Récupération d’images Automatique traduire

Nous décrivons ci-dessous un certain nombre de méthodes visant à améliorer la qualité visuelle des images. Ces techniques et technologies résolvent une variété de défauts, dont certains peuvent être corrigés par programme à l’aide d’algorithmes de traitement d’image classiques, tandis que d’autres nécessitent des capacités de réseau neuronal sophistiquées. Grâce aux services en ligne, certaines images peuvent être améliorées gratuitement, mais les cas complexes peuvent nécessiter un logiciel professionnel ou un abonnement.

Prétraitement des images

C’est la première étape vers l’amélioration de l’image. Cette étape consiste à normaliser les données d’image pour les préparer à un traitement ultérieur. Composants typiques du prétraitement :

1. Conversion en niveaux de gris : De nombreux algorithmes d’amélioration d’image fonctionnent sur des images monocanal. La conversion d’une image couleur en niveaux de gris simplifie les étapes de traitement ultérieures.

2. Réduction du bruit : le bruit ou les fluctuations aléatoires des valeurs des pixels peuvent dégrader la qualité de l’image. Des algorithmes de débruitage tels que le flou gaussien ou le filtrage médian, ainsi que des algorithmes plus complexes permettant de détecter de petites distorsions répétitives, contribuent à réduire ces fluctuations indésirables.

3. Égalisation de l’histogramme : Cette technique améliore le contraste d’une image en distribuant les valeurs d’intensité les plus fréquentes. Il améliore les détails dans les zones sombres et claires de l’image et règle le centre de l’équilibre lumineux au point le plus élevé de sorte que le nombre de pixels plus clairs et plus sombres que le futur milieu soit à peu près égal.

Techniques spatiales

Ces méthodes manipulent directement les valeurs des pixels pour améliorer la qualité de l’image. Ils sont efficaces pour certains types de défauts :

1. Netteté  : améliore les bords des objets dans une image, rendant leurs limites plus claires. Pour améliorer la netteté, des techniques telles que le filtre laplacien ou le masquage du flou sont couramment utilisées.

2. Anti-aliasing : Réduit les détails fins et le bruit en faisant la moyenne des valeurs des pixels dans la zone environnante. Les méthodes courantes incluent le flou gaussien et le filtrage bidirectionnel.

3. Correction du contraste : Améliore les différences entre les zones claires et sombres. L’étirement linéaire du contraste et l’égalisation adaptative de l’histogramme sont des méthodes typiques utilisées pour l’ajustement du contraste.

Méthodes de fréquence

De telles techniques fonctionnent avec la transformée de Fourier. Ces méthodes sont utiles pour éliminer le bruit périodique et améliorer certaines composantes de fréquence :

1. Transformée de Fourier : La conversion d’une image dans le domaine fréquentiel permet de manipuler ses composantes fréquentielles. Les filtres passe-bas peuvent réduire le bruit haute fréquence, tandis que les filtres passe-haut peuvent améliorer les contours et les détails fins.

2. Transformation en ondelettes : Cette technique permet d’analyser des images à plusieurs résolutions. Il est particulièrement utile pour la réduction du bruit et la compression, vous permettant d’améliorer de manière sélective les caractéristiques de l’image à différentes échelles.

Restauration d’images

Restauration de l’image originale à partir de sa version dégradée. Des méthodes de filtrage inverse et de déconvolution sont souvent utilisées pour cela :

1. Filtrage inverse : Il s’agit d’une tentative d’inverser l’effet d’une fonction de dégradation connue. Par exemple, si une image est floue en raison d’un mouvement connu, le filtrage inverse peut aider à restaurer la netteté.

2. Filtrage Wiener : Cette technique équilibre la réduction du bruit et la préservation des détails de l’image. Il est particulièrement efficace lorsque les caractéristiques de dégradation et de bruit sont connues, comme dans le cas de la compression Jpeg.

Défauts corrigibles par logiciel

Certains défauts d’image peuvent être corrigés efficacement à l’aide d’algorithmes traditionnels :

1. Bruit gaussien : Ce type de bruit peut être réduit à l’aide de filtres tels que le flou gaussien ou le filtrage médian.

2. Flou de mouvement  : le flou de mouvement important peut être partiellement réduit à l’aide de techniques de déconvolution telles que le filtrage Wiener.

3. Éclairage inégal  : l’égalisation de l’histogramme et l’étirement du contraste peuvent corriger un éclairage inégal.

Défauts nécessitant l’utilisation de réseaux de neurones

Les réseaux de neurones font bien face aux problèmes complexes d’amélioration des images difficiles à résoudre avec les méthodes traditionnelles, mais il faut comprendre que le but des réseaux de neurones est de reconstituer les données en les générant et que l’image résultante peut ne pas correspondre à l’original (perdu) original en totalité ou en partie.

1. Super-résolution  : les réseaux de neurones peuvent générer des images haute résolution à partir de données sources basse résolution, améliorant ainsi les détails au-delà des capacités des méthodes d’interpolation traditionnelles.

2. Incrustation d’image  : les réseaux de neurones peuvent combler les parties manquantes ou endommagées d’une image, en utilisant des informations sur les pixels environnants pour créer un contenu crédible.

3. Colorisation : La conversion d’images en niveaux de gris en couleur nécessite de comprendre le contexte et la sémantique de la scène, une tâche bien adaptée aux réseaux de neurones.

4. Flou : Bien que certains types de flou puissent être traités à l’aide du filtrage inverse, le flou de mouvement complexe nécessite souvent les capacités sophistiquées des réseaux neuronaux pour restaurer avec précision la netteté.

Architectures de réseaux neuronaux

Plusieurs architectures de réseaux neuronaux se sont révélées efficaces dans les tâches d’amélioration d’image :

1. Réseaux de neurones convolutifs  : largement utilisés pour une variété de tâches de traitement d’image, notamment le débruitage, la mise à l’échelle (augmentant efficacement la résolution) et l’inpainting.

2. Réseaux adverses génératifs (GAN) : les GAN se composent de deux réseaux – un générateur et un discriminateur – qui se font concurrence pour produire des images réalistes. Ils sont particulièrement efficaces pour créer des images de haute qualité et combler les parties manquantes.

3. Auto-encodeurs  : ces réseaux encodent une image dans une représentation dimensionnelle inférieure, puis la décodent à sa résolution d’origine. Les auto-encodeurs variationnels (VAE) ajoutent un élément probabiliste, ce qui les rend utiles pour générer des améliorations d’image variées et plausibles.

Algorithme d’amélioration d’image étape par étape

La combinaison des méthodes traditionnelles avec des approches de réseaux de neurones nous permet d’obtenir un algorithme d’amélioration d’image fiable :

1. Traitement de l’image  : si nécessaire, mettez l’image en niveaux de gris et appliquez des techniques de réduction du bruit.
2. Appliquer des techniques de traitement spatial  : utilisez des techniques de netteté, de lissage et de réglage du contraste pour améliorer les caractéristiques clés de l’image.
3. Transformation du domaine fréquentiel  : appliquez des transformées de Fourier ou des transformations en ondelettes pour supprimer le bruit périodique et améliorer des composantes de fréquence spécifiques.
4. Restauration d’image : Utilisation du filtrage inverse ou Wiener pour corriger les dégradations connues.
5. Amélioration avec les réseaux de neurones  : des modèles de réseaux de neurones entraînés sont utilisés pour résoudre des problèmes complexes tels que la super-résolution, l’imprégnation, la colorisation et le flou.

Chaque technique vise à éliminer certains types de défauts d’image, offrant ainsi une amélioration globale. Les méthodes traditionnelles sont efficaces pour traiter des défauts simples, tandis que les réseaux de neurones fournissent le traitement et le raffinement complexes nécessaires à la résolution de problèmes plus complexes. Cette approche globale fournit une amélioration d’image de haute qualité adaptée à un large éventail d’applications.