Google, la nuova magia aumenta la risoluzione delle immagini

Google sta lavorando su una tecnica per migliorare la risoluzione delle immagini di bassa qualità utilizzando l’intelligenza artificiale. In un post sul blog dell’azienda sono mostrati risultati decisamente promettenti. In una delle immagini che alleghiamo in questo articolo possiamo vedere l’aumento della risoluzione di un ritratto, che passa da solamente 64 x 64 pixel alal risoluzione ben più elevata e particolareggiata di 1024 x 1024 pixel.

Il processo utilizzato si chiama è SR3 (Super-Resolution via Repeated Refinements, in italiano “Super-risoluzione per raffinamento ripetuto”) che consiste nell’applicare rumore gaussiano a una immagine a bassa risoluzione finché non si trasforma in rumore puro. Successivamente, l’intelligenza artificiale utilizza le tecnologie di riduzione del rumore per invertire il processo di corruzione dell’immagine rimuovendo gradualmente il rumore, ottenendo la stessa immagine ma con una definizione decisamente maggiore e una qualità migliore.

Per ottenere questi risultati, i ricercatori hanno addestrato il modello computazionale usando immagini di alta qualità, tutte alterate con tale procedura di degradazione. La nuova tecnica escogitata da Google è molto interessante è permette di ricostruire in modo efficace un’immagine quasi priva di rumore, con una risoluzione quattro volte maggiore rispetto all’originale.

I test sono stati condotti internamente con esseri umani, che sono stati ingannati quasi la metà delle volte dalla bontà delle istantanee ricreate. Google afferma che la sua IA è più potente di quelle sviluppate finora: a lungo termine potrà essere utilizzata per migliorare vecchie foto di famiglia, ma potrebbe essere utile anche in ambito medico.

Le tecniche tipicamente usate per aumentare la risoluzione di una immagine prevedono sistemi come l’interpolazione bicubica o il ricampionamento di Lanzcos, approssimazioni dell’immagine originale tenendo conto dei pixel vicini cercando, per ogni pixel, di ottenere la migliore approssimazione possibile del colore e dell’intensità leggendo i valori dei pixel limitrofi.

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