In het televisieprogramma CSI zien we de ideale wereld. Iedere zaak wordt opgelost, regelmatig met behulp van een paar slimme IT-jongens. Die jongens kunnen een korrelige foto van lage resolutie, omzetten in een gedetailleerde variant. Maar in het echte leven werkt het niet zo. Tenminste, tot nu dan. Computerwetenschappers van de Max Planck Institute for Intelligent Systems in Duitsland hebben precies hier een algoritme voor ontwikkeld, weet Digital Trends.
De wetenschappers maakten een tool genaamd EnhanceNet-PAT. Aan de hand van kunstmatige intelligentie maakt dit algoritme een foto met een hoge resolutie van een afbeelding met een lage resolutie.
De wetenschappers vragen een neural netwerk om realistische texturen te maken in de afbeelding. Daarvoor kijkt het netwerk naar de gehele afbeelding en detecteert het bepaalde gebieden. Deze informatie wordt gebruikt om de textuur realistisch te maken, waardoor de afbeelding scherper wordt.
Trainen van het algoritme
Om het algoritme te trainen, wordt er een groot aantal afbeeldingen aan het neurale netwerk gevoerd. Op die manier moet het systeem leren welke verschillende texturen er zijn. Het netwerk krijgt alleen afbeeldingen waarvan de resolutie lager is gemaakt en moet die vervolgens weer omhoog krikken.
De wetenschappers vergeleken die afbeeldingen met de originele foto en zorgen er op die manier voor dat eventuele fouten verwijderd worden. Uiteindelijk kan het algoritme dit helemaal zelf.
Een techniek als deze kan uiteindelijk voor van alles gebruikt worden. Denk bijvoorbeeld aan het verbeteren van oude foto’s en het verbeteren van image recognition voor zelfrijdende auto’s.