Od pikčastih do kristalno čistih fotografij

Če ste že videli kakšno ameriško policijsko televizijsko nadaljevanko, potem ste zagotovo videli tudi, kako agenti s pritiskom na tipko iz neuporabne fotografije “izvlečejo” registrsko tablico, prepoznajo osebo ali kaj podobnega. Vsem, ki se ukvarjajo z digitalno fotografijo ali podobnim poklicem pa je jasno, da takšno početje v resničnem svetu ne deluje, saj iz digitalnih zapisov ni mogoče pridobiti več podatkov kot je v njih zapisano. Slika z nizko ločljivostjo ne more postati kristalno čista in velika, podrobnosti pa ni mogoče “črpati” z digitalno manipulacijo, če jih ne posname senzor digitalnega fotoaparata.

Čeprav danes slika z nizko ločljivostjo ne more postati kristalno čista in velika, bi se to lahko kmalu spremenilo. Raziskovalci iz univerze Duke so namreč na osnovi umetne inteligence pripravili poseben algoritem za prepoznavo vsebine fotografij in njihovo umetno povečavo, pri čemer so se osredotočili na človeške obraze. Inovativni algoritem imenovan PULSE (Photo Upsampling via Latent Space Exploration) deluje na način, da pikčasto sliko najprej še dodatno poveča ter jo z nižjo ločljivostjo pomanjša in to ponovi večkrat. Umetna inteligenca pa poskrbi, da je končna slika kristalno čista.

Sistem PULSE je trenutno sposoben pridobiti fotografijo človeškega obraza z ločljivostjo kar 1.024 x 1.024 slikovnih točk s fotografije ločljivosti 16 x 16 slikovnih točk, torej jo je zmožen povečati za kar 64-krat. Čeprav novi sistem še ni popoln, so prvi rezultati zelo spodbudni. Uporaben pa bi bil predvsem za prepoznavo ljudi, kjer kakovost fotografije oziroma posnetka ni ravno najboljša, kot je to na primer značilno za nadzorne sisteme.