I ricercatori indiani hanno progettato un sistema di rete neurale in grado di rimuovere il rumore e affinare i bordi delle immagini digitali in modo molto più efficiente rispetto al software attuale.

Gli scienziati del Coimbatore Institute of Technology hanno utilizzato una rete neurale recettiva Hopfield modificata per invertire grave sfocatura e rumore deliberatamente aggiunti a piccole immagini (256 pixel).

Il nuovo sistema di filtraggio inverso può elaborare rapidamente un'immagine, riducendo la distorsione, il rumore e la sfocatura, mentre si utilizzano solo risorse limitate del computer.

Pulizia dei pixel uno per uno

Molti editor di immagini e software per la pulizia delle foto dispongono di strumenti integrati progettati per rimuovere i rumori e rendere più nitidi i bordi. Tuttavia, qualsiasi processo di pulizia che funziona cambiando i singoli pixel porta alla degradazione dell'immagine e alla perdita di informazioni.

I tentativi precedenti di filtraggio inverso di un'immagine si basavano sull'immagine con un elevato rapporto segnale / rumore. Altri approcci richiedono enormi quantità di potenza di calcolo.

Il nuovo approccio alla rete neurale riduce la perdita di informazioni mentre inverte la sfocatura causata dalle aberrazioni dell'obiettivo e riduce anche il rumore. L'analisi mostra che la qualità è migliorata fino al 67% utilizzando il nuovo approccio, con risultati che impiegano solo metà del tempo di metodi meno efficaci.

Gli scienziati suggeriscono che le distorsioni di un'immagine dovute ai disturbi atmosferici potrebbero essere sbrogliate e una foto scattata in una giornata calda e confusa resa accettabile. Poiché la loro rete neurale richiede molte meno risorse, potrebbe anche essere integrata nei cameraphon, aumentando la loro notoriamente scarsa qualità dell'immagine.