для того, щоб виправити будь-який тип пошкоджень зображень і покращити загальну якість і чіткість деталей.

Види корекцій ШІ

  1. Геометрична корекція
  2. Радіометрична корекція
  3. Усунення шуму

Способи відновлення зображення спрямовані на те, щоб усунути наслідки деградації та відновити зображення якомога ближче до його оригінального або бажаного стану. Процес передбачає аналіз зображення та застосування алгоритмів і фільтрів для усунення або зменшення наслідків пошкоджень. Фінальною метою є покращення візуальної якості світлини, покращення інтерпретації та відновлення відповідної інформації із зображення.

Реставрацію фотографій можна розділити на дві основні категорії: методи просторової області та методи частотної області. Методи просторової області працюють безпосередньо з пікселями зображення, тоді як методи частотної області перетворюють зображення в частотну область за допомогою таких методів, як перетворення Фур’є, де виконуються операції відновлення. Обидві техніки мають свої переваги та недоліки, та підходять для відновлення різних типів пошкоджених зображень.

Методики та алгоритми

Методи просторової області

Методи просторової області в основному працюють зі значеннями пікселів зображення. Деякі поширені методи в цьому домені включають:

Медіанна фільтрація

Ця техніка замінює кожне піксельне значення середнім значенням у його локальній околиці, ефективно зменшуючи силу імпульсного шуму.

Фільтрація Вінера

Ґрунтуючись на статистичних моделях, фільтр Вінера мінімізує середньоквадратичну похибку між вихідним і відфільтрованим зображеннями. Це особливо корисно для зменшення шуму та покращення розмитих зображень.

Повна варіаційна регуляризація

Ця техніка мінімізує загальну варіацію зображення, зберігаючи важливі деталі зображення. Вона ефективно прибирає шум, водночас зберігаючи краї зображення.

Методи частотної області

Методи частотної області передбачають перетворення зображення з просторової області в частотну, як правило, за допомогою перетворення Фур’є. Деякі розповсюджені методи в даному домені включають:

Зворотна фільтрація

Ця техніка спрямована на відновлення вихідного зображення шляхом оцінки зворотної функції деградації. Проте, вона є дуже чутливою до шуму і може посилювати шум у процесі реставрації.

Обмежена фільтрація найменших квадратів

Використовуючи обмеження для вирішення, даний метод зменшує рівень шуму і відновлює зображення, зберігаючи важливі деталі зображення.

Гомоморфна фільтрація

Він використовується для покращення зображень, які постраждали від адитивного та . За допомогою даної техніки окремо обробляють низькочастотні та високочастотні компоненти зображення для покращення видимості.

Використання

Судово-медична експертиза

Медична візуалізація

Відновлення фотографій має критичне значення в медичній візуалізації для покращення якості діагностики. Ця технологія допомагає зменшити шум, підвищити контрастність і покращити роздільну здатність зображення для таких методів, як рентген, МРТ, КТ та ультразвук.

Фотографія

Методи відновлення фотографій зазвичай використовуються при роботі з цифровими зображеннями для виправлення недоліків, спричинених такими факторами, як розмиття під час руху, аберації об’єктива та шум датчика. Їх також можна використовувати для відновлення старих і пошкоджених фотографій.

Архівне збереження

Реставрація зображень відіграє важливу роль у збереженні історичних документів, творів мистецтва та старих фотографій. Зменшенню шуму, корекція вицвілих деталей і видаленню артефактів допомагає врятувати та передати цінний візуальний вміст майбутнім поколінням.

Виклики та майбутні напрямки

Не дивлячись на значний прогрес у сфері відновленні фотографій, в ній все ще залишається декілька проблем. Деякі з ключових проблем містять обробку складних деградацій, роботу з обмеженою інформацією та вирішення компромісу між якістю відновлення та часом обчислення.

Майбутнє відновлення зображень, швидше за все, буде залежати від розвитку глибокого навчання та штучного інтелекту. Згорткові нейронні мережі (CNN) показали багатообіцяючі результати в різних задачах з відновлення зображень, включно з шумоприглушенням, надроздільною здатністю і домальовування. Використання генеративних суперницьких мереж (GAN) також привернуло увагу для реалістичного відновлення зображення.

Окрім цього, очікується, що виринаючі технології, такі як обчислювана фотографія та мультисенсорна візуалізація, забезпечать нові можливості для досліджень і застосувань відновлення зображень.

Дивитись також

Примітки

  1. Image Restoration
  2. What is Old Photo Restoration and How Does it Work? - Rememorie (амер.). 21 грудня 2022. Процитовано 25 травня 2023.
  3. Digital Signal Processing | Journal | ScienceDirect.com by Elsevier. www.sciencedirect.com (en-us) . Процитовано 25 травня 2023.

Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри, мобільний, телефон, android, ios, apple, мобільний телефон, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Інтернет

Vidnovlennya zobrazhennya ce operaciya z ocinyuvannya stepeni poshkodzhenosti zobrazhennya analizu ta vidnovlennya jogo originalnih detalej Fotografiyi mozhut mati bagato vidiv poshkodzhen napriklad rozmittya pid chas ruhu shum i nepravilnij fokus kameri Vidnovlennya zobrazhennya vikonuyetsya shlyahom zvorotnogo procesu yakij prizvelo do rozmittya zobrazhennya Ce vikonuyetsya shlyahom stvorennya zobrazhennya tochkovogo dzherela ta vikoristannya zobrazhennya tochkovogo dzherela yake nazivayetsya funkciyeyu rozpovsyudzhennya tochki PSF shob vidnoviti informaciyu pro zobrazhennya vtrachenu v procesi rozmittya Vidnovlennya ta rozfarbovuvannya cifrovih fotografij za dopomogoyu shtuchnogo intelektu Restavraciya zobrazhennya vidriznyayetsya vid pokrashennya zobrazhennya tim sho ostannye priznachene dlya pidkreslennya detalej originalnogo zobrazhennya ta zbilshennya jogo vizualno privablivosti dlya sposterigacha ale ne obov yazkovo dlya stvorennya realistichnih danih z naukovoyi tochki zoru Tehniki pokrashennya zobrazhennya napriklad rozmezhuvannya kontrastu abo zmenshennya rozmittya za dopomogoyu proceduri najblizhchogo susida nadani paketami obrobki zobrazhen ne vikoristovuyut apriornu model procesu yakij stvoriv zobrazhennya Naslidkom pokrashennya zobrazhennya chasto ye efektivne pribirannya abo zmenshennya rivnya shumu v naslidok pozhertvi pevnim vidsotkom rozdilnoyu zdatnistyu ale ce neprijnyatno dlya bagatoh program U fluorescentnomu mikroskopi rozdilna zdatnist u Z napryamku ye poganoyu Dlya vidnovlennya ob yekta neobhidno zastosuvati bilsh prosunuti metodi obrobki zobrazhen Osnovni vipadki vikoristannyaGolovnoyu cillyu metodiv vidnovlennya zobrazhennya ye zmenshennya shumu ta vidnovlennya vtrati rozdilnoyi zdatnosti zobrazhennya Obrobka zobrazhen vikonuyetsya abo v oblasti zobrazhennya abo v chastotnij oblasti Najprostishoyu ta tradicijnoyu tehnikoyu vidnovlennya zobrazhennya ye dekonvolyuciya yaka vikonuyetsya v chastotnij oblasti pislya obchislennya peretvorennya Fur ye yak zobrazhennya tak i PSF i skasovuye vtratu rozdilnoyi zdatnosti sprichinenu faktorami rozmittya V nash chas restavraciya zobrazhen vikonuyetsya za dopomogoyu cifrovih instrumentiv i programnogo zabezpechennya Voni vikoristovuyutsya dlya togo shob vipraviti bud yakij tip poshkodzhen zobrazhen i pokrashiti zagalnu yakist i chitkist detalej Vidi korekcij ShI Geometrichna korekciya Radiometrichna korekciya Usunennya shumu Sposobi vidnovlennya zobrazhennya spryamovani na te shob usunuti naslidki degradaciyi ta vidnoviti zobrazhennya yakomoga blizhche do jogo originalnogo abo bazhanogo stanu Proces peredbachaye analiz zobrazhennya ta zastosuvannya algoritmiv i filtriv dlya usunennya abo zmenshennya naslidkiv poshkodzhen Finalnoyu metoyu ye pokrashennya vizualnoyi yakosti svitlini pokrashennya interpretaciyi ta vidnovlennya vidpovidnoyi informaciyi iz zobrazhennya Restavraciyu fotografij mozhna rozdiliti na dvi osnovni kategoriyi metodi prostorovoyi oblasti ta metodi chastotnoyi oblasti Metodi prostorovoyi oblasti pracyuyut bezposeredno z pikselyami zobrazhennya todi yak metodi chastotnoyi oblasti peretvoryuyut zobrazhennya v chastotnu oblast za dopomogoyu takih metodiv yak peretvorennya Fur ye de vikonuyutsya operaciyi vidnovlennya Obidvi tehniki mayut svoyi perevagi ta nedoliki ta pidhodyat dlya vidnovlennya riznih tipiv poshkodzhenih zobrazhen Metodiki ta algoritmiMetodi prostorovoyi oblasti Metodi prostorovoyi oblasti v osnovnomu pracyuyut zi znachennyami pikseliv zobrazhennya Deyaki poshireni metodi v comu domeni vklyuchayut Medianna filtraciya Cya tehnika zaminyuye kozhne pikselne znachennya serednim znachennyam u jogo lokalnij okolici efektivno zmenshuyuchi silu impulsnogo shumu Filtraciya Vinera Gruntuyuchis na statistichnih modelyah filtr Vinera minimizuye serednokvadratichnu pohibku mizh vihidnim i vidfiltrovanim zobrazhennyami Ce osoblivo korisno dlya zmenshennya shumu ta pokrashennya rozmitih zobrazhen Povna variacijna regulyarizaciya Cya tehnika minimizuye zagalnu variaciyu zobrazhennya zberigayuchi vazhlivi detali zobrazhennya Vona efektivno pribiraye shum vodnochas zberigayuchi krayi zobrazhennya Metodi chastotnoyi oblastiMetodi chastotnoyi oblasti peredbachayut peretvorennya zobrazhennya z prostorovoyi oblasti v chastotnu yak pravilo za dopomogoyu peretvorennya Fur ye Deyaki rozpovsyudzheni metodi v danomu domeni vklyuchayut Zvorotna filtraciya Cya tehnika spryamovana na vidnovlennya vihidnogo zobrazhennya shlyahom ocinki zvorotnoyi funkciyi degradaciyi Prote vona ye duzhe chutlivoyu do shumu i mozhe posilyuvati shum u procesi restavraciyi Obmezhena filtraciya najmenshih kvadrativ Vikoristovuyuchi obmezhennya dlya virishennya danij metod zmenshuye riven shumu i vidnovlyuye zobrazhennya zberigayuchi vazhlivi detali zobrazhennya Gomomorfna filtraciya Vin vikoristovuyetsya dlya pokrashennya zobrazhen yaki postrazhdali vid aditivnogo ta Za dopomogoyu danoyi tehniki okremo obroblyayut nizkochastotni ta visokochastotni komponenti zobrazhennya dlya pokrashennya vidimosti VikoristannyaSudovo medichna ekspertiza Medichna vizualizaciya Vidnovlennya fotografij maye kritichne znachennya v medichnij vizualizaciyi dlya pokrashennya yakosti diagnostiki Cya tehnologiya dopomagaye zmenshiti shum pidvishiti kontrastnist i pokrashiti rozdilnu zdatnist zobrazhennya dlya takih metodiv yak rentgen MRT KT ta ultrazvuk Fotografiya Metodi vidnovlennya fotografij zazvichaj vikoristovuyutsya pri roboti z cifrovimi zobrazhennyami dlya vipravlennya nedolikiv sprichinenih takimi faktorami yak rozmittya pid chas ruhu aberaciyi ob yektiva ta shum datchika Yih takozh mozhna vikoristovuvati dlya vidnovlennya starih i poshkodzhenih fotografij Arhivne zberezhennya Restavraciya zobrazhen vidigraye vazhlivu rol u zberezhenni istorichnih dokumentiv tvoriv mistectva ta starih fotografij Zmenshennyu shumu korekciya vicvilih detalej i vidalennyu artefaktiv dopomagaye vryatuvati ta peredati cinnij vizualnij vmist majbutnim pokolinnyam Vikliki ta majbutni napryamkiNe divlyachis na znachnij progres u sferi vidnovlenni fotografij v nij vse she zalishayetsya dekilka problem Deyaki z klyuchovih problem mistyat obrobku skladnih degradacij robotu z obmezhenoyu informaciyeyu ta virishennya kompromisu mizh yakistyu vidnovlennya ta chasom obchislennya Majbutnye vidnovlennya zobrazhen shvidshe za vse bude zalezhati vid rozvitku glibokogo navchannya ta shtuchnogo intelektu Zgortkovi nejronni merezhi CNN pokazali bagatoobicyayuchi rezultati v riznih zadachah z vidnovlennya zobrazhen vklyuchno z shumopriglushennyam nadrozdilnoyu zdatnistyu i domalovuvannya Vikoristannya generativnih supernickih merezh GAN takozh privernulo uvagu dlya realistichnogo vidnovlennya zobrazhennya Okrim cogo ochikuyetsya sho virinayuchi tehnologiyi taki yak obchislyuvana fotografiya ta multisensorna vizualizaciya zabezpechat novi mozhlivosti dlya doslidzhen i zastosuvan vidnovlennya zobrazhen Divitis takozhCifrova obrobka zobrazhen Komp yuternij zir Zmenshennya shumu Usunennya shumiv zobrazhennyaPrimitkiImage Restoration What is Old Photo Restoration and How Does it Work Rememorie amer 21 grudnya 2022 Procitovano 25 travnya 2023 Digital Signal Processing Journal ScienceDirect com by Elsevier www sciencedirect com en us Procitovano 25 travnya 2023

Дата публікації:
Топ