Деконволюція зображень в останні роки значно просунулася завдяки досягненням у глибокому навчанні. Підходи, засновані на глибокому навчанні, виявилися дуже ефективними у видаленні рухового розмиття та поліпшенні чіткості зображень. Засвоюючи складні патерни видалення розмиття з великих наборів даних, системи глибокого навчання можуть забезпечити деконволюцію зображень з відмінними результатами.
Останнє дослідження, проведене Академією військових наук, Університетом Си-діан та Пекінським університетом, фокусується на різних аспектах рухового розмиття, включаючи його причини, набори розмитих зображень, методи оцінки якості зображень та різні методології, розроблені для сліпої деконволюції руху. Дослідження классифікує існуючі методи на чотири класи: підходи на основі згорткових нейронних мереж (CNN), підходи на основі сприйняття послідовності (RNN), підходи на основі генеративно-суперницьких мереж (GAN) та підходи на основі трансформаторів.
Алгоритми на основі CNN широко використовуються для обробки зображень через їх здатність фіксувати просторову інформацію та місцеві особливості. Згорткові нейронні мережі (CNN) відмінно працюють у завданнях, таких як зменшення шуму та видалення розмиття, використовуючи великі набори даних для навчання. Однак ці алгоритми можуть виявляти складнощі у завданнях деконволюції, які потребують глобальної інформації або віддалених залежностей. Для подолання цих обмежень в широкому розповсюдженні знаходиться метод розширеної конволюції.
Класичні алгоритми з двома етапами та сучасні системи з кінцевими точками є двома основними категоріями технік сліпої деконволюції на основі CNN. Первинні алгоритми фокусуються на оцінці зображення ядра розмиття та проведенні процедур деконволюції або зворотнього фільтрування на основі цієї оцінки. Однак такий підхід часто не забезпечує видалення складного справжнього розмиття у реальних сценах. З іншого боку, підходи з кінцевими точками перетворюють вхідне розмите зображення на чітке за допомогою нейронних мереж, що значно покращує якість відновлення зображень.
Алгоритми на основі RNN використовують просторово змінні RNN для імітації процесу деконволюції. Вони відмінно працюють у сприйнятті тимчасових або послідовних залежностей у деконволюції послідовностей зображень, але можуть мати складнощі з просторовою інформацією. Отже, RNN-мережі часто комбінуються з іншими структурами для досягнення оптимальних результатів у завданнях деконволюції зображень.
Алгоритми на основі GAN також виявили значний успіх у деконволюції зображень. За допомогою адверсарної тренування, GAN генерують більш реалістичні та візуально привабливі чіткі зображення з розмитих вхідних даних. Однак тренування GAN може бути складним, потребуючи досконалої балансу між мережею генератора та мережею дискримінатора, для уникнення проблем, таких як збої з патернами або неконвергенція.
Алгоритми на основі трансформаторів пропонують переваги обробки для завдань, які потребують довгострокової залежності та глобального збирання інформації. Проте, обчислювальні витрати для деконволюції зображень є значними, оскільки вони включають велику кількість пікселів.
Як показує це дослідження, високоякісні набори даних є важливими для навчання моделей глибокого навчання у деконволюції зображень. З подальшими вдосконаленнями та оптимізацією, моделі глибокого навчання мають великий потенціал для застосування у таких галузях, як автономне водіння, обробка відео та нагляд.
(Джерело: Оригінальна стаття)
The source of the article is from the blog combopop.com.br