Image Restoration Based on Convolutional Neural Networks

Tématem práce je použití konvolučních neuronových sítí pro obecnou restauraci obrazu. Ta se typicky provádí za pomoci specializovaných metod pro konkrétní typ poškození. Model konvoluční sítě zde představuje jednotný přístup, který je aplikován na dva různé typy degradace obrazu, pohybem rozmazané snímky registračních značek a artefakty vznikající vysokou kompresí. Na modely konvolučních sítí je nahlíženo ze dvou úhlů. A to jak dobře si konvoluční sítě vedou v porovnání se současnými metodami pro restauraci konkrétního typu poškození a jak velký rozsah poškození je právě jeden model ještě schopen zpracovat. Klasické metody jsou charakteristické svým úzkým zaměřením na konkrétní typ poškození. Díky své specializaci tyto metody dosahují velmi dobrých výsledků a reprezentují tak dosažené poznání v oboru. Naproti tomu je představena myšlenka jednotného přístupu, tedy mapování poškozeného obrazu přímo na restaurovaný obraz. Ta je primárně ovlivněna současným vývojem konvolučních neuronových sítí a jejich hlubokého učení v počítačovém vidění. Právě učením konvoluční sítě lze jednoduše získat model zaměřený na konkrétní typ poškození. Ten je současně nezřídka schopen pokrýt širokou škálu úrovní konkrétního poškození. V práci je představena metoda přímého mapování z rozmazaného na ostrý obraz pro restauraci pohybem rozmazaných snímků. Ta je odvozena od modelů využívaných v počítačovém vidění pro sémantickou segmentaci obrazu. V případě odstranění kompresních artefaktů je tento přístup rozšířen o specifické učení modelu a různé modifikace samotné architektury sítě. Modely konvolučních sítí v porovnání s tradičními metodami dosahují kvalitativně lepších výsledků. Zároveň se zde představené modely jednoduše vypořádají s širokým rozsahem konkrétního poškození. Ukazuje se tak, že právě modely konvolučních sítí by mohly reprezentovat jednotný přístup pro restauraci různých typů poškozeni