Một nhóm gồm một nhà khoa học máy tính thuộc Đại học Maryland vừa thiết kế thành công một thuật toán mới, kết hợp các mạng thần kinh nhân tạo cho phép đồng thời sửa một loạt các lỗi thường gặp trên những hình ảnh kỹ thuật số bị hỏng.

Điều đặc biệt của thuật toán mới là khả năng “đào tạo” được để nhận ra một hình ảnh lý tưởng, không bị hỏng sẽ như thế nào, từ đó tự động giải quyết được nhiều sai sót trong một bức ảnh.

Nhóm nghiên cứu (cũng gồm cả các thành viên của Đại học Bern tại Thụy Sỹ), đã thử nghiệm thuật toán của họ bằng cách chụp các hình ảnh chất lượng cao, không bị hỏng, rồi cố ý làm hình ảnh xuống cấp nghiêm trọng, sau đó sử dụng thuật toán để sửa chữa hư hỏng. Trong nhiều trường hợp, thuật toán vượt trội hơn các kỹ thuật của đối thủ cạnh tranh khi gần như khôi phục lại được các hình ảnh về trạng thái ban đầu.

Các nhà nghiên cứu nhận thấy rằng dù các thuật toán của họ chỉ được giao nhiệm vụ loại bỏ nhiễu (hoặc “hạt mè”) từ một hình ảnh, nó vẫn đủ thông minh để tự động giải quyết nhiều lỗi khác. Từ đó nhóm đề xuất một giải thích mang tính lý thuyết mới cho hiệu ứng này, dẫn đến một thuật toán rất đơn giản và có hiệu quả rộng hơn.

Matthias Zwicker, giáo sư bộ môn Khoa học máy tính tại Đại học Maryland cũng cho biết thuật toán mới tuy mạnh song vẫn cần phải cải tiến nhiều. Hiện tại, thuật toán này hoạt động tốt trong việc sửa các cấu trúc bị hư hỏng ở “mức thấp”, dễ nhận biết trong các hình ảnh, chẳng hạn như các viền ảnh rõ nét. Trong tương lai, các nhà nghiên cứu hy vọng có thể xây dựng một hệ thống AI nhận ra và sửa chữa được các lỗi nặng hơn, hoặc tại những vùng ảnh có kết cấu phức tạp hơn như tóc và nước.

Theo Đại học Maryland

BÌNH LUẬN

Please enter your comment!
Please enter your name here