Skupina raziskovalcev z ameriške univerze MIT (Massachusetts Institute of Technology) je razvila način za pridobitev oziroma poustvaritev podrobnosti iz motnih slik in video posnetkov. To jim je uspelo z ustvaritvijo algoritma, imenovanega “model vizualne deprojekcije”, ki operira s pomočjo nevronske mreže.
Projekt se je pričel kot poskus poustvaritve zabrisanega učinka, ki je opazen pri premikajočih se osebah ali predmetih na fotografijah in video posnetkih. Učinek je najbolj opazen pri fotografijah, zajetih z dlje časa odprto zaslonko. Pri takšnem načinu fotografiranja kamera dodeli premikajočim se slikovnim pikam povprečno vrednost glede na višino in širino fotografije, kar ustvari značilno zabrisano sled, po kateri se je premikal predmet fotografije.
Vir: SciTech Daily
Z računanjem vrednosti posameznih slikovnih bi bilo v teoriji mogoče verodostojno poustvariti zabrisane dele. Za preizkus so algoritmu podali na tisoče parov fotografij – eno v visoki ločljivosti z jasno izraženimi predmeti in eno zabrisano v nižji ločljivosti. Algoritem je sprva računal, kako iz jasne fotografije ustvariti zabrisano s pomočjo računanja položaja slikovnih pik, ki se ponavljajo na obeh fotografijah. S tem algoritem pridobi načrt za poustvaritev jasne fotografije iz motne.
Ko je algoritmu predložena le motna slika brez jasne ustreznice, algoritem najprej preračuna položaje slikovnih pik in nato s pomočjo že naučenih načrtov poustvari vse mogoče signale, ki bi bili prisotni na jasni fotografiji. S kombinacijo predložene fotografije in izračunanih signalov je nato mogoče pridobiti jasno ustreznico fotografije.
V enem od preizkusov so raziskovalci uporabili 35 video posnetkov 30 različnih ljudi, kako se sprehajajo po določenem okolju. Vse sličice iz video posnetkov so uporabili za “urjenje” algoritma z izjemo šestih. Algoritem je nato iz zgolj šestih sličic poustvaril 24 sličic, na katerih se je natančno videlo hojo osebe in spreminjanje velikosti, ko se je oseba približevala oziroma oddaljevala od kamere.
Postopek bo zahteval obsežno dodatno testiranje, vendar raziskovali upajo, da bo algoritem nekoč dovolj uporaben za poustvarjanje tridimenzionalnih medicinskih skeniranj iz dvodimenzionalnih. Dober primer za to bi bila poustvaritev računalniške tomografije iz rentgenskih slik, kar bi znatno pocenilo pridobivanje informacij o pacientih, saj je računalniška tomografija dokaj draga. Tridimenzionalne slike skeniranja pacientov nosijo veliko več informacij od dvodimenzionalnih, kar bi tudi olajšalo delo zdravnikom. V ta namen so raziskovalci univerze MIT pričeli sodelovati s priznano univerzo Cornell, da bi skupaj razvili postopek pretvarjanja slik.
Uvodna fotografija: Engadget
