Deep Image Prior (DIP) è un nuovo algoritmo di ricostruzione e riparazione delle immagini in formato digitale, una tecnologia a base di reti neurali ideata da ricercatori russi che, diversamente dal solito, non necessita di un esteso periodo di “addestramento” per funzionare nel migliore dei modi.
Se gli algoritmi “intelligenti” per il processing delle immagini tendono tradizionalmente ad agire con efficacia solo dopo aver analizzato un database di dati pre-esistente di notevoli dimensioni, infatti, DIP si limita a lavorare partendo esclusivamente dalle informazioni contenute nell’immagine da modificare .
Nonostante questo limite apparente, il nuovo algoritmo offre capacità notevoli come la rimozione del rumore o del testo dalle immagini, il riempimento delle sezioni tagliate o cancellate, la rimozione degli effetti di pixelation dovuti alla compressione “lossy” degli algoritmi JPEG, l’incremento della risoluzione e qualità di un’immagine a bassa risoluzione.
Alcune delle capacità dell’ algoritmo russo non sono proprio una novità assoluta, visto che ad esempio la possibilità di rimuovere oggetti e “riempire” automaticamente lo spazio vuoto è una caratteristica già presente in Adobe Photoshop da anni anche se non è stata ancora riprodotta in altri software di fotoritocco.
DIP rappresenta in ogni caso il risultato di una ricerca che, nel solo 2017, ha prodotto risultati notevoli sul fronte degli algoritmi a reti neurali progettati per lavorare con le immagini. Risultati che includono tecnologie capaci di ricostruire foto incomplete o pixellate (PixelNN), oppure di eseguire l’upscaling di alta qualità di foto in bassa risoluzione (EnhanceNet-PAT).
Alfonso Maruccia
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4 gen 2018