Crean una red neuronal que mejora a “calidad DSLR”, imágenes de baja calidad de smartphones

Un grupo de científicos de ETH Zurich en Suiza, integrado por Radu Timofte, Kenneth Vanhoey, Andrey Ignatov, Luc Van Gool y Nikolay Kobyshev, creó una red neuronal que mejora imágenes de baja calidad de smartphones de gama baja en imágenes con una calidad cercana a las producidas por cámaras DSLR.

Los científicos expusieron su algoritmo de inteligencia artificial en un documento titulado “WESPE: Weakly Supervised Photo Enhancer for Digital Cameras“, en el cual señalan que “las cámaras móviles compactas y de gama baja demuestran una calidad fotográfica limitada debido principalmente al espacio, al hardware y las limitaciones presupuestarias“, agregando que “proponemos una solución de aprendizaje profundo que traduce fotos tomadas por cámaras con capacidades limitadas en fotos con calidad DSLR en forma automática“.

Para entrenar la red neuronal utilizaron aprendizaje profundo, alimentando al sistema con más de 22.000 fotografías, capturadas con diferentes teléfonos de gama baja (iPhone 3GS, BlackBerry Passport y Sony Xperia Z) y con una cámara DLSR Canon 70D.   Por último utilizaron un conjunto grande de imágenes de cámaras DSLR, diferentes a las anteriores, también para entrenar al sistema.


De acuerdo a los científicos los resultados creados con el conjunto de imágenes diferentes a las capturadas con la Canon 70D “muestra que el entrenamiento se beneficia de un conjunto de datos diverso (diferentes fuentes) de imágenes de alta calidad con poco ruido, en lugar de un conjunto de imágenes de una sola cámara de alta calidad“.

A continuación tienen algunos ejemplos con imágenes originales y modificadas:

Los resultados de esta red neuronal, si bien no son perfectos, son bastante buenos y en varias capturas mejora enormemente la baja calidad de las imágenes.

Si quieren probar el algoritmo, pueden utilizar hacerlo en la página web creado por los científicos, en la cual pueden subir imágenes de su smartphone para mejorarlas.

Vía | PetaPixel



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