Las imágenes digitales llegaron para quedarse y se pueden tomar de cámaras, dispositivos de escaneo y teléfonos. Sin embargo, este tipo de imágenes tienden a ser imperfectas por muchas razones: la calidad de la cámara, de sus lentes, de su hardware y su software también, que se reflejan en imágenes desenfocadas, pixeles perdidos y corrupción del color.
Pero ahora un grupo liderado por científicos de la Universidad de Maryland, han diseñado un nuevo algoritmo que incorpora redes neuronales artificiales para aplicar simultáneamente una serie de correcciones a las imágenes corrompidas por alguna razón. Como el algoritmo puede “entrenarse” para reconocer la imagen que debe ser ideal. De hecho es capaz de corregir múltiples problemas en una sola imagen.
El equipo de investigación, en donde también hay científicos de la Universidad de Berna, en Suiza, probaron el algoritmo tomando fotos de alta calidad, sin que estén corrompidas, e introduciendo degradaciones severas, entonces con el algoritmo repararon la imagen. En muchos casos, el algoritmo incluso fue mejor que otras técnicas usadas con este mismo propósito.
Los investigadores presentaron sus hallazgos el 5 de diciembre en la 31 Conferencia sobre procesamiento de redes neuronales y sistemas afines, que se lleva a cabo en Long Beach, California. “Tradicionalmente, se han usado herramientas que tratan los problemas en las imágenes de forma separada. Cada una de estas herramientas asume cosas sobre cómo debe ser una buena imagen, pero esto tiene que programarse a mano en los algoritmos”, dice Matthias Zwicker, Profesor de Ciencias de la Computación en la …