Восстановление изображения с помощью искусственного интеллекта

цифровых фотографий Реставрация и раскрашивание с помощью искусственного интеллекта

Восстановление изображения — это операция получения поврежденного/зашумленного изображения и оценки чистого исходного изображения. Повреждения могут проявляться во многих формах, таких как размытие изображения при движении , шум и неправильная фокусировка камеры. Восстановление изображения выполняется путем обращения процесса, который размыл изображение, и это выполняется путем визуализации точечного источника и использования изображения точечного источника, которое называется функцией распространения точки (PSF), для восстановления информации об изображении, потерянной в процессе размытия.

Восстановление изображения отличается от улучшения изображения тем, что последнее предназначено для подчеркивания особенностей изображения, которые делают изображение более приятным для наблюдателя, но не обязательно для получения реалистичных данных с научной точки зрения. Методы улучшения изображения (например, растяжение контраста или устранение размытия с помощью процедуры ближайшего соседа), предоставляемые пакетами обработки изображений, не используют априорную модель процесса, в результате которого было создано изображение.

При улучшении изображения шум можно эффективно удалить, пожертвовав некоторым разрешением, но во многих приложениях это неприемлемо. В флуоресцентном микроскопе разрешение по оси Z и так плохое. Для восстановления объекта необходимо применять более совершенные методы обработки изображений.

Основные варианты использования

Целью методов восстановления изображений является уменьшение шума и восстановление потери разрешения. Методы обработки изображений выполняются либо в области изображения, либо в частотной области. Самый простой и традиционный метод восстановления изображения — это деконволюция , которая выполняется в частотной области после вычисления преобразования Фурье как изображения, так и PSF и устранения потери разрешения, вызванной факторами размытия. В настоящее время восстановление фотографий осуществляется с использованием цифровых инструментов и программного обеспечения, позволяющих исправить любые повреждения изображений и улучшить общее качество и четкость деталей.

Виды исправлений ИИ

1. Геометрическая коррекция

2. Радиометрическая коррекция.

3. Шумоподавление

Методы восстановления изображения направлены на устранение последствий деградации и восстановление изображения как можно ближе к его исходному или желаемому состоянию. Этот процесс включает в себя анализ изображения и применение алгоритмов и фильтров для устранения или уменьшения ухудшений. Конечная цель — улучшить визуальное качество, улучшить интерпретируемость и извлечь соответствующую информацию из изображения.

Восстановление изображений можно разделить на два основных типа: методы пространственной области и методы частотной области. Методы пространственной области работают непосредственно с пикселями изображения, а методы частотной области преобразуют изображение в частотную область с использованием таких методов, как преобразование Фурье, при котором выполняются операции восстановления. Оба подхода имеют свои преимущества и подходят для разных типов ухудшения качества изображения.

Методики и алгоритмы

Методы пространственной области

Методы пространственной области в основном работают со значениями пикселей изображения. Некоторые распространенные методы в этой области включают:

Медианная фильтрация

Этот метод заменяет значение каждого пикселя медианным значением в его локальной окрестности, эффективно уменьшая импульсный шум.

Винеровская фильтрация

Основываясь на статистических моделях , фильтр Винера минимизирует среднеквадратическую ошибку между исходным изображением и отфильтрованным изображением. Это особенно полезно для уменьшения шума и улучшения размытости изображений.

Полная

Этот метод сводит к минимуму общее изменение изображения, сохраняя при этом важные детали изображения. Он эффективно удаляет шум, сохраняя при этом края изображения.

Методы

Методы частотной области включают преобразование изображения из пространственной области в частотную область, обычно с использованием преобразования Фурье. Некоторые распространенные методы в этой области включают:

Обратная фильтрация

Целью этого метода является восстановление исходного изображения путем оценки обратной функции деградации. Однако он очень чувствителен к шуму и может усиливать шум в процессе восстановления.

Ограниченная фильтрация методом наименьших квадратов

Включая ограничения на решение, этот метод снижает шум и восстанавливает изображение, сохраняя при этом важные детали изображения.

Гомоморфная фильтрация

Он используется для улучшения изображений, страдающих как от аддитивного, так и от мультипликативного шума . Этот метод раздельно обрабатывает низкочастотную и высокочастотную составляющие изображения для улучшения видимости.

Приложения

Восстановление изображений имеет широкий спектр применения в различных областях, в том числе:

Судебная экспертиза

В уголовных расследованиях методы восстановления изображений могут помочь улучшить качество записей наблюдения, восстановить детали из изображений низкого качества и улучшить идентификацию объектов или людей.

Медицинская

Восстановление изображений имеет решающее значение в медицинской визуализации для повышения точности диагностики . Это помогает снизить шум, повысить контрастность и улучшить разрешение изображений для таких методов, как рентген, МРТ, компьютерная томография и ультразвук.

Фотография

Методы восстановления изображения обычно используются в цифровой фотографии для исправления недостатков, вызванных такими факторами, как размытие изображения при движении, аберрации объектива и шум сенсора. Их также можно использовать для восстановления старых и поврежденных фотографий.

Архивная сохранность

Реставрация изображений играет важную роль в сохранении исторических документов, произведений искусства и фотографий. Уменьшая шум, улучшая выцветшие детали и удаляя артефакты, можно сохранить ценный визуальный контент для будущих поколений.

Проблемы и будущие направления

Несмотря на значительные достижения в области восстановления изображений, остается ряд проблем. Некоторые из ключевых проблем включают в себя обработку сложных деградаций, работу с ограниченной информацией и поиск компромисса между качеством восстановления и временем вычислений.

Будущее восстановления изображений, вероятно, будет определяться разработками в области глубокого обучения и искусственного интеллекта . Сверточные нейронные сети (CNN) показали многообещающие результаты в различных задачах восстановления изображений, включая шумоподавление, суперразрешение и закрашивание. Использование генеративно-состязательных сетей (GAN) также привлекло внимание для реалистичного восстановления изображений.

Кроме того, ожидается, что новые технологии, такие как компьютерная фотография и мультисенсорная визуализация, откроют новые возможности для исследований и приложений по восстановлению изображений.

См. также

• Компьютерное зрение
• Микроскопия сверхвысокого разрешения