บทความนี้จะมาแนะนำงานวิจัยและอัลกอริธึมใหม่ที่กำลังเป็นที่น่าจับตามองในปัจจุบันครับ เนื่องจากสามารถช่วยซ่อมแซมรูปภาพที่ข้อมูลบางส่วนขาดหายไป รวมไปถึงช่วยปรับแต่งรูปภาพให้ดูดีมากยิ่งขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการเพิ่มความละเอียดให้แก่รูปภาพ การลด Noise หรือจัดการกับ Artifact เป็นต้น
Deep Convolutional Neural Networks (CNN) เริ่มกลายเป็นเครื่องมือยอดนิยมสำหรับสร้างและฟื้นฟูรูปภาพที่เสียหายในยุคปัจจุบัน ภายในประกอบด้วยอัลกอริธึมที่เพิ่งคิดค้นในปี 2017 หนึ่งในนั้นที่โดดเด่น คือ Deep Image Prior ซึ่งเป็นอัลกอริธึมที่พัฒนาโดยนักวิจัยชาวรัสเซีย
Deep Image Prior แตกต่างจากอัลกอริธึมประเภทอื่นตรงที่ แทนที่จะอาศัยข้อมูลที่เคยเรียนรู้จำนวนมหาศาลมาใช้ตัดสินวิธีการที่ดีที่สุดในการปรับแต่งรูปภาพให้ดียิ่งขึ้น กลับใช้เฉพาะข้อมูลจากรูปภาพนั้นๆ มาสร้างใหม่ให้เหมือนรูปภาพต้นฉบับ
ทีมนักวิจัยระบุว่า อัลกอริธึมของพวกเขาสามารถลด Noise ลบข้อความ เพิ่มส่วนที่ขาดหายไป ลบ Artifact หรือแม้แต่เพิ่มความละเอียดของรูปภาพให้ดียิ่งขึ้นได้ เรียกได้ว่ามีคุณสมบัติเทียบเท่ากับฟังก์ชัน “Content Aware Fill//Brush” ของ Adobe Photoshop เลยทีเดียว
อีกอัลกอริธึมหนึ่งที่น่าสนใจ คือ PixelNN ซึ่งถูกคิดค้นโดยทีมนักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Carnegie Mellon อัลกอริธึมดังกล่าวช่วยฟื้นฟูรูปภาพที่ข้อมูลบางส่วนขาดหายไป หรือทำให้ภาพที่เบลอคมชัดขึ้นมาได้ อย่างไรก็ตาม จำเป็นต้องใช้ข้อมูลสำหรับเรียนรู้จำนวนมหาศาล เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ
อัลกอริธึมสุดท้ายคือ EnhanceNet-PAT ซึ่งช่วยเปลี่ยนภาพความละเอียดต่ำให้กลายเป็นความละเอียดสูงที่มีรายละเอียดสมจริง อย่างไรก็ตาม อัลกอริธึมนี้ก็จำเป็นต้องใช้ภาพตัวอย่างจำนวนมหาศาลในการเรียนรู้ก่อนที่จะนำไปใช้จริงได้เช่นกัน ทีมนักวิจัยคาดหวังว่า EnhanceNet-PAT จะช่วยแปลงหนังเก่าที่มีความละเอียดต่ำให้กลายเป็นหนังความละเอียดสูงระดับ 4K ได้ในอนาคต รวมไปถึงช่วยเพิ่มความละเอียดของภาพจากกล้องวงจรปิดเพื่อให้ตำรวจสามารถทำงานได้ง่ายขึ้นด้วย
ที่มาและเครดิตรูปภาพ: https://www.bleepingcomputer.com/news/technology/new-algorithms-can-repair-corrupted-images-enhance-low-res-photos/