Ποια είναι η τελευταία τεχνολογία στην ψηφιακή επεξεργασία εικόνας;

Τα νευρωνικά δίκτυα βαθιάς μάθησης, ιδιαίτερα τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN), έχουν φέρει επανάσταση στην ψηφιακή επεξεργασία εικόνας επιτρέποντας εργασίες όπως η ανίχνευση αντικειμένων, η τμηματοποίηση και η παραγωγή εικόνων με πρωτοφανή ακρίβεια και ευελιξία.

Δημιουργικά ανταγωνιστικά δίκτυα (GAN)

Τα GAN χρησιμοποιούν δύο ανταγωνιστικά δίκτυα, ένα μοντέλο παραγωγής που δημιουργεί νέα δεδομένα και ένα διακριτικό μοντέλο που καθορίζει εάν τα δεδομένα που παράγονται είναι πραγματικά ή συνθετικά. Αυτό επιτρέπει ποικίλες εφαρμογές, όπως τη δημιουργία φωτορεαλιστικής εικόνας και τη μεταφορά στυλ.

Εμφάνιση και αποθορυβοποίηση εικόνας

Οι προηγμένες τεχνικές αξιοποιούν μοντέλα βαθιάς μάθησης για την απρόσκοπτη ανακατασκευή κατεστραμμένων ή υποβαθμισμένων περιοχών εικόνας συμπληρώνοντας δεδομένα που λείπουν ή έχουν καταστραφεί. Αυτό έχει σημαντικές επιπτώσεις στην αποκατάσταση και βελτίωση της εικόνας.

Υπερφασματική απεικόνιση και ανάλυση

Η υπερφασματική απεικόνιση περιλαμβάνει τη συλλογή δεδομένων σε πολλές στενές φασματικές ζώνες. Οι πρόσφατες εξελίξεις στους αλγόριθμους επεξεργασίας εικόνας επιτρέπουν την εξαγωγή πλουσιότερων πληροφοριών, την αναγνώριση υλικού και τον εντοπισμό ανωμαλιών.

Ανακατασκευή και σάρωση 3D

Με τις εξελίξεις στους τρισδιάστατους αισθητήρες, τις υπολογιστικές μεθόδους και τη φωτογραμμετρία, αναπτύσσονται μοντέλα 3D υψηλής πιστότητας και εμπειρίες εικονικής πραγματικότητας από εικόνες πραγματικού κόσμου.

Ιατρική Απεικόνιση Ανάλυση

Η επεξεργασία εικόνων με δύναμη βαθιάς μάθησης βοηθά στην ανίχνευση ασθενειών, τη διάγνωση και την παρακολούθηση της θεραπείας σε εφαρμογές ιατρικής απεικόνισης όπως η μαγνητική τομογραφία, οι αξονικές τομογραφίες και η παθολογία.