Egy ideje divatba jöttek a gépi tanulás és a neurális hálózatok, így hát nem csoda, hogy egyre többen alkalmazzák ezeket a „mesterséges intelligenciára” épülő technológiákat a fényképészetben (is). Az óriási adatbázisokra támaszkodó algoritmusok a szempillantás töredék része alatt képesek olyan automatizált feladatok elvégzésére, ami egy embernek órákig tartana az adott célszoftverekkel is. Az egyik legújabb projekt a Deep Image Prior névre hallgat, és működési elvében némileg eltér a szokványos módszerektől: nem az adatbázisok alapján szerzett tapasztalatokra épít, hanem a feldolgozandó képet építi újra úgy, hogy az eredetit használja kiindulási pontként.
JPEG tömörítésből adódó zsizsik eltávolítása és képkitöltés
A Deep Image Prior rendszer képes arra, hogy alacsony felbontású, zajos felvételekből hozza létre azok „csúcsminőségű” változatát úgy, hogy a folyamat során ne kelljen a neurális hálózathoz segítségért folyamodni. Tehát nincsenek előre betanított eljárások, nincs adatbázis alapú mintavételezés. A Deep Image Priort talán leginkább egyfajta fejlett „tartalomfüggő kitöltési eljáráshoz” lehetne hasonlítani, amit például az Adobe Photoshopban is megtalálunk (ennek továbbfejlesztett verzióját, a Deep Fillt az Adobe korábban már bemutatta).
Felbontás növelése és szöveg eltávolítása
A Deep Image Prior fejlesztői több képmintával szolgáltak: az egyik egy erősen tömörített, JPEG zsizsiktől hemzsegő, erősen zajos, és alacsony felbontású kép, míg egy másik példa egy részlethiányos fénykép volt. Előbbinél az algoritmus eltüntette a zajt, a tömörítésből adódó zsizsiket, és felskálázta a képet. A második fotónál a hiányzó képrészletet bámulatos módon pótolta a szoftver. Egyébként a Deep Image Prior arra is képes, hogy feliratokat, szövegeket távolítson el nyom nélkül a fényképekről.
Képrestaurálás automatikusan
Mint az összes ilyen fejlesztés, úgy a Deep Image Prior sem tökéletes, de a bemutatott minták már így is lenyűgözőek. El sem tudom képzelni, hogy mi mindent lehet majd egy-egy olyan célszoftverrel elvégezni, ami egy, vagy akár több ilyen technológiára épít. (Forrás: dpreview.com)
