Algorithme prometteur pour dépixeliser une image numérique.
Les limites de traitement d’images sont de jour en jour plus performantes… Des algorithmes de traitement d’image permettent d’accroitre la résolution d’une image numérique à posteriori.
Augmenter la résolution est l’ajout de nouveaux pixels, ce qui se fait souvent selon des calculs basés sur les pixels limitrophes.
Généralement cette opération mène à une image dont la qualité laisse à désirer (floue, ou mal interprétée), mais les chercheurs du Max Planck Institute (MPI) ont utilisé le deep learning pour que l’algorithme apprenne à échantillonner, se basant sur un grand nombre d’images au départ, et apprenant de ses erreurs, pour ensuite se passer de ces images et pouvoir procéder de même depuis une seule image.
EnhancedNet-PAT travaille au niveau des textures au lieu d’extrapoler à partir des pixels limitrophes.
Plus d’informations:
La publication en anglais: http://webdav.tuebingen.mpg.de/pixel/enhancenet/files/EnhanceNet_paper.pdf