بحوث مايكروسوفت تقوم بتطوير خوارزمية مذهلة لاستعادة الصور التالفة والقديمه

طور فريق بحث Microsoft Ziyu Wan و Bo Zhang والمزيد خوارزمية جديدة قائمة على الذكاء الاصطناعي لاستعادة الصور القديمة التي تعاني من تدهور شديد من خلال نهج التعلم العميق.

على عكس مهام الاستعادة التقليدية التي يمكن حلها من خلال التعلم تحت الإشراف ، فإن التدهور في الصور الحقيقية معقد والفجوة في المجال بين الصور الاصطناعية والصور القديمة الحقيقية تجعل الشبكة تفشل في التعميم.

تقترح تقنيتهم ​​الجديدة شبكة ترجمة نطاق ثلاثية جديدة من خلال الاستفادة من الصور الحقيقية جنبًا إلى جنب مع أزواج الصور الاصطناعية الضخمة. على وجه التحديد ، قاموا بتدريب جهازي ترميز آليين متنوعين (VAEs) لتحويل الصور القديمة وتنظيف الصور على التوالي إلى مكانين كامنين. ويتم تعلم الترجمة بين هذين الفضاءين الكامنين باستخدام البيانات الاصطناعية المزدوجة.

تعمم هذه الترجمة بشكل جيد على الصور الحقيقية لأن فجوة المجال مغلقة في المساحة الكامنة المدمجة. لمعالجة حالات التدهور المتعددة المختلطة في صورة قديمة واحدة ، قاموا بتصميم فرع عالمي مع كتلة غير محلية تستهدف العيوب المنظمة ، مثل الخدوش وبقع الغبار ، وفرع محلي يستهدف العيوب غير المنظمة ، مثل الضوضاء والتشويش. يتم دمج الفرعين في المساحة الكامنة ، مما يؤدي إلى تحسين القدرة على استعادة الصور القديمة من عيوب متعددة. تتفوق الطريقة المقترحة على الأساليب الحديثة من حيث الجودة المرئية لاستعادة الصور القديمة.

انظر التقنية الموضحة في الفيديو أدناه:



لسوء الحظ ، لم تقم Microsoft بتوفير موقع تجريبي لتجربة التكنولوجيا ، ولكن نأمل أن تأخذ الشركة التلميح.
اقرأ المزيد من التفاصيل في Microsoft هنا .