人工智慧影像修復
影像恢復是拍攝損壞/有雜訊的影像並估計乾淨的原始影像的操作。損壞可能有多種形式,例如運動模糊、噪音和相機失焦。[1]影像恢復是透過反轉影像模糊的過程來執行的,這是透過對點源進行成像並使用點源影像來執行的,這稱為點擴散函數(PSF)來恢復因模糊而丟失的圖像資訊過程。
影像恢復與影像增強的不同之處在於,後者旨在強調影像的特徵,使影像更令觀察者滿意,但不一定從科學的角度產生真實的資料。成像套件提供的影像增強技術(例如對比度拉伸或透過最近鄰程序進行去模糊)不使用創建影像的過程的 先驗模型。
透過影像增強,可以透過犧牲一些解析度來有效地消除噪聲,但這在許多應用中是不可接受的。在螢光顯微鏡中,z 方向的解析度很差。必須應用更先進的影像處理技術來恢復物體。
主要用例[編輯]
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影像恢復技術的目標是減少雜訊並恢復解析度損失。影像處理技術在影像域或頻域中執行。最直接、最傳統的影像復原技術是反捲積,它是在計算影像和 PSF 的傅立葉變換之後在頻域中執行的,並消除由模糊因素引起的解析度損失。如今,照片修復是使用數位工具和軟體來修復影像可能存在的任何類型的損壞,並提高整體品質和細節的清晰度。
AI修正的類型[編輯]
1. 幾何校正
2. 輻射校正
3.去噪
影像恢復技術旨在扭轉退化的影響並將影像盡可能恢復到其原始或所需狀態。該過程包括分析圖像並應用演算法和過濾器來消除或減少退化。最終目標是增強視覺品質、提高可解釋性並從影像中提取相關資訊。[1]
影像恢復可大致分為兩種主要類型:空間域方法和頻域方法。空間域技術直接對影像像素進行操作,而頻域方法則使用傅立葉變換等技術將影像變換到頻域,並在其中執行復原操作。兩種方法都有其優點,並且適用於不同類型的影像降級。
技術與演算法[編輯]
空間域方法[編輯]
空間域技術主要對影像的像素值進行操作。該領域的一些常見方法包括:
中位數過濾[編輯]
該技術將每個像素值替換為其局部鄰域的中值,有效地減少了脈衝雜訊。
維納濾波[編輯]
基於統計模型,維納濾波器最小化原始影像和濾波影像之間的均方誤差。它對於減少雜訊和增強模糊影像 特別有用。
全變分正規化[編輯]
該技術最大限度地減少了影像的總變化,同時保留了重要的影像細節。它可以有效去除噪聲,同時保持影像邊緣。
頻域方法[編輯]
頻域技術涉及將影像從空間域變換到頻域,通常使用傅立葉變換。該領域的一些常見方法包括:
逆過濾[編輯]
該技術旨在透過估計退化函數的逆來恢復原始影像。然而,它對噪音非常敏感,並且會在恢復過程中放大噪音。
約束最小平方法過濾[編輯]
透過結合對解決方案的約束,該方法可以減少雜訊並恢復影像,同時保留重要的影像細節。
同態過濾[編輯]
它用於增強受到加性和乘性雜訊影響的影像。該技術分別處理影像的低頻和高頻分量,以提高可視性。
應用[編輯]
影像修復在各個領域有著廣泛的應用,包括:
法醫分析[編輯]
在刑事調查中,影像復原技術可以幫助增強監視錄影,從低品質影像中恢復細節,並提高物體或個人的辨識能力。
醫學影像[編輯]
影像恢復在醫學影像中對於提高診斷的準確性至關重要。它有助於降低 X 光、MRI、CT 掃描和超音波等技術的雜訊、增強對比度和提高影像解析度。
攝影[編輯]
影像修復技術通常用於數位攝影,以糾正運動模糊、鏡頭像差和感測器雜訊等因素引起的缺陷。它們也可以用於修復舊的和損壞的照片。
檔案保存[編輯]
影像修復在保存歷史文獻、藝術品和照片方面發揮著重要作用。透過減少噪音、增強褪色細節和消除偽影,可以為子孫後代保留有價值的視覺內容。[2]
挑戰與未來方向[編輯]
儘管影像復原取得了重大進展,但仍存在一些挑戰。一些關鍵挑戰包括處理複雜的退化、處理有限的資訊以及解決恢復品質和計算時間之間的權衡。
影像恢復的未來可能會受到深度學習和人工智慧的發展的推動。卷積神經網路 (CNN) 在各種影像復原任務中顯示出了有希望的結果,包括去噪、超解析度和修復。生成對抗網路(GAN)的使用也因逼真影像復原而受到關注。[3]
此外,計算攝影和多感測器成像等新興技術有望為影像復原研究和應用提供新途徑。